Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Adaptive Multi-MA Momentum Breakthrough Trading Strategi

Adaptive Multi-MA Momentum Breakthrough Trading Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2025-01-10 15:27:53
Tag:SMMAZLEMAEMAMASMA

Adaptive Multi-MA Momentum Breakthrough Trading Strategy

Gambaran umum

Ini adalah strategi trading yang didasarkan pada beberapa moving average dan momentum breakthrough. Strategi ini menggabungkan indikator teknis seperti SMMA (Smoothed Moving Average) dan ZLEMA (Zero-Lag Exponential Moving Average) untuk mengidentifikasi peluang trading dengan menangkap sinyal crossover antara harga dan moving average. Strategi ini menggunakan mekanisme adaptif yang menyesuaikan sensitivitas sinyal berdasarkan volatilitas pasar untuk meningkatkan akurasi trading.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan empat rata-rata bergerak utama: src (SMMA berdasarkan HLC3), hi (SMMA berdasarkan tinggi), lo (SMMA berdasarkan rendah), dan mi (ZLEMA berdasarkan src). Sinyal perdagangan terutama didasarkan pada hubungan silang dan posisi relatif antara rata-rata bergerak ini. Kombinasi dari beberapa kondisi sinyal memastikan keandalan sinyal perdagangan. Sinyal beli mencakup empat kombinasi kondisi yang berbeda, dan sinyal jual juga mencakup empat kombinasi kondisi yang berbeda. Sinyal keluar didasarkan pada penyeberangan harga dengan rata-rata mi dan posisi relatif antara rata-rata bergerak.

Keuntungan Strategi

  1. Mekanisme konfirmasi sinyal ganda meningkatkan akurasi perdagangan
  2. Fitur adaptif memungkinkan strategi untuk beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda
  3. Penggunaan SMMA dan ZLEMA mengurangi dampak sinyal palsu
  4. Sistem sinyal berlapis memberikan lebih banyak peluang perdagangan
  5. Kondisi keluar yang jelas membantu mengendalikan risiko

Risiko Strategi

  1. Moving average crossover dapat menghasilkan lag, mempengaruhi waktu masuk
  2. Berbagai kondisi dapat kehilangan beberapa peluang perdagangan penting
  3. Dapat menghasilkan sinyal palsu yang berlebihan di pasar yang bergolak
  4. Pengaturan parameter yang tidak benar dapat mempengaruhi kinerja strategi
  5. Kebutuhan untuk mempertimbangkan dampak biaya perdagangan pada laba strategi

Arah Optimasi Strategi

  1. Memperkenalkan filter volatilitas untuk menyesuaikan parameter strategi selama periode volatilitas tinggi
  2. Tambahkan analisis volume untuk meningkatkan keandalan sinyal
  3. Mengoptimalkan mekanisme adaptasi parameter rata-rata bergerak
  4. Menambahkan indikator kekuatan tren untuk meningkatkan akurasi penilaian tren
  5. Mengembangkan mekanisme stop-loss yang dinamis untuk meningkatkan kontrol risiko

Ringkasan

Strategi ini membangun sistem perdagangan yang relatif lengkap melalui kombinasi beberapa moving average dan indikator momentum. Fitur adaptif strategi dan beberapa mekanisme konfirmasi meningkatkan keandalan perdagangan. Melalui optimasi dan penyempurnaan, strategi ini memiliki potensi untuk mempertahankan kinerja yang stabil di lingkungan pasar yang berbeda. Pedagang disarankan untuk melakukan backtesting menyeluruh dan optimasi parameter sebelum perdagangan langsung.

/*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)
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi