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EMA-Squeeze-Handelsstrategie mit mehreren Zeitrahmen

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-12-11 15:50:38
Tags:EMASQMCMFKCSLTPMTF

Übersicht

Diese Strategie ist ein dynamisches Handelssystem, das auf Multi-Timeframe-Analyse basiert und Exponential Moving Averages (EMA), Squeeze Momentum Indicator (SQM) und Money Flow Index (CMF) für die Signalgenerierung kombiniert. Das Kernkonzept beinhaltet die Trendbestätigung über mehrere Zeitrahmen und die dynamische Stop-Loss-Optimierung für das Risikomanagement. Die Strategie verwendet ein adaptives Stop-Loss- und Gewinn-Schema, das die Handelsparameter automatisch anhand der Marktvolatilität anpasst.

Strategieprinzipien

Die Strategie verwendet drei Haupttechnische Indikatoren, um Handelschancen zu identifizieren. Erstens verwendet sie 11-Perioden- und 34-Perioden-EMA, um die Markttrendrichtung zu bestimmen. Zweitens verwendet sie einen modifizierten Squeeze Momentum-Indikator, um Marktdruck und potenzielle Ausbruchchancen zu erkennen, berechnet durch lineare Regression von Preisdeviationen. Schließlich bestätigt sie die Handelsrichtung durch einen modifizierten Geldflussindikator, um zu gewährleisten, dass ausreichend Kapital die Preisbewegungen unterstützt. Die Strategie setzt nach der Bestätigung dynamische Stop-Loss-Levels fest, die sich automatisch anpassen, wenn die Gewinne steigen und Gewinne schützen, während Preisschwankungen zulässig sind.

Strategische Vorteile

Mehrdimensionale Signalbestätigung: Verringert durch die Integration mehrerer technischer Indikatoren und Zeitrahmen Falschsignale erheblich.
Intelligentes Risikomanagement: Das dynamische Stop-Loss-System passt sich automatisch an die Marktvolatilität an und schützt die Gewinne, während vorzeitige Ausgänge vermieden werden.
Hohe Anpassungsfähigkeit: Strategieparameter können an unterschiedliche Marktbedingungen angepasst werden.
Vollständiger Handelszyklus: klare Regeln vom Eintritt bis zum Ausstieg verringern den Einfluss subjektiver Urteile.
Bestätigung des Geldflusses: Validiert die Preisentwicklung durch Überwachung des Geldflusses, wodurch die Handelszuverlässigkeit verbessert wird.

Strategische Risiken

Parameterempfindlichkeit: Mehrere technische Indikatorparameter müssen sorgfältig optimiert werden.
Abhängigkeit vom Marktumfeld: Die Signalqualität kann in stark volatilen oder liquiden Märkten beeinträchtigt werden.
Rechenkomplexität: Berechnungen mit mehreren Zeitrahmen können Signalverzögerungen verursachen.
Das Risiko einer Anpassung an den Stop-Loss-Kurs: Dynamische Stopps können unter bestimmten Marktbedingungen zu aggressiv oder konservativ werden.
Anforderungen an das Kapitalmanagement: Die Strategie erfordert ein ordnungsgemäßes Fondsmanagement, um Risiko und Gewinn in Einklang zu bringen.

Optimierungsrichtlinien

Anpassung an die Volatilität: Dynamische Anpassung der Parameter anhand des ATR oder anderer Volatilitätsindikatoren.
Optimieren Sie die Signalfilterung: Fügen Sie die Lautstärke oder die Zeitfilterung hinzu, um die Signalqualität zu verbessern.
Verbessern Sie den Stop-Loss-Mechanismus: Optimieren Sie die Stop-Loss-Platzierung unter Verwendung von Unterstützungs- und Widerstandsniveaus.
Verbesserte Analyse des Marktumfelds: Einführung von Trendstärkenindikatoren für verschiedene Marktbedingungen.
Verfeinertes Kapitalmanagement: Implementieren von Positionsgrößenalgorithmen auf der Grundlage der Signalstärke und der Marktvolatilität.

Zusammenfassung

Diese Strategie bietet Händlern einen systematischen Handelsansatz durch multidimensionale technische Analyse und intelligentes Risikomanagement. Ihre Kernstärke liegt darin, Trendverfolgung mit dynamischem Risikomanagement zu kombinieren, Marktchancen zu erfassen und gleichzeitig Gewinne zu schützen. Obwohl es Aspekte gibt, die Optimierung erfordern, kann die Strategie als effektives Handelswerkzeug mit richtigen Parameter-Einstellungen und Risikokontrolle dienen. Händlern wird empfohlen, vor der Live-Implementierung gründliches Backtesting und Parameteroptimierung durchzuführen und das Handelssystem nach und nach auf Basis der Markterfahrung zu verfeinern.

/*backtest
start: 2024-11-10 00:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("LL Crypto - SUI", overlay=true)

// Parâmetros de tempo para criptomoedas
fast_ema_len = input.int(11, minval=5, title="Fast EMA")
slow_ema_len = input.int(34, minval=20, title="Slow EMA")
sqm_lengthKC = input.int(20, title="SQM KC Length")
kauf_period = input.int(20, title="Kauf Period")
kauf_mult = input.float(2, title="Kauf Mult factor")
min_profit_sl = input.float(5, minval=0.01, maxval=100.0, title="Min profit to start moving SL [%]")
longest_sl = input.float(10, minval=0.01, maxval=100.0, title="Maximum possible of SL [%]")
sl_step = input.float(0.5, minval=0.0, maxval=1.0, title="Take profit factor")

// Parâmetros adaptados para criptomoedas
CMF_length = input.int(11, minval=1, title="CMF length")
show_plots = input.bool(true, title="Show plots")

// Definir intervalos de tempo para criptomoedas
selected_timeframe = input.string(defval="15", title="Intervalo de Tempo", options=["1", "15", "60"])

lower_resolution = timeframe.period == '1' ? '1' :
                   timeframe.period == '5' ? '15' :
                   timeframe.period == '15' ? '60' :
                   timeframe.period == '60' ? '240' :
                   timeframe.period == '240' ? 'D' :
                   timeframe.period == 'D' ? 'W' : 'M'

sp_close = close[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_high = high[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_low = low[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_volume = volume[barstate.isrealtime ? 1 : 0]

// Calcular Squeeze Momentum ajustado para criptomoedas
sqm_val = ta.linreg(sp_close - math.avg(math.avg(ta.highest(sp_high, sqm_lengthKC), ta.lowest(sp_low, sqm_lengthKC)), ta.sma(sp_close, sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC, 0)
close_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_close, lookahead=barmerge.lookahead_on)
high_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_high, lookahead=barmerge.lookahead_on)
low_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_low, lookahead=barmerge.lookahead_on)
sqm_val_low = ta.linreg(close_low - math.avg(math.avg(ta.highest(high_low, sqm_lengthKC), ta.lowest(low_low, sqm_lengthKC)), ta.sma(close_low, sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC, 0)

// CMF adaptado para criptomoedas
ad = sp_close == sp_high and sp_close == sp_low or sp_high == sp_low ? 0 : ((2 * sp_close - sp_low - sp_high) / (sp_high - sp_low)) * sp_volume
money_flow = math.sum(ad, CMF_length) / math.sum(sp_volume, CMF_length)

// Condições de entrada para criptomoedas
low_condition_long = (sqm_val_low > sqm_val_low[1])
low_condition_short = (sqm_val_low < sqm_val_low[1])
money_flow_min = (money_flow[4] > money_flow[2]) and (money_flow[3] > money_flow[2]) and (money_flow[2] < money_flow[1]) and (money_flow[2] < money_flow)
money_flow_max = (money_flow[4] < money_flow[2]) and (money_flow[3] < money_flow[2]) and (money_flow[2] > money_flow[1]) and (money_flow[2] > money_flow)
condition_long = ((sqm_val > sqm_val[1])) and money_flow_min and ta.lowest(sqm_val, 5) < 0
condition_short = ((sqm_val < sqm_val[1])) and money_flow_max and ta.highest(sqm_val, 5) > 0
enter_long = low_condition_long and condition_long
enter_short = low_condition_short and condition_short

// Stop conditions
var float current_target_price = na
var float current_sl_price = na
var float current_target_per = na
var float current_profit_per = na

set_targets(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    float target = na
    float sl = na
    if isLong
        target := sp_close * (1.0 + current_target_per)
        sl := sp_close * (1.0 - (longest_sl / 100.0))
    else
        target := sp_close * (1.0 - current_target_per)
        sl := sp_close * (1.0 + (longest_sl / 100.0))
    [target, sl]

target_reached(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    float target = na
    float sl = na
    float profit_per = na
    float target_per = na
    if current_profit_per == na
        profit_per := (min_profit * sl_step) / 100.0
    else
        profit_per := current_profit_per + ((min_profit * sl_step) / 100.0)
    target_per := current_target_per + (min_profit / 100.0)
    if isLong
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 + target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 + profit_per)
    else
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 - target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 - profit_per)
    [target, sl, profit_per, target_per]

hl_diff = ta.sma(sp_high - sp_low, kauf_period)
stop_condition_long = 0.0
new_stop_condition_long = sp_low - (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size > 0)
    if (sp_close > current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_long := math.max(stop_condition_long[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_long := new_stop_condition_long

stop_condition_short = 99999999.9
new_stop_condition_short = sp_high + (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size < 0)
    if (sp_close < current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_short := math.min(stop_condition_short[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_short := new_stop_condition_short

// Submit entry orders
if (enter_long and (strategy.position_size <= 0))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close(id="SHORT")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := na
    [target, sl] = set_targets(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="LONG", direction=strategy.long)

    if show_plots
        label.new(bar_index, sp_high, text="LONG\nSL: " + str.tostring(stop_condition_long), style=label.style_label_down, color=color.green)





if (enter_short and (strategy.position_size >= 0))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close(id="LONG")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := na
    [target, sl] = set_targets(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="SHORT", direction=strategy.short)
    if show_plots
        label.new(bar_index, sp_high, text="SHORT\nSL: " + str.tostring(stop_condition_short), style=label.style_label_down, color=color.red)

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="EXIT LONG", stop=stop_condition_long)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="EXIT SHORT", stop=stop_condition_short)

// Plot anchor trend
plotshape(low_condition_long, style=shape.triangleup, location=location.abovebar, color=color.green)
plotshape(low_condition_short, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)

plotshape(condition_long, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(condition_short, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, color=color.red)

plotshape(enter_long, style=shape.triangleup, location=location.bottom, color=color.green)
plotshape(enter_short, style=shape.triangledown, location=location.bottom, color=color.red)

// Plot emas
plot(ta.ema(close, 20), color=color.blue, title="20 EMA")
plot(ta.ema(close, 50), color=color.orange, title="50 EMA")
plot(ta.sma(close, 200), color=color.red, title="MA 200")

// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? stop_condition_long : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Long Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? stop_condition_short : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Short Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? current_target_price : na, color=color.yellow, style=plot.style_linebr, title="Short TP")
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? current_target_price : na, color=color.yellow, style=plot.style_linebr, title="Long TP")

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