Stratégie Momentum Breakout TTM
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est une stratégie de trading de rupture d’options binaires utilisant le RSI dynamique combiné à l’indicateur BB de la ceinture de Brent. Au fil du temps, l’indicateur TTM est utilisé pour déterminer si le marché est en cours de consolidation, ce qui améliore la fiabilité de l’entrée.
Principe de stratégie
La logique de base de la stratégie est de déterminer la direction de la rupture du prix sur la base de la formation d’une rupture dans un ensemble d’indicateurs TTM, en combinaison avec les indicateurs de la bande de Brin et du RSI. Plus précisément, la stratégie utilise un BB de 20 cycles et un RSI de 30 cycles.
Analyse des avantages
La stratégie présente les avantages suivants:
L’indicateur TTM permet de déterminer l’état des transactions sur le marché et d’éviter les transactions inutiles lors de la consolidation du marché. L’indicateur TTMS permet de mieux déterminer la direction des principales tendances et de fournir une référence pour l’ouverture de positions.
L’utilisation du RSI en combinaison avec le BB peut rendre l’ouverture de position plus fiable. L’indicateur RSI détermine si le prix est en cours d’exagération. L’indicateur BB détermine si le prix a fait une percée majeure.
La logique de la stratégie prend en compte certaines optimisations, telles que l’évitement des positions répétitives. Cela peut réduire dans une certaine mesure les pertes inutiles et les échanges de retours.
Analyse des risques
La stratégie présente principalement les risques suivants:
Risque d’échec de la rupture. Lorsque l’indicateur TTM ne détermine pas la tendance avec une grande précision, le RSI et le BB peuvent encore faire de fausses ruptures.
Les indices RSI et BB peuvent également donner des signaux erronés à plusieurs reprises. Pour contrôler ce risque, il est préférable d’éviter d’utiliser cette stratégie dans un marché clairement en état de choc.
Direction d’optimisation
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimiser les paramètres de l’indicateur TTM, en ajustant la longueur et le facteur de l’indicateur. Cela peut améliorer le jugement de l’indicateur TTM sur la consolidation et la rupture.
Optimiser les paramètres du RSI et du BB. Réduire le nombre de cycles de manière appropriée, ce qui permet d’obtenir un signal de rupture plus rapide et plus précis. La bande passante du canal BB peut également être testée pour différentes prises de valeur.
Augmentation de la logique de stop-loss. La stratégie n’a pas de point de stop-loss défini. Pour éviter que les pertes individuelles soient trop importantes, il peut être envisagé d’ajouter un stop-loss mobile ou un stop-loss attendu.
Il est possible de tester différents paramètres de variété. La stratégie actuelle fonctionne sur une ligne de 1 minute. Pour d’autres paramètres de variété (par exemple, 5 minutes), les paramètres de l’indicateur peuvent être testés à nouveau et optimisés pour obtenir une meilleure combinaison de paramètres.
Résumer
Cette stratégie est une stratégie d’options binaires qui utilise la TTM pour déterminer l’exactitude de la tendance, combinée au RSI et au BB pour déterminer la direction de la rupture. Par rapport à la simple stratégie de rupture, son timing d’entrée et l’optimisation des paramètres de l’indicateur sont plus avantageux et peuvent améliorer la probabilité de profit.
/*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)