Quantitative Strategie für die Heatmap des Liquiditäts-Hubs mit mehreren Zeiträumen

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Erstellungsdatum: 2024-12-20 14:20:11 zuletzt geändert: 2024-12-20 14:20:11
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Quantitative Strategie für die Heatmap des Liquiditäts-Hubs mit mehreren Zeiträumen

Überblick

Die Strategie ist ein quantitatives Trading-System, das auf der Erfassung von Liquiditätsknotenpunkten in mehreren Zeitzyklen basiert. Es identifiziert die wichtigsten Unterstützungs- und Widerstandsniveaus durch die Analyse des Preisverhaltens in drei verschiedenen Zeitperioden (z. B. 15 Minuten, 1 Stunde und 4 Stunden) und trifft auf dieser Grundlage Handelsentscheidungen. Das System integriert die Funktionen des Geldmanagements, einschließlich der Einstellung von Stop-Loss-Sätzen für feste Beträge, und bietet gleichzeitig intuitiven visuellen Feedback, um den Händlern zu helfen, die Marktstruktur besser zu verstehen.

Strategieprinzip

Der Kern der Strategie besteht darin, die Preis-Kernpunkte über mehrere Zeiträume zu ermitteln. Für jeden Zeitrahmen verwendet das System eine linkseitige Referenz der K-Linie (default 7). Wenn in einem Zeitrahmen ein neues Kerntief auftritt, wird ein Multi-Signal erzeugt.

Strategische Vorteile

  1. Mehrzeit-Analysen bieten einen umfassenderen Blick auf die Märkte und helfen, Handelschancen auf verschiedenen Ebenen zu erfassen.
  2. Hub-basierte Transaktionslogik mit einer soliden Grundlage für technische Analysen, die leicht zu verstehen und auszuführen sind
  3. Integrierte Geldmanagement-Funktionen ermöglichen eine effektive Kontrolle des Risikos für jeden Handel
  4. Die visuelle Oberfläche zeigt die Handelsstatus, einschließlich Position, Stop-Loss-Level und Verlustzone
  5. Strategieparameter sind flexibel, anpassungsfähig und optimierbar für unterschiedliche Marktbedingungen

Strategisches Risiko

  1. Mehrzeitsignale können Konflikte verursachen und erfordern eine angemessene Signalpriorität.
  2. Ein Stop-Loss mit einem festen Betrag ist möglicherweise nicht für alle Marktbedingungen geeignet und wird empfohlen, entsprechend der dynamischen Volatilität anzupassen.
  3. Verzögerungen bei den Hubspot-Untersuchungen könnten zu einer Verzögerung der Einreise führen
  4. Falsche Durchbruchsignale während starker Schwankungen
  5. Unterschiede in der Mobilität in unterschiedlichen Zeitspannen

Richtung der Strategieoptimierung

  1. Einführung von Volatilitätsindikatoren, dynamische Anpassung der Stop-Loss-Ebene
  2. Hinzufügen von Bestätigungsmechanismen für Transaktionen und Verbesserung der Zuverlässigkeit der Hubs
  3. Entwicklung eines Zeitzyklus-Prioritätssystems zur Lösung von Signalkonflikten
  4. Integration von Trendfiltern, um übermäßige Transaktionen in horizontalen Märkten zu vermeiden
  5. Erwägen Sie die Hinzufügung von Preistrukturanalysen, um die Genauigkeit der Einstiegsmomente zu verbessern

Zusammenfassen

Die Multi-Zyklus-Liquiditäts-Node-Heat-Chart-Strategie ist ein strukturiertes, logisch klares Handelssystem. Sie bietet den Händlern durch mehrdimensionale Marktanalyse und strenge Risikomanagement einen zuverlässigen Handelsrahmen. Obwohl es einige inhärente Risiken und Einschränkungen gibt, wird die Strategie durch kontinuierliche Optimierung und Verbesserung zu einer stabilen Leistung in verschiedenen Marktumgebungen führen.

Strategiequellcode 
/*backtest
start: 2024-11-19 00:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © pmotta41
//@version=5
strategy("GPT Session Liquidity Heatmap Strategy", overlay=true)

// Inputs
timeframe1 = input.timeframe("15", title="Intraday Timeframe 1")
timeframe2 = input.timeframe("60", title="Intraday Timeframe 2")
timeframe3 = input.timeframe("240", title="Higher Timeframe")
leftBars = input.int(7, title="Left Bars for Pivot", minval=2, maxval=20)
rightBars = input.int(7, title="Right Bars for Pivot", minval=2, maxval=20)
takeProfitDollar = input(200, title="Take Profit $$")
stopLossDollar = input(100, title="Stop Loss $$")

// Pivot Detection Function
detectPivot(highs, lows, left, right) =>
    pivotHigh = ta.pivothigh(highs, left, right)
    pivotLow = ta.pivotlow(lows, left, right)
    [pivotHigh, pivotLow]

// Get Pivots from Different Timeframes
[pivotHigh1, pivotLow1] = request.security(syminfo.tickerid, timeframe1, detectPivot(high, low, leftBars, rightBars))
[pivotHigh2, pivotLow2] = request.security(syminfo.tickerid, timeframe2, detectPivot(high, low, leftBars, rightBars))
[pivotHigh3, pivotLow3] = request.security(syminfo.tickerid, timeframe3, detectPivot(high, low, leftBars, rightBars))

// Plot Pivots
plotshape(series=pivotHigh1, title="Pivot High 1", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="H1")
plotshape(series=pivotLow1, title="Pivot Low 1", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="L1")
plotshape(series=pivotHigh2, title="Pivot High 2", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="H2")
plotshape(series=pivotLow2, title="Pivot Low 2", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="L2")
plotshape(series=pivotHigh3, title="Pivot High 3", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="H3")
plotshape(series=pivotLow3, title="Pivot Low 3", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="L3")

// Strategy Logic
buyCondition = pivotLow1 or pivotLow2 or pivotLow3
sellCondition = pivotHigh1 or pivotHigh2 or pivotHigh3

if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Function to Convert $$ to Points for Stop Loss and Take Profit
moneyToSLPoints(money) =>
    strategy.position_size != 0 ? (money / syminfo.pointvalue / math.abs(strategy.position_size)) / syminfo.mintick : na

p = moneyToSLPoints(takeProfitDollar)
l = moneyToSLPoints(stopLossDollar)

// Exit Conditions
strategy.exit("Exit Buy", from_entry="Buy", profit=p, loss=l)
strategy.exit("Exit Sell", from_entry="Sell", profit=p, loss=l)

// Visualization for Stop Loss and Take Profit Levels
pointsToPrice(pp) =>
    na(pp) ? na : strategy.position_avg_price + pp * math.sign(strategy.position_size) * syminfo.mintick

tp = plot(pointsToPrice(p), style=plot.style_linebr, color=color.green, title="Take Profit Level")
sl = plot(pointsToPrice(-l), style=plot.style_linebr, color=color.red, title="Stop Loss Level")
avg = plot(strategy.position_avg_price, style=plot.style_linebr, color=color.blue, title="Entry Price")
fill(tp, avg, color=color.new(color.green, 90), title="Take Profit Area")
fill(avg, sl, color=color.new(color.red, 90), title="Stop Loss Area")

// Background for Gain/Loss
gainBackground = strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price
lossBackground = strategy.position_size > 0 and close < strategy.position_avg_price
bgcolor(gainBackground ? color.new(color.green, 90) : na, title="Gain Background")
bgcolor(lossBackground ? color.new(color.red, 90) : na, title="Loss Background")
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