MT-Koordinierungshandelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-25 15:06:04
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Übersicht

Die MT-Coordination Trading Strategy ist eine fortgeschrittene quantitative Handelsstrategie, die mehrere technische Indikatoren integriert, um kurzfristige Handelsmöglichkeiten auf den Finanzmärkten zu identifizieren.

Strategie Logik

Die Strategie umfasst drei Gleitende gleitende Durchschnitte (SMA) verschiedener Zeitrahmen (21, 50, 200), den 14-tägigen Relative Strength Index (RSI) und die Williams-Fraktale (2 Tage).

Langes Signal: Ausgelöst, wenn die Schließung über allen drei SMA liegt, der RSI über 50 liegt und das aktuelle Hoch größer ist als das vorherige Fractal-Up.

Kurzsignal: Aktiviert, wenn der Schluß unter allen drei SMA liegt, der RSI unter 50 und das aktuelle Tief unter dem vorherigen Fractal nach unten liegt.

Die Positionsgröße wird dynamisch auf der Grundlage des ausgewählten Anteils des Eigenkapitals und des Hebelwerts berechnet.

Analyse der Vorteile

Diese Strategie kombiniert mehrere Indikatoren, um falsche Signale auszufiltern und Breakout-Level mit hoher Wahrscheinlichkeit zu identifizieren, wodurch das Handelsrisiko erheblich reduziert wird.

Spezifische Stärken sind:

Die Verwendung von Multi-Zeitrahmen-Indikatoren zur Bestätigung, um Fallen zu vermeiden.
Der RSI vermeidet Überkauf- und Überverkaufszonen.
Williams-Fraktale bestätigen den Ausbruch weiter und treten nur bei Penetration von Extremen ein.
Die dynamische Positionsgrößerung auf der Grundlage von Prozentsätzen des Kontostands verwaltet streng nach unten.
Anpassbare Parameter passen zu verschiedenen Handelsstilen.

Risikoanalyse

Zu den wichtigsten Risiken dieser Strategie gehören:

Versäumnis, Whipsaws vollständig zu vermeiden, wenn die SMAs abweichen.
Unmöglichkeit des rechtzeitigen Ausstiegs vor einer Trendumkehr aufgrund von nachzügigen Indikatoren.
Risiko, die volle Position bei extremen Bewegungen zu verlieren, wenn der Verlust die vorgegebenen Werte übersteigt.

Lösungen:

Optimieren Sie SMA-Kombinationen, um die besten Parameter zu finden.
Fügen Sie Kerzenfilter hinzu, um weitere falsche Ausbrüche zu vermeiden.
Verringern Sie den Prozentsatz und die Hebelwirkung entsprechend.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann weiter ausgebaut werden, indem

Verschiedene Kombinationen von SMAs und RSI für optimale Parameter testen.
Zusätzliche Filter wie Bollinger Band Breite, Trader Jack Signale usw.
Hinzufügen von Stop-Loss-Mechanismen, um Verluste auf einem vordefinierten Niveau zu reduzieren.
Integration von Deep-Learning-Modellen zur Unterstützung und Erkennung von Widerständen.
Implementierung eines anpassungsfähigen Positionsgrößerungssystems für eine vernünftige Skalierung von Positionen.

Schlussfolgerung

Die MT-Koordination Trading Strategie ist ein ausgereiftes Breakout-System, das mehrere Zeitrahmen nutzt. Durch die Kombination von Indikatoren, um Signale zu filtern und die Positionsgröße dynamisch zu verwalten, ist es durch kontinuierliche Parameter-Tuning und Modelloptimierung in der Lage, konsistente Gewinne für kapitalisierte Fonds und professionelle Trader zu erzielen.

/*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")

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