Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Hệ thống giao dịch Martingale Momentum thích nghi

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2025-01-06 11:01:12
Tags:SMACNNGAN

img

Tổng quan chiến lược

Chiến lược này là một hệ thống giao dịch tự động hoàn toàn kết hợp động lượng thích nghi và quản lý vị trí Martingale. Nó sử dụng nhiều chỉ số kỹ thuật để phân tích thị trường, bao gồm làm mịn bộ tự động, trích xuất tính năng động lượng mô phỏng CNN và lọc tín hiệu giao dịch dựa trên biến động. Hệ thống điều chỉnh động kích thước vị trí bằng phương pháp Martingale trong khi duy trì sự cân bằng giữa rủi ro và phần thưởng thông qua các mức lấy lợi nhuận và dừng lỗ cố định.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược hoạt động trên ba mô-đun cốt lõi:

  1. Mô-đun xử lý trước dữ liệu - Sử dụng SMA để đạt được sự làm mịn giá giống như bộ mã hóa tự động và lọc tiếng ồn thị trường.
  2. Mô-đun tạo tín hiệu - Mô phỏng việc chiết xuất tính năng CNN bằng cách tính toán sự khác biệt giá với các đường trung bình động dài hạn, kết hợp với ngưỡng biến động để sàng lọc các cơ hội giao dịch có khả năng cao.
  3. Mô-đun Quản lý Vị trí - Thực hiện điều chỉnh vị trí theo kiểu Martingale, tăng kích thước vị trí theo tỷ lệ sau khi mất liên tục và quay trở lại mức cơ bản sau khi lợi nhuận.

Ưu điểm chiến lược

  1. Độ tin cậy sản xuất tín hiệu - Cải thiện chất lượng tín hiệu giao dịch thông qua nhiều chỉ số kỹ thuật và lọc biến động.
  2. Quản lý rủi ro toàn diện - Có nhiều cơ chế bảo vệ bao gồm lấy lợi nhuận, dừng lỗ và giới hạn vị trí tối đa.
  3. Khả năng thích nghi mạnh mẽ - Điều chỉnh năng động chiến lược giao dịch dựa trên điều kiện thị trường.
  4. Logic hoạt động rõ ràng - Các điều kiện vào và ra được xác định rõ sẽ tạo điều kiện cho việc kiểm tra và tối ưu hóa.

Rủi ro chiến lược

  1. Rủi ro Martingale - Các lỗ liên tiếp có thể dẫn đến sự tăng trưởng nhanh chóng của vị trí, đòi hỏi kiểm soát vị trí tối đa nghiêm ngặt.
  2. Rủi ro đảo ngược xu hướng - Các tín hiệu động lực có thể thất bại trong thời gian biến động thị trường cực kỳ.
  3. Độ nhạy của các tham số - Nhiều tham số chính ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất chiến lược.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Tăng cường tín hiệu - Kết hợp các mô hình học máy để cải thiện độ chính xác tín hiệu.
  2. Tăng cường kiểm soát rủi ro - Thêm kiểm soát rút tiền và giới hạn thời gian vị trí.
  3. Các tham số thích nghi - Phát triển các cơ chế thích nghi tham số để cải thiện tính ổn định của chiến lược.
  4. Điều chỉnh đa tài sản - Mở rộng khả năng áp dụng chiến lược cho giao dịch đa tài sản.

Tóm lại

Chiến lược này kết hợp các kỹ thuật giao dịch định lượng hiện đại với phương pháp Martingale cổ điển để tạo ra một hệ thống giao dịch với cả nền tảng lý thuyết và tính thực tế.


/*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)



Có liên quan

Thêm nữa