Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Sistem Dagangan Martingale Momentum Adaptif

Sistem Dagangan Martingale Momentum Adaptif

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

img

Ringkasan Strategi

Strategi ini adalah sistem perdagangan automatik sepenuhnya yang menggabungkan momentum adaptif dan pengurusan kedudukan Martingale. Ia menggunakan pelbagai penunjuk teknikal untuk analisis pasaran, termasuk pelunturan autoencoder, pengekstrakan ciri momentum yang disimulasikan CNN, dan penapisan isyarat perdagangan berdasarkan turun naik. Sistem ini secara dinamik menyesuaikan saiz kedudukan menggunakan kaedah Martingale sambil mengekalkan keseimbangan antara risiko dan ganjaran melalui tahap mengambil keuntungan dan stop-loss tetap.

Prinsip Strategi

Strategi ini beroperasi di atas tiga modul teras:

  1. Modul Praproses Data - Menggunakan SMA untuk mencapai penyelarasan harga seperti autoencoder dan penapis bunyi pasaran.
  2. Modul Generasi Isyarat - Mensimulasikan pengekstrakan ciri CNN dengan mengira perbezaan harga dengan purata bergerak jangka panjang, digabungkan dengan ambang turun naik untuk menyaring peluang perdagangan yang berkemungkinan tinggi.
  3. Modul Pengurusan Posisi - Melaksanakan penyesuaian kedudukan gaya Martingale, meningkatkan saiz kedudukan secara proporsional selepas kerugian berturut-turut dan kembali ke garis asas selepas keuntungan.

Kelebihan Strategi

  1. Kebolehpercayaan Generasi Isyarat - Meningkatkan kualiti isyarat dagangan melalui pelbagai penunjuk teknikal dan penapisan turun naik.
  2. Pengurusan Risiko Komprehensif - Mempunyai pelbagai mekanisme perlindungan termasuk mengambil keuntungan, hentian kerugian, dan had kedudukan maksimum.
  3. Kebolehsesuaian yang kuat - Dinamis menyesuaikan strategi perdagangan berdasarkan keadaan pasaran.
  4. Logik Operasi yang jelas - Syarat masuk dan keluar yang ditakrifkan dengan baik memudahkan pengujian dan pengoptimuman.

Risiko Strategi

  1. Risiko Martingale - Kerugian berturut-turut boleh membawa kepada pertumbuhan kedudukan yang cepat, yang memerlukan kawalan kedudukan maksimum yang ketat.
  2. Risiko Pembalikan Trend - Isyarat momentum mungkin gagal semasa turun naik pasaran yang melampau.
  3. Sensitiviti Parameter - Pelbagai parameter utama memberi kesan yang ketara terhadap prestasi strategi.

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Peningkatan Isyarat - Menggabungkan model pembelajaran mesin untuk meningkatkan ketepatan isyarat.
  2. Peningkatan Kawalan Risiko - Tambah kawalan pengeluaran dan had tempoh kedudukan.
  3. Parameter penyesuaian - Membangunkan mekanisme penyesuaian parameter untuk meningkatkan kestabilan strategi.
  4. Penyesuaian Multi-aset - Memperluaskan penerapan strategi untuk perdagangan multi-aset.

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan teknik perdagangan kuantitatif moden dengan kaedah Martingale klasik untuk mewujudkan sistem perdagangan dengan asas teori dan kepraktisan. Walaupun terdapat risiko tertentu, melalui penetapan parameter yang betul dan kawalan risiko yang ketat, strategi ini menunjukkan janji untuk mencapai pulangan yang stabil di pasaran cryptocurrency.

/*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 lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi