Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Adaptive Momentum Martingale Trading System (Sistem Perdagangan Momentum Martingale yang Adaptif)

Adaptive Momentum Martingale Trading System (Sistem Perdagangan Momentum Martingale yang Adaptif)

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2025-01-06 11:01:12
Tag:SMACNNGAN

img

Tinjauan Strategi

Strategi ini adalah sistem perdagangan otomatis yang menggabungkan momentum adaptif dan manajemen posisi Martingale. Sistem ini menggunakan beberapa indikator teknis untuk analisis pasar, termasuk penghalusan autoencoder, ekstraksi fitur momentum simulasi CNN, dan penyaringan sinyal perdagangan berbasis volatilitas.

Prinsip Strategi

Strategi ini beroperasi pada tiga modul inti:

  1. Data Preprocessing Module - Menggunakan SMA untuk mencapai autoencoder seperti price smoothing dan filter pasar noise.
  2. Modul Generasi Sinyal - Mensimulasikan ekstraksi fitur CNN dengan menghitung perbedaan harga dengan rata-rata bergerak jangka panjang, dikombinasikan dengan ambang volatilitas untuk menyaring peluang perdagangan kemungkinan tinggi.
  3. Modul Manajemen Posisi - Mengimplementasikan penyesuaian posisi gaya Martingale, meningkatkan ukuran posisi secara proporsional setelah kerugian berturut-turut dan kembali ke garis dasar setelah keuntungan.

Keuntungan Strategi

  1. Keandalan Generasi Sinyal - Meningkatkan kualitas sinyal perdagangan melalui beberapa indikator teknis dan penyaringan volatilitas.
  2. Manajemen Risiko yang Komprehensif - Mempunyai beberapa mekanisme perlindungan termasuk mengambil keuntungan, stop loss, dan batas posisi maksimum.
  3. Adaptabilitas yang kuat - Secara dinamis menyesuaikan strategi perdagangan berdasarkan kondisi pasar.
  4. Logika Operasional yang jelas - Kondisi masuk dan keluar yang didefinisikan dengan baik memfasilitasi backtesting dan optimasi.

Risiko Strategi

  1. Risiko Martingale - Kerugian berturut-turut dapat menyebabkan pertumbuhan posisi yang cepat, yang membutuhkan kontrol posisi maksimum yang ketat.
  2. Risiko Pembalikan Tren - Sinyal momentum dapat gagal selama volatilitas pasar yang ekstrim.
  3. Sensitivitas Parameter - Beberapa parameter kunci secara signifikan mempengaruhi kinerja strategi.

Arah Optimasi Strategi

  1. Peningkatan sinyal - Menggabungkan model pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi sinyal.
  2. Peningkatan Pengendalian Risiko - Tambahkan pengendalian penarikan dan batas durasi posisi.
  3. Adaptive Parameters - Mengembangkan mekanisme adaptasi parameter untuk meningkatkan stabilitas strategi.
  4. Adaptasi multi-aset - Memperluas penerapan strategi untuk perdagangan multi-aset.

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan teknik perdagangan kuantitatif modern dengan metode Martingale klasik untuk menciptakan sistem perdagangan dengan dasar teoritis dan kepraktisan.

/*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)
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi