
Квантовая волновая динамическая стратегия прорыва поддержки - это инновационная система торговли, которая сочетает в себе квантовую волновую скользящую среднюю ((SHMA) и динамические уровни поддержки. Эта стратегия в основном фокусируется на том, когда цена прорывает ключевые поддерживающие позиции, и оптимизирует время выхода с помощью собственного индикатора SHMA.
Основные принципы стратегии основаны на двух ключевых компонентах: динамическом выявлении поддержки и квантовой гиперволновой подвижной средней (SHMA).
Во-первых, стратегия использует механизм динамического распознавания поддержки, чтобы определить уровень поддержки, ища недавние пивотильные минимумы. В частности, она использует функцию ta.pivotlow, чтобы идентифицировать уровень поддержки, настраивая количество K-линий слева и справа (по умолчанию 5). Когда цена прорывает эту поддержку снизу, система запускает многосигнальный сигнал.
Во-вторых, в стратегии используется инновационная квантовая гибкая скользящая средняя ((SHMA) в качестве фильтра и инструмента выхода. SHMA объединяет гибкую среднюю ((HMA) с квантовой волатильной функцией ((psi) для захвата мелких колебаний цены.
Условия входа ясны: когда цена закрытия пересекает поддерживающую линию вверх, вызывается многосигнал.
Всю стратегию можно гибко настраивать с помощью пользовательских параметров, включая параметры поддержки обнаружения, уровень остановки и остановки, длину SHMA и квантовые значения альфа.
Динамично адаптироваться к рынкуИспользование динамических, а не фиксированных уровней поддержки позволяет стратегии адаптироваться к различным рыночным условиям и изменениям в ценовой структуре.
Оптимизация квантовых фильтровИндекс SHMA улучшает качество сигнала, используя квантовую фильтрацию, чтобы улавливать незначительные колебания цен, которые могут быть проигнорированы традиционными скользящими средними.
Гибкий механизм выхода: Стратегия предлагает несколько вариантов выхода из игры, как сразу после достижения остановки, так и после подтверждения обратного тренда с помощью перекрестного сигнала SHMA, что повышает адаптивность стратегии.
Полностью настраиваемый: Все ключевые параметры могут быть скорректированы с помощью пользовательского ввода, включая чувствительность, риск-возвратный коэффициент и характеристики SHMA, которые поддерживают обнаружение, что позволяет трейдерам оптимизировать в соответствии с личными предпочтениями в отношении риска и рыночными условиями.
ОригинальностьЭто не просто совокупность показателей, а инновационный подход к применению квантовых принципов в техническом анализе, который дает новый взгляд на принятие торговых решений.
Ясная визуализацияСтратегия: на графике изображены линии поддержки и линии SHMA, что позволяет трейдерам интуитивно понимать сигналы входа и выхода.
Риск ложного проникновения: Прорыв динамического поддержания может привести к ложному сигналу, особенно в условиях высокой волатильности рынка. Решение заключается в увеличении показателей подтверждения или корректировке параметров, которые обнаруживают поддержание (в увеличении количества K-линий слева и справа), чтобы уменьшить шум.
Параметр ЧувствительностьНеправильная настройка может привести к чрезмерному сопоставлению или задержке сигнала. Рекомендуется оптимизировать параметры в различных рыночных условиях с помощью исторической обратной связи.
Ограничения односторонней стратегииВ качестве чисто многоцелевой стратегии, она может плохо работать на рынках с пониженным трендом. Можно рассмотреть возможность добавления фильтра тренда или механизма идентификации состояния рынка, чтобы активировать стратегию только в благоприятных условиях.
Ограничение риска возникновения поврежденийЕсли стоп-линия установлена слишком жестко, она может быть активирована при нормальных рыночных колебаниях. Стоп-линия следует тщательно устанавливать в соответствии с особенностями колебаний на целевом рынке.
Сложность квантовой моделиКвантовая модель фильтрации увеличивает сложность стратегии, может сделать ее менее интуитивной и затруднить настройку параметров. Новичкам следует потратить время, чтобы понять, как работает SHMA.
Добавить фильтр трендаПодумайте о том, чтобы добавить более широкие индикаторы тренда (например, долгосрочные движущиеся средние или ADX) для фильтрации сигналов и торговать только в подтвержденной восходящей тенденции. Это уменьшит риск обратной торговли и повысит общую степень успеха.
Динамический механизм остановки убытков: текущая стратегия использует фиксированный процентный стоп, можно рассмотреть возможность реализации динамического стопа, основанного на ATR или исторической волатильности, чтобы лучше адаптироваться к волатильным характеристикам в различных рыночных условиях.
Добавить подтверждение объема сделкиДостоверность поддерживающего прорыв сигнала может быть усилена подтверждением объема сделки. Когда происходит прорыв, он сопровождается значительным увеличением объема сделки, что обычно указывает на более надежный прорыв.
Анализ многовременных рамокК примеру, поиск многообещающих возможностей на более низких временных рамках может быть осуществлен только в случае подтверждения восходящей тенденции на графике.
Оптимизация параметров SHMA: более глубокое оптимизационное изучение параметров SHMA length и alpha, возможно создание параметрового набора для различных рыночных условий. В частности, учитывается, как параметры alpha влияют на интенсивность энергетической коррекции и как это влияет на эффективность стратегии.
Добавление статистического анализа: Добавление дополнительных функций статистического анализа стратегии, таких как выигрыш, убыток, максимальный вывод и другие показатели, которые помогают трейдерам лучше понять эффективность стратегии.
Квантовая волновая стратегия динамического поддержания прорыва - это инновационная многоуровневая торговая система, которая оптимизирует входные и выходные решения, объединяя идентификацию динамического поддержания и квантовую волновую скользящую среднюю ((SHMA)). Основные преимущества этой стратегии заключаются в ее динамической адаптивности и чувствительности к микроскопическим колебаниям цен, что обусловлено квантовой волновой принципом SHMA. Хотя стратегия подвержена рискам, таким как ложные прорывы и чувствительность к параметрам, эти риски могут быть эффективно управлены с помощью разумной параметровой настройки и рекомендуемого направления оптимизации.
Эта стратегия особенно подходит для трейдеров, которые ищут инновационные методы технического анализа, а также для инвесторов, у которых есть большой интерес к количественным сделкам. Эта стратегия представляет собой интересное новое направление в анализе финансовых рынков, внедряя концепции квантовых вычислений в технический анализ. Однако, как и все торговые стратегии, предыдущие используются для полной обратной связи и оценки риска и используются в качестве части более широкой торговой программы, а не в изоляции.
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=6
strategy("SHMA + Cassure de Support (Long Only)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === ⬇️ PARAMÈTRES UTILISATEUR ===
leftBars = input.int(5, "Bougies à gauche", minval=1)
rightBars = input.int(5, "Bougies à droite", minval=1)
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
useShmaExit = input.bool(true, "Attendre croisement SHMA après TP ?")
// === ⬇️ PARAMÈTRES SHMA ===
shmaLength = input.int(21, minval=1, title="Longueur SHMA")
shmaAlpha = input.float(0.5, title="Alpha SHMA", minval=0.01, maxval=1.0)
// === ⬇️ FONCTION SHMA QUANTIQUE ===
hma(src, len) =>
sumInv = 0.0
for i = 0 to len - 1
sumInv += 1 / nz(src[i], 1)
len / sumInv
shma(src, len, alpha) =>
base = hma(src, len)
psi = math.sin(2 * math.pi * (src - base) / src)
energy = ta.ema(psi, len)
base + alpha * energy * src
shmaLine = shma(close, shmaLength, shmaAlpha)
plot(shmaLine, title="SHMA", color=color.orange, linewidth=2)
// === ⬇️ DÉTECTION DU SUPPORT (pivot bas dynamique) ===
pivotLow = ta.pivotlow(low, leftBars, rightBars)
var float support = na
support := na(pivotLow) ? support[1] : pivotLow
plot(support, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// === ⬇️ CONDITIONS D'ENTRÉE LONGUE ===
longCondition = ta.crossover(close, support)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ⬇️ GESTION DES NIVEAUX TP / SL
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0 and na(entryPrice))
entryPrice := strategy.position_avg_price
takeLevel = entryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
stopLevel = entryPrice * (1 - stopLossPerc / 100)
tpReached = close >= takeLevel
slCondition = close <= stopLevel
// === ⬇️ SORTIE CONDITONNELLE (SL / TP / SHMA)
var bool waitForShma = false
if (tpReached and useShmaExit)
waitForShma := true
exitShmaCondition = waitForShma and ta.crossunder(close, shmaLine)
shouldExit = (tpReached and not useShmaExit) or slCondition or exitShmaCondition
if (shouldExit)
strategy.close("Long")
entryPrice := na
waitForShma := false
// Réinitialisation si aucune position
if (strategy.opentrades == 0)
entryPrice := na