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Adaptive Multi-MA-Momentum-Breakthrough-Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2025-01-10 15:27:53
Tags:SMMAZLEMAEMA- Nein.SMA

Adaptive Multi-MA Momentum Breakthrough Trading Strategy

Übersicht

Dies ist eine Handelsstrategie, die auf mehreren gleitenden Durchschnitten und Momentum-Durchbruch basiert. Die Strategie kombiniert technische Indikatoren wie SMMA (Smoothed Moving Average) und ZLEMA (Zero-Lag Exponential Moving Average), um Handelschancen zu identifizieren, indem Crossover-Signale zwischen Preis und gleitenden Durchschnitten erfasst werden.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet vier wichtige gleitende Durchschnitte: src (SMMA basierend auf HLC3), hi (SMMA basierend auf high), lo (SMMA basierend auf low) und mi (ZLEMA basierend auf src). Handelssignale basieren in erster Linie auf den Crossover-Beziehungen und relativen Positionen zwischen diesen gleitenden Durchschnitten. Die Kombination mehrerer Signalbedingungen gewährleistet die Zuverlässigkeit der Handelssignale. Kaufsignale umfassen vier verschiedene Konditionskombinationen, und Verkaufssignale umfassen auch vier verschiedene Konditionskombinationen. Ausgangssignale basieren auf Preis-Crossovers mit dem Mi-Durchschnitt und relativen Positionen zwischen gleitenden Durchschnitten.

Strategische Vorteile

Mehrsignalbestätigungsmechanismus verbessert die Genauigkeit des Handels
Anpassungsfähigkeit ermöglicht die Anpassung der Strategie an verschiedene Marktumgebungen
Die Verwendung von SMMA und ZLEMA verringert die Auswirkungen falscher Signale
Das Schichtsignalsystem bietet mehr Handelsmöglichkeiten
Klarer Ausstiegsbedarf hilft, das Risiko zu kontrollieren

Strategische Risiken

Durchschnittliche Kreuzungen können zu Verzögerungen führen, die sich auf den Einstiegszeitplan auswirken
Mehrere Bedingungen können einige wichtige Handelschancen verpassen
Kann in unruhigen Märkten zu viele falsche Signale erzeugen
Falsche Einstellungen von Parametern können die Strategieleistung beeinträchtigen
Notwendigkeit der Berücksichtigung der Auswirkungen der Handelskosten auf die Strategieerträge

Strategieoptimierungsrichtlinien

Einführung von Volatilitätsfiltern zur Anpassung der Strategieparameter in Zeiten hoher Volatilität
Ergänzung der Lautstärkanalyse zur Verbesserung der Signalzuverlässigkeit
Optimierung des Anpassungsmechanismus der gleitenden Durchschnittsparameter
Hinzufügen von Indikatoren für die Trendstärke zur Verbesserung der Richtigkeit der Trendbeurteilung
Entwicklung dynamischer Stop-Loss-Mechanismen zur Verbesserung der Risikokontrolle

Zusammenfassung

Die Strategie baut ein relativ vollständiges Handelssystem durch die Kombination von mehreren gleitenden Durchschnitten und Momentum-Indikatoren auf. Die anpassungsfähigen Funktionen der Strategie und mehrere Bestätigungsmechanismen verbessern die Handelszuverlässigkeit. Durch Optimierung und Verfeinerung hat die Strategie das Potenzial, eine stabile Performance in verschiedenen Marktumgebungen zu erhalten. Händlern wird empfohlen, vor dem Live-Handel gründliches Backtesting und Parameteroptimierung durchzuführen.

/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2025-01-08 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6

//study("Limit order strategy", overlay=true)
strategy('Limit order strategy', overlay = true)

lengthMA = input(1)
lengthmi = input(14)
lengthhigh = input(14)
lengthlow = input(14)

calc_smma(src, len) =>
    smma = 0.0
    smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
    smma

calc_zlema(src, length) =>
    ema1 = ta.ema(src, length)
    ema2 = ta.ema(ema1, length)
    d = ema1 - ema2
    ema1 + d


src = calc_smma(hlc3, lengthMA)
hi = calc_smma(high, lengthhigh)
lo = calc_smma(low, lengthlow)
mi = calc_zlema(src, lengthmi)

plot(src, color = color.new(#FF1493, 0), linewidth = 2, title = 'src')
plot(hi, color = color.new(#7CFC00, 0), linewidth = 2, title = 'hi')
plot(lo, color = color.new(#FF0000, 0), linewidth = 2, title = 'lo')
plot(mi, color = color.new(#00FFFF, 0), linewidth = 2, title = 'mi')


//strategy.order("buy", true, 1, stop = na, when = openbuy) // buy by market if current open great then previous high
//strategy.order("sell", false, 1, stop = na, when = opensell) // sell by market if current open less then previous low
//if src >= mi and src[1] <= mi[1] and src[1] <= lo[1]
//	strategy.entry("buy 1", strategy.long, qty = 15)
sigorderbuy1 = src > mi and src[1] < mi[1] and src < lo and mi < lo
sigorderbuy2 = src > lo and src[1] < lo[1] and mi < lo
sigorderbuy3 = src > hi and src[1] < hi[1] and mi < hi
sigorderbuy4 = src > mi and src[1] < mi[1] and src > hi and mi > hi
//sigorderbuy5 = mi > hi and  src > hi  and src > mi and src[1] < mi[1] 
//sigorderbuy6 = mi < hi and src > hi and src[1] < hi[1]
sigclosebuy = src < mi and src[1] > mi[1] or mi < lo and src < lo and src[1] > lo[1]

sigordersell1 = src < mi and src[1] > mi[1] and src > hi and mi > hi
sigordersell2 = src < hi and src[1] > hi[1] and mi > hi
sigordersell3 = src < lo and src[1] > lo[1] and mi > lo
sigordersell4 = src < mi and src[1] > mi[1] and src < lo and mi < lo
//sigordersell5 = mi < lo and  src < lo  and src < mi and src[1] > mi[1] 
//sigordersell6 = mi > lo and src < lo and src[1] > lo[1]
sigclosesell = src > mi and src[1] < mi[1] or mi > hi and src > hi and src[1] < hi[1]

plot(sigorderbuy1 ? 1 : 0, 'sigorderbuy1')
plot(sigorderbuy2 ? 1 : 0, 'sigorderbuy2')
plot(sigorderbuy3 ? 1 : 0, 'sigorderbuy3')
plot(sigorderbuy4 ? 1 : 0, 'sigorderbuy4')
//plot(sigorderbuy5 ? 1 : 0,"sigorderbuy5") 
//plot(sigorderbuy6 ? 1 : 0,"sigorderbuy6") 

plot(sigordersell1 ? 1 : 0, 'sigordersell1')
plot(sigordersell2 ? 1 : 0, 'sigordersell2')
plot(sigordersell3 ? 1 : 0, 'sigordersell3')
plot(sigordersell4 ? 1 : 0, 'sigordersell4')
//plot(sigordersell5 ? 1 : 0,"sigordersell5") 
//plot(sigordersell6 ? 1 : 0,"sigordersell6")

plot(sigclosebuy ? 1 : 0, 'sigclosebuy')
plot(sigclosesell ? 1 : 0, 'sigclosesell')


openbuy = sigorderbuy1 or sigorderbuy2 or sigorderbuy3 or sigorderbuy4 // or sigorderbuy5 or sigorderbuy6
opensell = sigordersell1 or sigordersell2 or sigordersell3 or sigordersell4 //or sigordersell5 or sigordersell6
openclosebuy = sigclosebuy
openclosesell = sigclosesell

alertcondition(condition = openbuy, title = 'sigorderbuy all', message = '{"accountmt":"70415621,666734890","time":"15","msg":"Buy {{ticker}} sig_b1={{plot("sigorderbuy1")}} sig_b2={{plot("sigorderbuy2")}} sig_b3={{plot("sigorderbuy3")}} sig_b4={{plot("sigorderbuy4")}}"}')
alertcondition(condition = opensell, title = 'sigordersell all', message = '{"accountmt":"70415621,666734890","time":"15","msg":"Sell {{ticker}} sig_s1={{plot("sigordersell1")}} sig_ss={{plot("sigordersell2")}} sig_s3={{plot("sigordersell3")}} sig_s4={{plot("sigordersell4")}} sig_s5={{plot("sigordersell5")}} sig_61={{plot("sigordersell6")}}"}')

alertcondition(condition = sigclosebuy, title = 'Close buy', message = '{"accountmt":"70415621,666734890","time":"15","msg":"Close {{ticker}} T=short"}')
alertcondition(condition = sigclosesell, title = 'Close sell', message = '{"accountmt":"70415621,666734890","time":"15","msg":"Close {{ticker}} T=long"}')

if sigorderbuy1
    strategy.order('Buy 1', strategy.long, 1)
if sigorderbuy2
    strategy.order('Buy 2', strategy.long, 1)
if sigorderbuy3
    strategy.order('Buy 3', strategy.long, 1)
if sigorderbuy4
    strategy.order('Buy 4', strategy.long, 1)


if sigordersell1
    strategy.order('sell 1', strategy.short, 1)
if sigordersell2
    strategy.order('sell 2', strategy.short, 1)
if sigordersell3
    strategy.order('sell 3', strategy.short, 1)
if sigordersell4
    strategy.order('sell 4', strategy.short, 1)
//strategy.order("sell 5", false, 1, when = sigordersell5)
//strategy.order("sell 6", false, 1, when = sigordersell6)

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