各位答主大大都说的很好，那我献丑说说我的一个改进小思路吧，因为没有看到题主的具体交易数据，我只能靠自己的感觉经验说说，可能不是很成熟， 大神请绕行~
题主的整个策略是由5个趋势型子策略组合而成，在不考虑它们互补性的情况下（看不到子策略数据，无法考虑），每个子策略表现越好，那组合策略表现就越好。
策略改进的方向之一就是优化子策略的表现 ，比如说，通过观察实盘的交易详情，看看能否发现和过滤掉部分亏损的开仓信号模式，提高策略的盈亏比。
下文就给大家介绍一个量化小技巧，能将策略的盈亏比从1.1提高到1.7 ，可能举的实例不是很恰当，大家体会大概的意思就好，先放上改进前和改进后的盈亏曲线对比，让大家先直观感受一下。
改进之前：
改进之后：
趋势策略的核心思想是「截断亏损，让利润奔跑」，显著特点就是「高盈亏比，低胜率」，一次盈利抵扣几次亏损。
趋势策略开仓信号分为「真趋势信号」和「假趋势信号」，真趋势信号就是让策略真正盈利的信号，而假趋势就是「开仓之后不久，标的价格朝反方向运行「的情况。
假趋势信号次数过多的话，不仅增加了交易次数，提高交易成本，还拉低了策略的盈亏比，因此，过滤掉策略的假趋势信号，便能有效地提高策略绩效。
如何过滤掉假趋势信号呢？这就要引入此处所要介绍技巧的核心指标——ATR（Average True Range，平均真实波动范围）。
ATR出自于【海龟交易法则】当中，经常被用于量化策略的开平仓指标构建和资金管理当中，在本技巧当中主要是用于提高突破策略开仓的「难度」，进而过滤掉部分假趋势信号。
ATR指标主要用来衡量当前标的近期波动率（行情自适应），如下图所示，其中
A = T日最高价 – T日最低价
B = ABS(T-1日收盘价 – T日最低价)
C = ABS(T-1日收盘价 – T日最高价)
TR = MAX(A，B，C)
ATR = MA(TR，N)，N为周期数
价格波动越大（不管向上还是向下），TR值（下图尖峰状黑线）就越大，为了平滑单日TR极值的影响，ATR采用了平均的思想，将多个周期的TR值平均，用于衡量最近一段时期平均波动幅度的大小。
让我们先来构建一个简单的策略，看看在不使用ATR指标进行假趋势过滤时的绩效。
原始策略是纯粹基于PVT算法（算法原理详见 PVT指标 ），如下图所示，在PVT指标上穿PVT上轨时，策略开仓，采用跟踪止损的方式进行平仓。
策略回测盈亏曲线如下所示，从中看出策略绩效并不理想，主要是由于存在着较多的假趋势信号。
接下来，我们引入ATR指标，在原有的开仓方式上加入过滤条件「价格高于前期最高价+1.2倍ATR」，平仓方式保持不变。
改进后的策略回测盈亏曲线如下所示，可以看出策略绩效出现了明显的改善，这是因为新加入的ATR过滤条件过滤了部分的假趋势信号。
本次策略测试所使用的源码如下：
这只是展示了ATR波动率过滤假趋势信号和优化策略盈亏比的一个小例子，他还有更多让策略精进的方法，留待各位大大去探索了。
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