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Anpassungsmomentum Martingale Handelssystem

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2025-01-06 11:01:12
Tags:SMACNNGAN

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Strategieübersicht

Diese Strategie ist ein vollautomatisiertes Handelssystem, das adaptives Momentum und Martingale-Positionsmanagement kombiniert. Es verwendet mehrere technische Indikatoren für die Marktanalyse, einschließlich Autoencoder-Gleichung, CNN-simulierter Momentum-Feature-Extraktion und volatilitätsbasierter Handelssignalfilterung. Das System passt die Positionsgrößen dynamisch an, indem es die Martingale-Methode verwendet und gleichzeitig ein Gleichgewicht zwischen Risiko und Belohnung durch feste Take-Profit- und Stop-Loss-Niveaus beibehält.

Strategieprinzipien

Die Strategie basiert auf drei Kernmodulen:

  1. Datenvorverarbeitungsmodul - Verwendet SMA zur Autoencoder-ähnlichen Preisglättung und Filterung von Marktlärm.
  2. Signal Generation Module - Simuliert CNN-Feature-Extraktion, indem Preisunterschiede mit langfristigen gleitenden Durchschnitten berechnet werden, kombiniert mit Volatilitätsschwellen, um Handelsmöglichkeiten mit hoher Wahrscheinlichkeit zu überprüfen.
  3. Positionsmanagementmodul - Implementiert eine Martingale-Anpassung der Positionen, wobei die Positionsgröße nach aufeinanderfolgenden Verlusten proportional zunimmt und nach Gewinnen wieder auf Basiswert zurückkehrt.

Strategische Vorteile

  1. Signalgenerationszuverlässigkeit - Erhöht die Qualität der Handelssignale durch mehrere technische Indikatoren und Volatilitätsfilterung.
  2. Umfassendes Risikomanagement - verfügt über mehrere Schutzmechanismen, darunter Take-Profit, Stop-Loss und maximale Positionslimits.
  3. Starke Anpassungsfähigkeit - Passt die Handelsstrategie dynamisch an die Marktbedingungen an.
  4. Klare Betriebslogik - Gut definierte Einstiegs- und Ausstiegsbedingungen erleichtern Backtesting und Optimierung.

Strategische Risiken

  1. Martingale-Risiko - Folgeverluste können zu einem schnellen Positionswachstum führen, was eine strenge maximale Positionskontrolle erfordert.
  2. Trendumkehrrisiko - Impulssignale können bei extremer Marktvolatilität versagen.
  3. Parameterempfindlichkeit - Mehrere Schlüsselparameter beeinflussen die Strategieleistung erheblich.

Strategieoptimierungsrichtlinien

  1. Signalverstärkung - Einbeziehung von Modellen des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Signalgenauigkeit.
  2. Risikokontrolle verbessert - Hinzufügen von Zugriffskontrolle und Positionsaufenthaltsbeschränkungen.
  3. Adaptive Parameter - Entwicklung von Mechanismen zur Anpassung von Parametern zur Verbesserung der Stabilität der Strategie.
  4. Anpassung an mehrere Vermögenswerte - Erweiterung der Anwendbarkeit der Strategie für den Handel mit mehreren Vermögenswerten.

Zusammenfassung

Diese Strategie kombiniert moderne quantitative Handelstechniken mit der klassischen Martingale-Methode, um ein Handelssystem mit sowohl theoretischer Grundlage als auch Praktikabilität zu schaffen.

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Adaptive Crypto Trading Strategy with Martingale", shorttitle = "ACTS_w_MG_V1",overlay=true)

// Inputs
smoothing_length = input.int(14, title="Smoothing Length (Autoencoder)")
momentum_window = input.int(21, title="Momentum Window (CNN)")
volatility_threshold = input.float(0.02, title="Volatility Threshold (GAN Simulation)")
take_profit = input.float(0.05, title="Take Profit (%)")
stop_loss = input.float(0.02, title="Stop Loss (%)")

// Martingale Inputs
base_lot_size = input.float(1, title="Base Lot Size")  // Initial trade size
multiplier = input.float(2, title="Martingale Multiplier")  // Lot size multiplier after a loss
max_lot_size = input.float(2, title="Maximum Lot Size")  // Cap on lot size
var float lot_size = base_lot_size  // Initialize the lot size

// Step 1: Data Smoothing (Autoencoder)
smoothed_price = ta.sma(close, smoothing_length)

// Step 2: Feature Extraction (Momentum - CNN Simulation)
momentum = ta.sma(close, momentum_window) - close
volatility = ta.stdev(close, momentum_window)

// Step 3: Entry Conditions (GAN-Inspired Pattern Detection)
long_condition = (momentum > 0 and volatility > volatility_threshold)
short_condition = (momentum < 0 and volatility > volatility_threshold)

// Martingale Logic
if (strategy.closedtrades > 0)
    if (strategy.closedtrades.profit(strategy.closedtrades - 1) < 0)
        lot_size := math.min(lot_size * multiplier, max_lot_size)  // Increase lot size after a loss, but cap it
    else
        lot_size := base_lot_size  // Reset lot size after a win or on the first trade

// Step 4: Take Profit and Stop Loss Management
long_take_profit = close * (1 + take_profit)
long_stop_loss = close * (1 - stop_loss)
short_take_profit = close * (1 - take_profit)
short_stop_loss = close * (1 + stop_loss)

// Execute Trades
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=lot_size, stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=lot_size, stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
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