Strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan indikator CT TTM
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggunakan indikator CT TTM untuk mengidentifikasi tren harga, menggunakan tracking stop loss untuk mengendalikan risiko. Strategi ini disebut strategi tracking trend yang didasarkan pada indikator CT TTM.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan indikator CT TTM untuk menilai tren harga. Secara khusus, strategi ini mendefinisikan variabel berikut:
- e1 - harga tengah di zona tengah
- osc - Oscillator yang diperoleh dengan menghitung selisih e1 dari harga penutupan periode e1 dan melakukan regresi linier
- diff - selisih antara Brin Belt dan Kentner Channel
- osc_color - menentukan warna yang berbeda dari osc
- mid_color - tentukan warna yang berbeda untuk diff
Jika osc di atas melewati sumbu 0, maka akan ditampilkan dengan warna hijau, yang berarti ada banyak kepala; jika osc di bawah melewati sumbu 0, maka akan ditampilkan dengan warna merah, yang berarti tidak ada kepala.
Ketika osc positif, lakukan lebih banyak; ketika osc negatif, lakukan kosong.
Strategi ini menggunakan oscillator osc untuk menentukan arah tren, dan dengan diff untuk menilai kekuatan polygon. Ketika oscillator osc melewati 0 sumbu, anggaplah bahwa perdagangan dari bawah ke atas, lakukan lebih banyak; Ketika osc melewati 0 sumbu, anggaplah bahwa perdagangan dari atas ke bawah, lakukan kosong.
Analisis Keunggulan Strategi
Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
Dengan menggunakan indikator CT TTM untuk menentukan tren, tingkat akurasi yang lebih tinggi. Indikator CT TTM secara komprehensif mempertimbangkan moving average, Brin Belt dan Kentner Channel, sehingga dapat mengidentifikasi tren harga secara efektif.
Menggunakan oscillator untuk menentukan titik-titik tertentu dapat menghindari sinyal yang salah di area non-trending. Oscillator dapat secara efektif menyaring dampak dari pergerakan harga kecil pada sinyal perdagangan.
Menggunakan tracking stop loss untuk mengontrol risiko, dapat secara efektif membatasi setiap kerugian. Dalam strategi, stop loss dapat diatur pada waktu yang tepat setelah masuk, dapat mengunci keuntungan dan meminimalkan perluasan kerugian.
Kebijakan ini hanya bergantung pada satu parameter length length, yang memudahkan pengujian cepat untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal.
Fungsi pemetaan yang sempurna, dapat melihat sinyal dengan jelas. Strategi menggunakan warna yang berbeda untuk membedakan sinyal dan intensitas polygon, secara intuitif menampilkan hasil penilaian tren.
Analisis Risiko Strategi
Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:
Indikator CT TTM dapat mengirimkan sinyal yang salah dalam beberapa situasi pasar, yang menyebabkan kerugian perdagangan. Indikator dapat menghasilkan sinyal overbought yang salah ketika harga berfluktuasi secara drastis.
Jika oscillator tidak berputar, sinyal perdagangan bisa salah. Jika harga telah berbalik tetapi oscillator belum berputar, sinyal akan salah.
Tracking stop loss yang terlalu radikal dapat menyebabkan kerugian yang tidak berarti. Ketika stop loss diatur terlalu dekat, fluktuasi normal dapat memicu tracking stop loss dan dipaksa keluar dari lapangan.
Strategi ini hanya berlaku untuk varietas yang memiliki tren yang kuat dan tidak cocok untuk menata pasar. Strategi ini didominasi oleh perdagangan tren dan tidak bekerja dengan baik di pasar yang bergoyang.
Terlalu banyak optimasi dapat menyebabkan kesesuaian kurva. Optimasi parameter harus berhati-hati untuk menghindari masalah kesesuaian kurva pengembalian yang disebabkan oleh terlalu banyak optimasi.
Arah optimasi strategi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Menggabungkan beberapa indikator untuk kombinasi, meningkatkan akurasi sinyal. Anda dapat menambahkan indikator lain seperti MACD, KDJ, dan lain-lain untuk mengoptimalkan sinyal entri.
Tambahkan modul pengoptimalan cara stop loss, membuat stop loss lebih cerdas. Parameter tes dapat beradaptasi dengan cara stop loss seperti tracking stop loss, hang single stop loss dll.
Mengoptimalkan strategi pengelolaan dana, pengujian suku bunga tetap, rumus Kelly, dan lain-lain. Pengoptimalan dapat meningkatkan efisiensi penggunaan dana dengan asumsi menjamin risiko tunggal.
Optimalisasi parameter untuk varietas tertentu, meningkatkan adaptasi strategi. Parameter yang disesuaikan dengan karakteristik varietas perdagangan yang berbeda, dapat meningkatkan adaptasi strategi untuk varietas tertentu.
Menambahkan algoritma pembelajaran mesin, menerapkan strategi pembelajaran adaptif. Menggunakan RNN, LSTM dan lain-lain untuk meningkatkan strategi, meningkatkan kemampuan adaptasi strategi.
Meringkaskan
Strategi ini menggunakan indikator CT TTM untuk menentukan arah tren, dengan nilai putih oscillator sebagai sinyal masuk, untuk melacak risiko manajemen stop loss. Keuntungan dari strategi ini adalah akurasi yang lebih tinggi, pengoptimalan parameter mudah, tetapi ada juga risiko kegagalan indikator, stop loss terlalu radikal, dll. Di masa depan, strategi dapat ditingkatkan dengan kombinasi multi-indikator, pengoptimalan stop loss, pengoptimalan manajemen dana, dll.
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("CT TTM Squeeze")
length = input(title="Length", defval=20, minval=0)
bband(length, mult) =>
sma(close, length) + mult * stdev(close, length)
keltner(length, mult) =>
ema(close, length) + mult * ema(tr, length)
// Variables
e1 = (highest(high, length) + lowest(low, length)) / 2 + sma(close, length)
osc = linreg(close - e1 / 2, length, 0)
diff = bband(length, 2) - keltner(length, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red
// Strategy
long = osc > 0
short = osc < 0
if long
strategy.entry("Long", strategy.long)
if short
strategy.entry("Short", strategy.short)
plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)