Beschreibung
Zscore Momentum
Zscore Momentum ist ein intelligentes automatisiertes Handelssystem, das darauf ausgelegt ist, die aktuelle Marktphase zu erkennen und seine Strategie in Echtzeit anzupassen.
Durch eine kombinierte Analyse von Z-Score, ATR, ADX, Bollinger Bands und Moving Averages klassifiziert der Bot das Marktumfeld in drei Betriebsstufen:
- Hoch: wenn der Markt eine starke richtungsweisende Dynamik aufweist und entschlossen in eine Richtung drängt.
- Trend: wenn der Markt eine klare und anhaltende Richtungsbewegung zeigt.
- Seitwärtsbewegung: wenn der Preis seitwärts verläuft und sich noch nicht für eine Richtung entschieden hat.
Zscore Momentum passt seine Handelslogik und Risiko-/Gewinn-Einstellungen automatisch an die aktuellen Marktbedingungen an.
Im Kern des Algorithmus liegt die Z-Score-Berechnung, ein statistisches Maß, das bewertet, wie weit der aktuelle Preis von seinem Mittelwert abweicht.
Dies ermöglicht es dem Bot, Situationen von Volatilitätserweiterung oder -kompression zu erkennen und potenzielle Beschleunigungs- oder Umkehrpunkte vorherzusehen.
Alle Trades werden mit dynamischem Stop-Loss und Take-Profit-Niveaus verwaltet, die aus dem ATR berechnet werden und das Risiko ständig an die aktuelle Volatilität anpassen.
Im „Hoch“-Modus kann das System automatisch einen 50% teilweisen Schluss durchführen, sobald eine vordefinierte Gewinnschwelle erreicht ist, um Gewinne zu sichern und die Exposition zu reduzieren.
Zscore Momentum ist für die H1- und H4-Zeitrahmen und das EURUSD-Paar konzipiert.
Anpassbare Parameter
🔹 Hochrisiko-Handelsmanagement
- HighTakeProfitX: ATR-Multiplikator zur Berechnung des Take-Profit in „Hoch“-Phasen. Höhere Werte setzen ein weiteres Ziel.
- HighStopLossX: ATR-Multiplikator zur Berechnung des Stop-Loss in „Hoch“-Phasen. Höhere Werte erlauben eine größere Toleranz gegenüber Rücksetzern.
- ClosePartialHigh: Aktiviert (
Ja) oder deaktiviert (Nein) die Teil-Schluss-Funktion für „Hoch“-Trades. - %OfLotsClosePartial: Prozentsatz des Handelsvolumens, der bei Auslösung des Teil-Schlusses geschlossen wird. Beispiel:
50bedeutet, dass die Hälfte der Position geschlossen wird. - HighProfitForPartial: Definiert die Gewinnschwelle (als Bruchteil des gesamten TP), bei der der Teil-Schluss ausgeführt wird.
Beispiel: bei einem TP von 90 Pips und einem Wert von 3 erfolgt der Teil-Schluss bei 30 Pips Gewinn.
🔹 Trend-Risikomanagement
- TrendStopLossX: ATR-Multiplikator zur Berechnung des Stop-Loss während „Trend“-Phasen.
- TrendTakeProfitX: ATR-Multiplikator zur Berechnung des Take-Profit während „Trend“-Phasen.
🔹 Seitwärts-Risikomanagement
- RangeStopLossX: ATR-Multiplikator zur Berechnung des Stop-Loss während „Range“-Phasen.
- RangeTakeProfitX: ATR-Multiplikator zur Berechnung des Take-Profit während „Range“-Phasen.
🔹 Zeitfilter
- Start Hour Filter: Definiert die Stunde, zu der der Bot mit dem Handel beginnt (24-Stunden-Format). Trades werden erst nach dieser Zeit eröffnet.
- End Hour Filter: Definiert die Stunde, zu der der Bot aufhört, neue Positionen zu eröffnen.
🔹 Lot-Management
- Fixed Lots: Feste Handelsvolumen für jede Operation.
Zukünftige Versionen werden unterschiedliche Lotgrößen für Hoch-, Trend- und Seitwärts-Trades ermöglichen.
Loslegen
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⚠️ Wichtiger Hinweis
Dieser cBot ist ein Demonstrationsbeispiel, erstellt mit AlgoBuilderX und nicht für den Live-Einsatz optimiert.
Er dient dazu, die Funktionalität von AlgoBuilderX zu veranschaulichen und als Ausgangspunkt für die Erstellung eigener Strategien.
Es wird empfohlen, jede Strategie sorgfältig zu testen und zu optimieren, bevor sie auf einem echten Handelskonto verwendet wird.
Zusammenfassung
Key features include dynamic stop loss and take profit levels calculated from ATR to reflect current volatility, and an optional partial close function in High momentum phases to lock in profits by closing a configurable portion of the position. Users can customize risk parameters such as ATR multipliers for stop loss and take profit in each market phase, partial close settings, trading hours, and fixed lot sizes.
This cBot serves as a demonstration example created with AlgoBuilderX, illustrating adaptive strategy implementation and risk management techniques. It is intended as a starting point for developing custom strategies and requires thorough testing and optimization before live deployment.
