
La stratégie de compression d’onde est un système de trading quantitatif basé sur l’indicateur d’extrusion TTM, conçu pour capturer les tendances de rupture fortes après la compression de la volatilité. La stratégie combine habilement la compression de la volatilité (la zone de Bryn est située à l’intérieur du canal de Kentner) avec la confirmation de la dynamique, pour construire un système de trading qui ne fait que plus.
Le principe central de la stratégie est basé sur la nature cyclique des fluctuations du marché, à savoir que “la contraction des taux d’oscillation s’accompagne nécessairement d’une expansion des taux d’oscillation”. Plus précisément, la stratégie fonctionne en synergie avec les composants clés suivants:
Détermination de l’état de compression:
Pièces de moteur:
Indications visuelles:
Logique de transaction:
L’analyse du code montre que la stratégie s’exécute strictement selon cette logique et fournit des paramètres configurables par l’utilisateur, y compris la longueur et le multiplicateur de BB et KC, l’option d’utiliser la vraie amplitude d’onde, et le réglage de la plage de temps de la fenêtre de négociation.
L’analyse approfondie du code a révélé plusieurs avantages notables:
Capturer le point de départ d’une tendanceLa compression de la volatilité est généralement le signe avant-coureur d’une tendance à la hausse. La stratégie est axée sur la capture de ces points d’éclatement à forte probabilité, ce qui permet de construire des positions au début de la tendance et de maximiser l’espace de profit.
Filtrage des signaux de mauvaise qualité: l’exigence de trois colonnes consécutives dans l’état d’extrusion a permis de filtrer efficacement les phénomènes de “faux-extrusion” de courte durée, de réduire les signaux de désinformation et d’améliorer la qualité des transactions.
Arrêt de la dynamique intelligenteL’utilisation d’une moyenne mobile à 21 cycles comme arrêt de suivi permet à la fois d’évoluer pleinement la tendance et d’en sortir en temps opportun en cas de déclin de la dynamique, équilibrant le potentiel de profit et la maîtrise des risques.
Une forte intuition visuelle: la stratégie conserve tous les éléments visuels de l’indicateur d’extrusion TTM original, y compris le diagramme dynamique en colonnes et les points d’extrusion codés en couleurs, permettant aux traders de comprendre intuitivement les raisons qui ont déclenché chaque transaction.
Adaptation à une large échelle: La stratégie est conçue pour s’appliquer à n’importe quelle période allant de 1 minute à la courbe, convient à toutes les variétés de transactions et présente une grande universalité.
Paramètres personnalisables: Offre un réglage de paramètres flexible permettant aux traders d’ajuster la sensibilité des bandes de Bryn et des canaux de Kentner en fonction des caractéristiques de volatilité de certaines variétés.
Fonction de rétroaction intégréeLes stratégies ont une prise en charge intégrée du feedback, y compris des simulations de commissions et de points de glissement, permettant une évaluation plus réaliste de la performance de la stratégie.
Malgré la bonne conception de la stratégie, les risques potentiels sont les suivants:
Risque de fausse percéeLa solution consiste à considérer l’ajout d’indicateurs de confirmation supplémentaires, tels que la confirmation du volume de transactions ou le filtre de tendance.
Le marché de l’électricité est en baisse: Dans un environnement de marché à long terme et à basse volatilité, les stratégies peuvent être fréquentes et entraîner de petites pertes consécutives. Cela peut être résolu en ajoutant des conditions de jugement de tendance et en suspendant les transactions dans des marchés clairement volatiles.
Rétroactivité: 21 Les moyennes mobiles périodiques peuvent être plus lentes à réagir dans des marchés à retournement rapide, ce qui entraîne une expansion des retraits. Une adaptation aux moyennes mobiles à des périodes plus courtes ou l’ajout d’un composant d’adaptation aux fluctuations dans un environnement à forte volatilité peuvent être envisagés.
Risque de tendance à la baisse à long termeLe risque est que les investisseurs ne soient pas en mesure d’évaluer la valeur de leurs actions en fonction de la valeur de leurs actions.
Paramètre SensibilitéLes paramètres de la ceinture de Bryn et du canal Kentner ont un impact significatif sur la performance de la stratégie. Des paramètres inappropriés peuvent entraîner un excès de signaux ou un manque d’opportunités importantes. Il est recommandé d’optimiser les paramètres en faisant des retours dans différentes conditions de marché.
Risques liés à la liquiditéComme indiqué dans la note de code, les retraits peuvent être plus importants dans les variétés à très faible volume de transactions ou dans les périodes de faible liquidité. Cette stratégie devrait être évitée dans les marchés à faible liquidité.
Selon l’analyse du code, voici les directions dans lesquelles cette stratégie pourrait être optimisée:
La quantité ajoutée peut être confirmée: La stratégie actuelle consiste à prendre des décisions uniquement en fonction des prix et de la volatilité, sans prendre en compte les facteurs de volume. Il est recommandé d’ajouter des conditions de confirmation de volume, afin de garantir que les percées se produisent avec un support de volume plus important et d’améliorer l’efficacité des percées. Cette optimisation réduit considérablement le risque de fausse percée.
Mécanisme d’adaptation des paramètres: les paramètres sont actuellement fixes, on peut envisager d’implémenter un système de paramètres d’adaptation basé sur les fluctuations historiques, permettant aux stratégies d’ajuster automatiquement le multiplicateur de la bande de Bryn et du canal Kentner en fonction de la situation du marché, renforçant ainsi l’adaptation des stratégies dans différents environnements de fluctuation.
Analyse intégrée de la structure du marchéL’introduction d’algorithmes d’identification de la structure du marché, tels que les niveaux de support/résistance, les lignes de tendance ou les niveaux de prix importants, peut avoir un taux de réussite plus élevé pour les signaux d’extrusion situés à proximité des points de structure clés.
Analyse de plusieurs périodes: la mise en place d’un mécanisme de confirmation multi-cadres de temps qui exige que les signaux entrants satisfassent à la fois aux conditions des cadres de temps plus longs et plus courts, ce qui améliore la qualité du signal et réduit les fausses percées.
Optimisation de la gestion des risques: La stratégie actuelle utilise des moyennes mobiles fixes comme arrêt, et peut envisager un arrêt dynamique basé sur l’ATR ou un ajustement de la taille de la position basé sur la volatilité, pour améliorer le rendement après ajustement du risque.
Ajout d’une logique de blanchimentL’objectif est de concevoir des logiques de couverture complémentaires pour que les stratégies puissent être aussi efficaces en période de baisse et plus adaptées à l’ensemble du cycle de marché.
Filtres saisonniers et temporelsLes stratégies d’analyse des performances à différentes périodes de la saison, du mois ou de la journée peuvent trouver que certaines périodes de temps sont plus performantes et ajouter des filtres temporels pour améliorer les performances globales.
La stratégie de suivi de la rupture de la compression des fluctuations est un système de trading quantitatif élégant et pratique qui réussit à transformer les indicateurs d’extrusion TTM classiques en un cadre de stratégie récurrent. Son avantage central réside dans la capture de la tendance à l’éruption après la compression des fluctuations et la protection des bénéfices par le suivi des arrêts de perte des moyennes mobiles. La stratégie est conçue pour être simple et efficace, tout en fournissant une riche rétroaction visuelle permettant aux traders de comprendre facilement le processus de formation de chaque signal de trading.
Bien que certains risques potentiels existent, tels que les fausses percées et les mauvaises performances des marchés sur le tremblement de terre, ils peuvent être efficacement atténués par les orientations d’optimisation proposées. En particulier, l’ajout de mesures d’optimisation telles que la confirmation du volume des transactions, les mécanismes de paramètres d’adaptation et l’analyse de plusieurs périodes de temps devraient améliorer considérablement la robustesse et l’adaptabilité de la stratégie.
Cette stratégie offre un point de départ solide pour les traders qui cherchent à capturer les ruptures de la volatilité du marché, à la fois directement et en tant que composants de base de systèmes plus complexes. Plus important encore, la philosophie de conception de la stratégie est conforme à la loi fondamentale du marché selon laquelle la contraction des taux d’oscillation entraînera éventuellement une expansion des taux d’oscillation, et identifier et exploiter cette loi est l’une des clés du succès des transactions.
/*backtest
start: 2024-06-19 00:00:00
end: 2025-06-17 08:00:00
period: 3d
basePeriod: 3d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("NA GPT - TTM Squeeze Strategy", overlay=false, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01, slippage=3)
// === Inputs ===
length = input.int(20, title="BB & KC Length")
multBB = input.float(2, title="BB MultFactor")
lengthKC = input.int(20, title="KC Length")
multKC = input.float(1.5, title="KC MultFactor")
useTrueRange = input.bool(true, title="Use TrueRange (KC)")
// === Core data ===
source = close
// --- Bollinger Bands ---
basis = ta.sma(source, length)
dev = multBB * ta.stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// --- Keltner Channels ---
ma = ta.sma(source, lengthKC)
kcRange = useTrueRange ? ta.tr : (high - low)
kcRangeAvg = ta.sma(kcRange, lengthKC)
upperKC = ma + kcRangeAvg * multKC
lowerKC = ma - kcRangeAvg * multKC
// --- Squeeze states ---
sqzOn = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz = not sqzOn and not sqzOff
// --- Momentum histogram (same as indicator) ---
midpoint = (ta.highest(high, lengthKC) + ta.lowest(low, lengthKC)) / 2
average = (midpoint + ta.sma(close, lengthKC)) / 2
val = ta.linreg(source - average, lengthKC, 0)
// Histogram colours
bcolor = val > 0 ?
(val > nz(val[1]) ? color.lime : color.green) :
(val < nz(val[1]) ? color.red : color.maroon)
// Zero-line colour
scolor = noSqz ? color.new(color.blue, 0) :
sqzOn ? color.new(#031753, 0) :
color.new(#78797c, 0)
// === Plotting (visuals preserved) ===
plot(val, title="Momentum", style=plot.style_histogram, linewidth=4, color=bcolor)
plot(0, title="Zero Line", style=plot.style_line, linewidth=2, color=scolor)
// --- Blue-dot theme ---
dotColor = sqzOn ? color.new(#000080, 0) : // Navy Blue
sqzOff ? color.new(#7f858a, 0) : // Steel Blue
color.new(#87CEEB, 0) // Sky Blue
plotshape(true, title="Squeeze Dot", location=location.bottom, style=shape.circle, color=dotColor, size=size.tiny)
// === Trading logic ===
// 3 consecutive “blue-dot” squeeze bars
threeSqz = sqzOn and sqzOn[1] and sqzOn[2]
// 21-period SMA
sma21 = ta.sma(close, 21)
// Entry: go long when threeSqz appears inside window
if strategy.position_size == 0 and threeSqz
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Exit: close long when price crosses below SMA-21
if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(close, sma21)
strategy.close("Long")