Fibonacci-Zielpreis- und Stop-Loss-Strategie, die Ghost Moving Average und Momentum kombiniert
GMA WMA EMA Momentum Oscillator Fibonacci Retracement Trading Dashboard
ianzeng123
Überblick
Die Strategie ist ein umfassendes Handelssystem, das mehrere technische Indikatoren kombiniert, die hauptsächlich aus einem Phantom Moving Average, einem Momentum Oscillator und einem Fibonacci-Rückschlagniveau bestehen, um einen vollständigen Handelsrahmen zu erstellen. Die Strategie verwendet den Phantom Moving Average, um die Richtung des Markttrends zu bestimmen, kombiniert mit einem Momentum-Indikator, um die Signalstärke zu überprüfen, und verwendet die Fibonacci-Ebene, um Ziele und Kursstopps automatisch zu setzen, um die Automatisierung des Risikomanagements zu ermöglichen.
Strategieprinzip
Phantom Moving Average (GMA)Das ist die Kernkomponente der Strategie, die durch spezielle Berechnungsmethoden ein Preis-Trendsignal liefert, das empfindlicher ist als der herkömmliche Moving Average. Die spezifische Berechnungsformel lautet: Zuerst wird der zweimal gewogene Halbzyklus-Moving Average (WMA) abzüglich des vollzyklusgewichteten Moving Averages berechnet, und dann wird ein Zyklus als Quadratwurzel des ursprünglichen Zyklus gewogener Moving Average wieder auf das Ergebnis angewendet.
LeistungsindikatorDie Strategie verwendet die Differenz zwischen den aktuellen Preisen und den Preisen vor einem bestimmten Zeitraum, um die Marktbewegung zu messen und durch einen Index-Moving Average (EMA) zu glätten, der dann durch eine Standarddifferenz wiederhergestellt wird, um die Bewegungssignale stabiler und zuverlässiger zu machen.
Trends beurteilen: Die Markttrends werden durch die Berechnung der Schräglage des Phantom Moving Averages ermittelt, wobei die Schräglage als positive für eine steigende Tendenz und die Schräglage als negative für eine rückläufige Tendenz steht.
Fibonacci-Zielpreise und Stop-LossesDie Strategie basiert auf den Höchst- und Tiefstpreisen der Rücklaufperiode und berechnet die Fibonacci-Levels mit 0,618, 1,0 und 1,618 als Zielpreis und 0,382 als Stop-Loss-Level.
Zulassungsvoraussetzungen:
- Mehrköpfiger Einstieg: Preis steigt über Phantom Moving Average und positiver Einheitlichkeitsbewegung
- Blank-Eintritt: Preis geht nach unten durch die phantom bewegliche Durchschnittswerte und die Einheitlichkeitsdynamik ist negativ
Strategische Vorteile
Doppelte Bestätigung von Trends und DynamikDurch die Kombination von Phantom Moving Averages und Dynamic Indicators kann die Strategie effektiv Falschsignale reduzieren, die nur dann ausgelöst werden, wenn beide Indikatoren gleichzeitig erfüllt sind.
Anpassungsfähiges RisikomanagementDie Fibonacci-Level-Methode, bei der die Zielpreise und die Stop-Loss-Punkte automatisch eingestellt werden, passt sich automatisch an die Marktvolatilität an und bietet unter verschiedenen Marktbedingungen eine angemessene Risikorendite.
Visualisierung der HandelsplatteDie in der Strategie integrierte Trading-Dashboard zeigt den Trendstatus, die Handelssignale, die Eintrittsgründe und wichtige Informationen wie den Zielpreis und den Stop-Loss, um den Händlern bei der schnellen Entscheidungsfindung zu helfen.
Anpassung an MarktschwankungenDer Phantom Moving Average ist empfindlicher auf Preisveränderungen als herkömmliche Moving Averages und kann Trendwechsel schneller erkennen und Rückstände reduzieren.
Klare Regeln für den HandelDie Strategie bietet klare Ein- und Ausstiegsbedingungen, reduziert subjektive Urteile und hilft Händlern, ihre Disziplin zu bewahren.
Strategisches Risiko
ÜberhändlerrisikenDie Lösung besteht darin, zusätzliche Filterbedingungen hinzuzufügen, z. B. nur bei klaren Trends zu handeln oder die Signalbestätigungsphase zu erhöhen.
Stop-Loss-Risiko-EinstellungFibonacci-Stop mit festen Anteilen können in sehr volatilen Märkten nicht flexibel genug sein, was dazu führen kann, dass die Stop-Loss zu locker oder zu eng sind. Es wird empfohlen, die Fibonacci-Rate entsprechend der Dynamik der verschiedenen Marktbedingungen anzupassen.
ParameterempfindlichkeitStrategie-Performance hängt stark von der Einstellung mehrerer Parameter ab, wie GMA-Längen, Dynamik-Zyklen usw. In verschiedenen Märkten und Zeitrahmen können unterschiedliche Kombinationen von Parametern benötigt werden. Es wird empfohlen, Rücktests durchzuführen, um die optimalen Parameter zu finden.
Trendschätzung verzögert: Obwohl der phantom moving average empfindlicher als der herkömmliche moving average ist, gibt es immer noch eine gewisse verzögerung, die möglicherweise einige gelegenheiten in den anfänglichen trends verpasst.
AbweichungenDie Fibonacci-Level der Strategie basieren auf historischen Datenberechnungen, wobei möglicherweise eine Forward-Bias vorliegt. Dies sollte im tatsächlichen Handel beachtet werden und es sollte in Betracht gezogen werden, die kritischen Ebenen mit einer dynamischeren Methode zu berechnen.
Richtung der Strategieoptimierung
Optimierung der AnpassungsparameterDerzeit verwendet die Strategie festgelegte Parameter-Einstellungen, wobei ein Adaptionsmechanismus eingeführt werden kann, der die GMA-Länge und -Pulse-Zyklen automatisch an die Marktvolatilität anpasst, damit die Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen optimal funktioniert.
Mehrfache ZeitrahmenanalyseDie Analyse von mehreren Zeitrahmen wird hinzugefügt, sodass nur dann Geschäfte getätigt werden, wenn die Signale von mehreren Zeitrahmen übereinstimmen, was die Signalqualität und die Erfolgsrate erheblich verbessert.
Dynamische Stopp-ZieleDerzeitige Strategien verwenden einen festen Fibonacci-Level als Zielpreis. Es kann in Betracht gezogen werden, den Zielpreis an die dynamische Marktfluktuation anzupassen oder eine Tracking-Stop-Strategie einzuführen, um das Gewinnpotenzial zu maximieren.
Analyse der TransaktionenDer Trend wird in der Regel durch die Ermittlung von Preisen und Volumen bestätigt, was zu einer Verringerung der Falschmeldungen führt.
Maschinelles Lernen verstärktEinführung von Algorithmen zur Optimierung der Eingangsbedingungen und Parameterwahl, Vorhersage der besten Handelschancen und Risikomanagementstrategien durch Modelle, die mit historischen Daten trainiert werden.
Integration der Emotionsindikatoren: Hinzufügen von Marktstimmungskennzahlen wie Volatilitätsindizes oder anderen Derivativen, um strategische Handlungen unter extremen Marktbedingungen anzupassen und die Risikomanagementfähigkeit zu verbessern.
Zusammenfassen
Die Fibonacci-Zielpreis- und Stop-Loss-Strategie in Kombination mit Phantom Moving Averages ist ein umfassendes technisch-analytisches Handelssystem, das durch die Kombination verschiedener Indikatoren und Technologien einen systematischen Handelsrahmen bietet. Die Kernvorteile der Strategie liegen in der doppelten Bestätigung von Trends und Dynamiken sowie in einem anpassungsfähigen Risikomanagementsystem, das auf Marktvolatilität basiert. Obwohl einige inhärente Risiken wie Parameterempfindlichkeit und potenzieller Übertrieb vorliegen, kann die Robustheit und Wirksamkeit der Strategie durch die vorgeschlagenen Optimierungsrichtungen deutlich verbessert werden.
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 3d
basePeriod: 3d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Ghost MA + Momentum + Fib TP/SL + Dashboard", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === INPUTS ===
src = input(close, "Source")
gmaLength = input.int(20, "GMA Length")
momentumLength = input.int(20, "Momentum Length")
momentumSmoothing = input.int(10, "Momentum Smoothing")
swingLookback = input.int(50, "Fibonacci Swing Lookback")
// === GHOST MOVING AVERAGE ===
gma = ta.wma(2 * ta.wma(src, gmaLength / 2) - ta.wma(src, gmaLength), math.round(math.sqrt(gmaLength)))
plot(gma, title="Ghost MA", color=color.teal, linewidth=2)
// === MOMENTUM GHOST OSCILLATOR ===
momentum = src - src[momentumLength]
smoothMomentum = ta.ema(momentum, momentumSmoothing)
normalizedMomentum = smoothMomentum / ta.stdev(momentum, momentumLength)
// === MARKET TREND ===
gmaSlope = gma - gma[1]
marketTrend = gmaSlope > 0 ? "UPTREND" : "DOWNTREND"
// === SWING POINTS FOR FIBONACCI ===
highestHigh = ta.highest(high, swingLookback)
lowestLow = ta.lowest(low, swingLookback)
fibRange = highestHigh - lowestLow
entryPrice = close
// === FIBONACCI TP/SL LEVELS ===
tp1_long = entryPrice + (fibRange * 0.618)
tp2_long = entryPrice + (fibRange * 1.0)
tp3_long = entryPrice + (fibRange * 1.618)
sl_long = entryPrice - (fibRange * 0.382)
tp1_short = entryPrice - (fibRange * 0.618)
tp2_short = entryPrice - (fibRange * 1.0)
tp3_short = entryPrice - (fibRange * 1.618)
sl_short = entryPrice + (fibRange * 0.382)
// === STRATEGY CONDITIONS ===
longCond = ta.crossover(src, gma) and normalizedMomentum > 0
shortCond = ta.crossunder(src, gma) and normalizedMomentum < 0
if (longCond)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL Long", from_entry="Long", limit=tp1_long, stop=sl_long)
if (shortCond)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL Short", from_entry="Short", limit=tp1_short, stop=sl_short)
// === SIGNAL LABELS ON CHART ===
if (longCond)
label.new(bar_index, low, "BUY\n" + str.tostring(close, "#.##"), style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white, size=size.small)
if (shortCond)
label.new(bar_index, high, "SELL\n" + str.tostring(close, "#.##"), style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white, size=size.small)
// === ALERT CONDITIONS ===
alertcondition(longCond, title="Buy Signal", message="Buy Signal Triggered: GMA Cross Up + Momentum Positive")
alertcondition(shortCond, title="Sell Signal", message="Sell Signal Triggered: GMA Cross Down + Momentum Negative")
// === DASHBOARD ===
var table dash = table.new(position.top_right, 1, 8, border_width=1)
if bar_index % 5 == 0
signal = longCond ? "BUY" : shortCond ? "SELL" : "WAIT"
reason = longCond ? "GMA↑ & Momentum+" : shortCond ? "GMA↓ & Momentum−" : "No Clear Signal"
timeframe = timeframe.period
sigColor = signal == "BUY" ? color.new(color.green, 20) : signal == "SELL" ? color.new(color.red, 20) : color.new(color.gray, 60)
trendColor = marketTrend == "UPTREND" ? color.new(color.green, 80) : color.new(color.red, 80)
table.cell(dash, 0, 0, "📊 GHOST TRADING DASHBOARD", text_color=color.black, bgcolor=color.lime, text_size=size.large)
table.cell(dash, 0, 1, "Trend: " + marketTrend, text_color=color.black, bgcolor=trendColor, text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 2, "Timeframe: " + timeframe, text_color=color.black, bgcolor=color.purple, text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 3, "Signal: " + signal + " @ " + str.tostring(close, "#.##"), text_color=color.black, bgcolor=sigColor, text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 4, "Reason: " + reason, text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.yellow, 60), text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 5, signal == "BUY" ? "TP1: " + str.tostring(tp1_long, "#.##") +
" | TP2: " + str.tostring(tp2_long, "#.##") +
" | TP3: " + str.tostring(tp3_long, "#.##")
: signal == "SELL" ? "TP1: " + str.tostring(tp1_short, "#.##") +
" | TP2: " + str.tostring(tp2_short, "#.##") +
" | TP3: " + str.tostring(tp3_short, "#.##") : "-",
text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.green, 80), text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 6, "Reentry: " + str.tostring(gma, "#.##"), text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.orange, 80), text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 7, signal == "BUY" ? "SL: " + str.tostring(sl_long, "#.##") : signal == "SELL" ? "SL: " + str.tostring(sl_short, "#.##") : "-", text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.red, 70), text_size=size.normal)