
Die MT-Coordination Trading Strategy ist eine hochqualifizierte Quantitative Trading-Strategie. Sie integriert mehrere technische Indikatoren, um kurzfristige Handelschancen in den Märkten zu identifizieren. Die Strategie wurde von dem bekannten Trader I3ig_Trades entwickelt und ist speziell für den Hochfrequenzhandel in den Finanzmärkten geeignet.
Die Strategie kombiniert drei verschiedene Perioden: einen glatten gleitenden Durchschnitt (die 21-Tage-Linie, die 50-Tage-Linie und die 200-Tage-Linie), einen relativ starken Index (der 14-Tage-RSI) und einen William-Index (der 2-Tage-Index). Die spezifische Handelslogik lautet wie folgt:
Eintrittssignal mit mehreren Köpfen: Wenn der Schlusskurs über allen drei Mittelwerten liegt, der RSI über 50 liegt und der Höchstwert der aktuellen K-Linie über dem oberen Dreieck der vorherigen K-Linie liegt, wird eine Position aufgenommen.
Blank-Eintritts-Signal: Wenn der Schlusskurs unter allen drei Mittellinien liegt, der RSI unter 50 liegt und der aktuelle K-Linie-Tiefstpreis unter dem nach unten gerichteten Dreieck des vorherigen K-Lines liegt.
Die Positionsgröße wird anhand des gewählten Prozentsatzes und der dynamischen Hebelwirkung berechnet.
Diese Strategie kombiniert mehrere Indikatoren, um falsche Signale zu filtern und einen Eintritt mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zu finden. Dies reduziert das Handelsrisiko erheblich. Gleichzeitig werden die Positionen in einem bestimmten Verhältnis zu den Kontozinsen festgelegt und die Einzelschäden werden kontrolliert.
Es gibt folgende Vorteile:
Die Bestätigung erfolgt über mehrere Zeitachsen, um nicht überladen zu werden. Kurze, mittlere und lange Linien erkennen Trends auf unterschiedlichen Ebenen.
Der RSI vermeidet den Handel in den heißen und kalten Zonen. Ein RSI über 50 ist ein Überblicksignal und ein RSI unter 50 ist ein Fehlsignal.
Der William-Indikator bestätigt einen weiteren Durchbruch. Der Kurs wird nur dann aufgenommen, wenn der Preis den Grenzwert des Indikators überschreitet.
Dynamische Positionen werden als Prozentsatz des Kontogeldes berechnet und einzelne Verluste werden streng kontrolliert.
Anpassbare Parameter für verschiedene Handelsstile.
Die Risiken der Strategie sind vor allem:
Es ist nicht möglich, die Gefahr einer Blockade vollständig zu vermeiden. Wenn die drei Gleichungen abweichen, besteht die Möglichkeit, dass der Handel eingeschlossen wird.
Es ist nicht möglich, rechtzeitig vor einer Trendwende zu starten. Die Indikatoren sind verspätet und es ist unmöglich, eine Umkehrung vorherzusagen.
Das Risiko von Verlusten oom. In extremen Fällen übersteigt das einzelne Verlust die Vorausschätzung.
Gegenmaßnahmen:
Die Strategie kann noch in folgenden Dimensionen optimiert werden:
Testen Sie Kombinationen verschiedener Durchschnittslinien und RSI-Parameter, um die optimale Parameter zu finden.
Weitere Filterindikatoren, wie die Breite der Binance, wurden hinzugefügt, um die Trend-Traderjack-Signale weiter zu identifizieren.
Erhöhung der Stop-Loss-Strategie, bei der die Verluste bei einem bestimmten Prozentsatz eingestellt werden.
In Kombination mit einem Deep-Learning-Modell wird die Resistenz der Schlüsselstütze ermittelt.
Die Anpassung an die Prozentsatz-Positions-Management-Systeme ermöglicht eine vernünftigere Positionsgröße.
Die Multi-Times-Axis-Synchronous-Trading-Strategie ist eine bewährte Hochfrequenz-Breakthrough-Strategie. Sie kombiniert mehrere Indikatoren, reduziert Falschsignale und steuert dynamische Positionen streng auf Einzelschäden. Die Strategie ist für private Fonds und professionelle Händler mit einem bestimmten Kapitalumfang geeignet.
/*backtest
start: 2024-01-17 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// Written by I3ig_Trades. Follow And Let Me Know Any Strategies You'd Like To See!
strategy("Best Scalping Strategy Period (TMA)", shorttitle="Best Scalping Strategy Period (TMA)", overlay=false,
initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100)
// Leverage Input
leverage = input.float(1, title="Leverage", minval=1, step=0.1)
// Calculate position size based on the percentage of the portfolio and leverage
percentOfPortfolio = input.float(100, title="Percent of Portfolio")
// Define input options
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length", minval=1)
williamsLength = input.int(2, title="Williams Fractals Length", minval=1)
sma21Length = input.int(21, title="SMA 21 Length", minval=1)
sma50Length = input.int(50, title="SMA 50 Length", minval=1)
sma200Length = input.int(200, title="SMA 200 Length", minval=1)
// Smoothed Moving Averages
sma21 = ta.sma(close, sma21Length)
sma50 = ta.sma(close, sma50Length)
sma200 = ta.sma(close, sma200Length)
// RSI
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)
// Williams Fractals
fractalUp = ta.highest(close, williamsLength)
fractalDown = ta.lowest(close, williamsLength)
// Conditions for Buy Entry
buyCondition = close > sma21 and close > sma50 and close > sma200 and rsiValue > 50 and high > fractalUp[1]
// Conditions for Sell Entry
sellCondition = close < sma21 and close < sma50 and close < sma200 and rsiValue < 50 and low < fractalDown[1]
positionSizePercent = percentOfPortfolio / 100 * leverage
positionSize = strategy.equity * positionSizePercent / close
// Executing strategy with dynamic position size
if buyCondition
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=positionSize)
if sellCondition
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=positionSize)
// Plotting the Smoothed Moving Averages
plot(sma21, color=color.white)
plot(sma50, color=color.green)
plot(sma200, color=color.red)
// Plotting RSI and Fractals for visual confirmation
hline(50, "RSI 50", color=color.yellow)
plot(rsiValue, color=color.blue, title="RSI")
// Input text boxes for trading actions
var buy_entry_params = input("", title="Buy Entry Parameters")
var buy_exit_params = input("", title="Buy Exit Parameters")
var sell_entry_params = input("", title="Sell Entry Parameters")
var sell_exit_params = input("", title="Sell Exit Parameters")