Lazy Bear-Strategie für die Verringerung der Dynamik

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-02 17:42:58
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Übersicht

Die Lazy Bear Squeeze Momentum Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die Bollinger Bands, Keltner Channels und einen Momentumindikator kombiniert.

Der Hauptvorteil dieser Strategie besteht darin, den Beginn von Trendbewegungen automatisch zu erkennen und den Eintrittszeitpunkt mit dem Momentum-Indikator zu bestimmen.

Strategie Logik

Die Lazy Bear Squeeze Momentum-Strategie beurteilt auf der Grundlage der folgenden drei Indikatoren:

Bollinger-Bänder: Einschließlich Mittelband, Oberband und Unterband
Keltner-Kanäle: Einschließlich der mittleren, oberen und unteren Linie
Momentumindikator: Aktueller Preis minus Preis vor n Tagen

Wenn das obere Bollinger-Band unterhalb der oberen Keltner-Linie liegt und das untere Bollinger-Band über der unteren Keltner-Linie liegt, bestimmen wir, dass der Markt in einer Klemmung ist. Dies bedeutet normalerweise, dass eine Trendbewegung beginnen wird.

Um den Einstiegszeitpunkt zu bestimmen, verwenden wir den Momentum-Indikator, um die Geschwindigkeit der Preisänderungen zu messen. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der Momentum über seinen gleitenden Durchschnitt überschreitet, und ein Verkaufssignal, wenn der Momentum unter seinen gleitenden Durchschnitt überschreitet.

Analyse der Vorteile

Die wichtigsten Vorteile der Lazy Bear Squeeze Momentum Strategie:

Automatische Identifizierung frühzeitiger Beiträge zu neuen Trends
Kombination von Indikatoren verhindert falsche Signale
Erfasst sowohl den Trend als auch die Durchschnittsumkehr
Anpassbare Optimierungsparameter
Robust für verschiedene Produkte

Risikoanalyse

Es gibt auch gewisse Risiken für die Lazy Bear Squeeze Momentum Strategie:

Wahrscheinlichkeit falscher Signale von Bollinger & Keltner
Momentumsinstabilität, fehlende beste Einträge
Schlechte Leistung ohne Optimierung
Hohe Korrelation zur Produktwahl

Zur Verringerung der Risiken werden folgende Empfehlungen gegeben: Optimierung der Längen für Bollinger & Keltner, Anpassung des Stop-Loss, Auswahl liquider Produkte, Überprüfung der Signale mit anderen Indikatoren.

Optimierungsrichtlinien

Die wichtigsten Richtungen zur weiteren Verbesserung der Leistung:

Versuchskombinationen von Parametern für verschiedene Produkte und Zeitrahmen
Optimierung der Längen für Bollinger-Bänder und Keltner-Kanäle
Optimierung der Länge des Impulsindikators
Unterschiedliche Stop-Loss-/Take-Profit-Verhältnisse bei Longs und Shorts
Zusätzliche Indikatoren für die Signalüberprüfung

Durch strenge Tests und Optimierungen können die Vorteile und Rentabilität der Strategie erheblich verbessert werden.

Schlussfolgerung

Die Lazy Bear Squeeze Momentum Strategie hat eine starke Signalgenerierung durch einen Multi-Indikator-Ansatz und kann effektiv neue Trendstarts identifizieren.

/*backtest
start: 2024-01-31 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mtahreemalam original strategy by LazyBear

strategy(title = 'SQM Strategy, TP & SL',
         shorttitle = 'Squeeze.M Strat',
         overlay = true,
         pyramiding = 0,
         default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
         default_qty_value = 100,
         initial_capital = 1000,
         commission_type=strategy.commission.percent, 
         commission_value=0.0,
         process_orders_on_close=true,
         use_bar_magnifier=true)
//Strategy logic
strategy_logic = input.string("Cross above 0", "Strategy Logic", options = ["LazyBear", "Cross above 0"])

// Date Range
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Date Range",group="Backtesting Date Range")
i_startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2022 00:01 +0000"), title = "Backtesting Start Time",group="Backtesting Date Range")
i_endTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2022 23:59 +0000"), title = "Backtesting End Time",group="Backtesting Date Range")
timeCond = true
isPeriod = testPeriodSwitch == true ? timeCond : true

//// Stoploss and Take Profit Parameters
// Enable Long Strategy
enable_long_strategy = input.bool(true, title='Enable Long Strategy', group='SL/TP For Long Strategy', inline='1')
long_stoploss_value = input.float(defval=5, title='Stoploss %', minval=0.1, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2')
long_stoploss_percentage = close * (long_stoploss_value / 100) / syminfo.mintick
long_takeprofit_value = input.float(defval=5, title='Take Profit %', minval=0.1, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2')
long_takeprofit_percentage = close * (long_takeprofit_value / 100) / syminfo.mintick

// Enable Short Strategy
enable_short_strategy = input.bool(true, title='Enable Short Strategy', group='SL/TP For Short Strategy', inline='3')
short_stoploss_value = input.float(defval=5, title='Stoploss %', minval=0.1, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4')
short_stoploss_percentage = close * (short_stoploss_value / 100) / syminfo.mintick
short_takeprofit_value = input.float(defval=5, title='Take Profit %', minval=0.1, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4')
short_takeprofit_percentage = close * (short_takeprofit_value / 100) / syminfo.mintick

//// Inputs
//SQUEEZE MOMENTUM STRATEGY
length = input(20, title='BB Length', group = "Squeeze Momentum Settings")
mult = input(2.0, title='BB MultFactor', group = "Squeeze Momentum Settings")
source = close
lengthKC = input(20, title='KC Length', group = "Squeeze Momentum Settings")
multKC = input(1.5, title='KC MultFactor', group = "Squeeze Momentum Settings")
useTrueRange = input(true, title='Use TrueRange (KC)', group = "Squeeze Momentum Settings")
signalPeriod=input(5, title="Signal Length", group = "Squeeze Momentum Settings")
show_labels_sqm = input(title='Show Buy/Sell SQM Labels', defval=true, group = "Squeeze Momentum Settings")
h0 = hline(0)

// Defining MA
ma = ta.sma(source, length)

// Calculate BB
basis = ma
dev = mult * ta.stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev

// Calculate KC
range_1 = useTrueRange ? ta.tr : high - low
rangema = ta.sma(range_1, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC


// SqzON | SqzOFF | noSqz
sqzOn = lowerBB > lowerKC and upperBB < upperKC
sqzOff = lowerBB < lowerKC and upperBB > upperKC
noSqz = sqzOn == false and sqzOff == false

// Momentum
val = ta.linreg(source - math.avg(math.avg(ta.highest(high, lengthKC), ta.lowest(low, lengthKC)), ta.sma(close, lengthKC)), lengthKC, 0)

red_line = ta.sma(val,signalPeriod)
blue_line = val

// lqm = if val > 0
//         if val > nz(val[1])
        // long_sqm_custom
        // if val < nz(val[1])
        // short_sqm_custom
// Plots
//plot(val, style = plot.style_line, title = "blue line", color= color.blue, linewidth=2)
//plot(ta.sma(val,SignalPeriod), style = plot.style_line, title = "red line",color = color.red, linewidth=2)

//plot(val, color=blue, linewidth=2)
//plot(0, color=color.gray, style=plot.style_cross, linewidth=2)
//plot(red_line, color=red, linewidth=2)

//LOGIC
//momentum filter
//filterMom = useMomAverage ? math.abs(val) > MomentumMin / 100000 ? true : false : true
//}

////SQM Long Short Conditions
//Lazy Bear Buy Sell Condition
// long_sqm_lazy = (blue_line>red_line)
// short_sqm_lazy = (blue_line<red_line)

long_sqm_lazy = ta.crossover(blue_line,red_line)
short_sqm_lazy = ta.crossunder(blue_line,red_line)


//Custom Buy Sell Condition
dir_sqm = val < 0 ? -1 : 1
long_sqm_custom = dir_sqm == 1 //and dir_sqm[1] == -1
short_sqm_custom = dir_sqm == -1 //and dir_sqm[1] == 1

long_sqm = strategy_logic == "LazyBear" ? long_sqm_lazy : long_sqm_custom 
short_sqm = strategy_logic == "LazyBear" ? short_sqm_lazy : short_sqm_custom 


// Plot Stoploss & Take Profit Levels
long_stoploss_price = strategy.position_avg_price * (1 - long_stoploss_value / 100)
long_takeprofit_price = strategy.position_avg_price * (1 + long_takeprofit_value / 100)
short_stoploss_price = strategy.position_avg_price * (1 + short_stoploss_value / 100)
short_takeprofit_price = strategy.position_avg_price * (1 - short_takeprofit_value / 100)
plot(enable_long_strategy and not enable_short_strategy ? long_stoploss_percentage : na, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2, title='Long SL Level')
plot(enable_long_strategy and not enable_short_strategy ? long_takeprofit_percentage : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2, title='Long TP Level')
plot(enable_short_strategy and not enable_long_strategy ? short_stoploss_price : na, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2, title='Short SL Level')
plot(enable_short_strategy and not enable_long_strategy ? short_takeprofit_price : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2, title='Short TP Level')


// Long Strategy
if long_sqm and enable_long_strategy == true
    strategy.entry('Long', strategy.long)
    strategy.exit('Long  SL/TP', from_entry='Long', loss=long_stoploss_percentage, profit=long_takeprofit_percentage)
    strategy.close('Long', comment = "L. CL")

// Short Strategy
if short_sqm and enable_short_strategy == true 
    strategy.entry('Short', strategy.short)
    strategy.exit('Short SL/TP', from_entry='Short', loss=short_stoploss_percentage, profit=short_takeprofit_percentage)
    strategy.close('Short', comment = "S.Cl")

plot_sqm_long = long_sqm and not long_sqm[1]
plot_sqm_short = short_sqm and not short_sqm[1]

plotshape(plot_sqm_long and show_labels_sqm, title='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, size=size.normal, text='Buy', textcolor=color.new(color.white, 0), color=color.new(color.green, 0))
plotshape(plot_sqm_short and show_labels_sqm, title='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, size=size.normal, text='Sell', textcolor=color.new(color.white, 0), color=color.new(color.red, 0))

// Date Range EXIT
if (not isPeriod) 
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all()

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