量子谐波动态支撑突破策略(SHMA + 动态支撑突破)

SHMA HMA 量子谐波 动态支撑 突破策略 移动平均 多头策略 止损止盈
创建日期: 2025-07-14 13:54:54 最后修改: 2025-07-14 13:54:54
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量子谐波动态支撑突破策略(SHMA + 动态支撑突破) 量子谐波动态支撑突破策略(SHMA + 动态支撑突破)

概述

量子谐波动态支撑突破策略是一种结合了量子谐波移动平均线(SHMA)和动态支撑水平的创新型交易系统。该策略主要关注价格突破关键支撑位的情况,并通过专有的SHMA指标来优化出场时机。这种方法不仅利用了技术分析中的支撑突破概念,还引入了量子计算原理,通过谐波反馈机制来增强决策质量。该策略专注于捕捉上涨趋势,是一个纯多头策略,适合在上升或震荡市场中应用。

策略原理

该策略的核心原理基于两个关键组件:动态支撑识别和量子谐波移动平均线(SHMA)。

首先,策略使用动态支撑识别机制,通过寻找近期的pivot低点来确定支撑水平。具体来说,它使用ta.pivotlow函数,通过配置左侧和右侧的K线数量(默认各为5根)来识别支撑位。当价格从下方突破这个支撑位时,系统会触发做多信号。

其次,策略采用了创新的量子谐波移动平均线(SHMA)作为滤波器和出场工具。SHMA结合了谐波平均(HMA)的基础上,加入了量子波动函数(psi)来捕捉价格的微小波动。SHMA的计算分为三步: 1. 计算谐波平均线(HMA),它是价格倒数的加权平均 2. 计算量子波函数(psi),使用正弦函数来模拟价格与基础HMA之间的量子振荡 3. 计算能量水平,使用指数移动平均(EMA)平滑波函数 4. 最终SHMA值是基础HMA加上由alpha参数调节的能量修正项

入场条件明确:当收盘价向上穿越支撑线时,触发做多信号。而出场则有三种情况: - 当价格触及止损水平时立即出场 - 当价格达到止盈水平时,可以立即出场或等待SHMA交叉确认(可配置) - 如果选择等待SHMA确认,则在价格跌破SHMA线时出场

整个策略通过用户可配置的参数来灵活调整,包括支撑检测参数、止盈止损水平、SHMA长度和量子alpha值等。

策略优势

  1. 动态适应市场:使用动态支撑识别,而非固定水平,使策略能够适应不同市场环境和价格结构变化。

  2. 量子谐波优化:SHMA指标通过引入量子谐波原理,捕捉传统移动平均线可能忽视的微小价格波动,提高了信号质量。

  3. 灵活的出场机制:策略提供了多种出场选择,既可以在达到止盈点直接出场,也可以等待SHMA交叉信号确认趋势反转后再出场,增加了策略的适应性。

  4. 完全可定制:所有关键参数都可以通过用户输入进行调整,包括支撑检测的敏感度、风险回报比率和SHMA特性,允许交易者根据个人风险偏好和市场状况进行优化。

  5. 原创性:这不是简单的指标组合,而是将量子原理应用于技术分析的创新方法,为交易决策提供了新的视角。

  6. 清晰的可视化:策略在图表上绘制了支撑线和SHMA线,使交易者能够直观地理解入场和出场信号。

策略风险

  1. 假突破风险:动态支撑突破可能产生假信号,特别是在高波动性市场中。解决方案是增加确认指标或调整支撑检测的参数(增加左右K线数量)来减少噪音。

  2. 参数敏感性:SHMA的alpha参数和长度对结果有显著影响,不当的设置可能导致过度拟合或信号迟滞。建议通过历史回测对不同市场条件下的参数进行优化。

  3. 单向策略局限性:作为纯多头策略,在下跌趋势市场中可能表现欠佳。可以考虑添加趋势过滤器或市场状态识别机制,仅在有利环境中激活策略。

  4. 止损触发风险:如果止损设置过紧,可能在正常市场波动中被触发。应根据目标市场的波动特性谨慎设置止损水平。

  5. 量子模型复杂性:量子谐波模型增加了策略的复杂性,可能使策略行为变得不那么直观,增加了参数调优的难度。初学者应该花时间理解SHMA的工作原理。

策略优化方向

  1. 增加趋势过滤器:考虑添加更广泛的趋势指标(如长期移动平均线或ADX)来过滤信号,只在确认的上升趋势中进行交易。这将减少逆势交易的风险,提高整体成功率。

  2. 动态止损机制:当前策略使用固定百分比止损,可以考虑实现基于ATR或历史波动率的动态止损,更好地适应不同市场条件下的波动特性。

  3. 添加交易量确认:支撑突破信号的可靠性可以通过交易量确认来增强。当突破发生时,伴随着显著的交易量增加,这通常表明突破更为可靠。

  4. 多时间框架分析:通过整合更高时间框架的趋势信息,可以提高入场决策的质量。例如,仅在日线图上升趋势确认的情况下,才在较低时间框架上寻找多头机会。

  5. 优化SHMA参数:对SHMA的length和alpha参数进行更深入的优化研究,可能为不同市场条件建立参数集。特别是考虑alpha参数如何影响能量修正的强度,以及这对策略性能的影响。

  6. 增加统计分析:为策略添加更多统计分析功能,如胜率、赔率、最大回撤等指标的实时计算,帮助交易者更好地了解策略表现。

总结

量子谐波动态支撑突破策略是一种创新的多头交易系统,它通过结合动态支撑识别和量子谐波移动平均线(SHMA)来优化入场和出场决策。该策略的核心优势在于其动态适应性和对微小价格波动的敏感性,这归功于SHMA的量子谐波原理。虽然策略面临假突破和参数敏感性等风险,但通过合理的参数设置和建议的优化方向,这些风险可以得到有效管理。

该策略特别适合那些寻求创新技术分析方法的交易者,以及对量化交易有浓厚兴趣的投资者。通过引入量子计算概念到技术分析中,该策略代表了金融市场分析的一个有趣的新方向。然而,正如所有交易策略一样,使用前应进行充分的回测和风险评估,并将其作为更广泛交易计划的一部分,而不是孤立使用。

策略源码
/*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
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