Momentum Breakout TTM-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ist eine Binäroptions-Breakthrough-Trading-Strategie, die den Dynamik-Indikator RSI in Verbindung mit dem Bollinger Bands-Indikator BB nutzt. Die TTM-Indikatoren werden verwendet, um zu bestimmen, ob der Markt in einer Ausgleichsphase ist, um die Zuverlässigkeit des Eintritts zu erhöhen.
Strategieprinzip
Die grundlegende Logik der Strategie besteht darin, die Breakout-Richtung des Preises anhand der Breakout-Bildung einer Reihe von TTM-Indikatoren in Kombination mit Brin-Band- und RSI-Indikatoren zu bestimmen. Insbesondere verwendet die Strategie einen 20-Zyklus-BB und einen 30-Zyklus-RSI.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Der TTMS-Indikator hilft bei der Ermittlung der wichtigsten Trends und bietet eine Referenz für die Positionöffnung.
Die Kombination von RSI und BB kann die Position zuverlässiger machen. Der RSI beurteilt, ob der Preis überkauft ist, und der BB beurteilt, ob ein großer Durchbruch stattgefunden hat. Die Kombination von beiden ermöglicht es der Strategie, in stärkeren Richtungssituationen zu profitieren.
Die Strategie Logik berücksichtigt einige Optimierungen, wie z. B. die Vermeidung von Wiederholungspositionen usw. Das kann zu einem gewissen Grad die unnötigen Gewinn- und Verlustwechselung reduzieren.
Risikoanalyse
Diese Strategie birgt folgende Risiken:
Das Risiko eines Durchbruchs besteht darin, dass der RSI und der BB immer noch falsch durchbrechen können, wenn die TTM-Indikatoren keine hohe Trendgenauigkeit ermitteln. Die Strategie kann dann nach der Indikatorliste positioniert werden und schließlich eingestellt werden. Um dieses Risiko zu kontrollieren, kann eine Verringerung der Positionsgröße in Betracht gezogen werden.
Bei Marktschwankungen kann ein Verlust entstehen. Wenn der Markt in einem Zustand der Erschütterung ist, kann der TTM-Indikator nicht optimal funktionieren. Der RSI und der BB-Indikator können auch mehrere falsche Signale zeigen.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Optimieren Sie die TTM-Indikatorparameter, passen Sie die Länge und die Faktoren der Indikatoren an. Dies verbessert die TTM-Indikatoren für die Berechnung und den Durchbruch.
Optimierung der Parameter für RSI und BB. Angemessene Verkürzung der Anzahl der Zyklen, möglicherweise ein zeitgerechteres und präziseres Durchbruchsignal. Gleichzeitig kann die Kanalbandbreite von BB auch für verschiedene Auswertungen getestet werden.
Erhöhung der Stop-Logik. Die Strategie hat keine Stop-Loss-Lösung, um zu verhindern, dass ein einzelner Verlust zu groß ist, kann man erwägen, einen Moving Stop oder einen Expected Stop hinzuzufügen.
Verschiedene Sortenparameter können getestet werden. Die aktuelle Strategie läuft auf der 1-Minuten-Linie, für andere Sortenparameter (z. B. 5 Minuten) können die Kennparameter erneut getestet und optimiert werden, um eine bessere Kombination von Parametern zu erhalten.
Zusammenfassen
Die Strategie ist eine binäre Optionsstrategie, die die TTM nutzt, um die Trendgenauigkeit zu beurteilen und in Kombination mit dem RSI und dem BB die Richtung des Durchbruchs zu bestimmen. Im Vergleich zur einfachen Durchbruchsstrategie ist die Optimierung der Einstiegszeit und der Indikatorparameter von Vorteil und kann die Gewinnwahrscheinlichkeit erhöhen.
/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy (title="EA_Binary Option Spfrat Strategy", shorttitle="Spyfrate_Binary Option 5min", overlay=false, pyramiding=1999, initial_capital=60000, currency=currency.USD)
// TTM Squeeze code
lengthttm = input(title="Length", defval=20, minval=0)
bband(lengthttm, mult) =>
sma(close, lengthttm) + mult * stdev(close, lengthttm)
keltner(length, mult) =>
ema(close, lengthttm) + mult * ema(tr, lengthttm)
e1 = (highest(high, lengthttm) + lowest(low, lengthttm)) / 2 + sma(close, lengthttm)
osc = linreg(close - e1 / 2, lengthttm, 0)
diff = bband(lengthttm, 2) - keltner(lengthttm, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red
conso = diff >= 0?1:0
//plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
//plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)
// BB Init
source = close
length = input(50, minval=1)
mult = input(0.2, title="Mult Factor", minval=0.001, maxval=50)
alertLevel=input(0.1)
impulseLevel=input(0.75)
showRange = input(false, type=bool)
//RSI CODE
src = close,
up = rma(max(change(src), 0), 30)
down = rma(-min(change(src), 0), 30)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
//BB CODE
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = source>upper?(((source-upper)/(upper-lower))/10): source<lower?(((source-lower)/(upper-lower))/10) : 0.05
bbi = bbr - nz(bbr[1])
//Rule
long1 = rsi>50.5 and rsi<70 and bbi>0.15 and osc>0.00100 and conso>0
short1 = rsi<49.5 and rsi>30 and bbi<-0.15 and osc<-0.00100 and conso>0
//
long = long1[1] == 0 and long1 == 1
short = short1[1] == 0 and short1 == 1
longclose = long[5] == 1
shortclose = short[5] == 1
//Alert
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
plot(long,"long",color=green,linewidth=1)
plot(short,"short",color=red,linewidth=1)
strategy.close("long",when=longclose)
strategy.close("short",when=shortclose)
//strategy.exit(id="long",qty = 100000,when=longclose)
//strategy.exit(id="short",qty = 100000,when=shortclose)
plot(longclose,"close",color=blue,linewidth=1)
plot(shortclose,"close",color=orange,linewidth=1)
//strategy.exit(id="Stop", profit = 20, loss = 100)