Strategi Memperas Momentum Lazy Bear
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ekstraksi momentum berlian adalah strategi perdagangan kuantitatif yang menggabungkan pita Brin, saluran Keltner, dan indikator momentum. Ini menggunakan pita Brin dan saluran Keltner untuk menilai apakah pasar saat ini berada dalam keadaan ekstraksi, dan kemudian menggabungkan indikator momentum untuk menghasilkan sinyal perdagangan.
Keuntungan utama dari strategi ini adalah dapat secara otomatis mengidentifikasi awal dari perilaku yang sedang tren, dan bekerja dengan indikator momentum untuk menentukan kapan masuk ke pasar. Namun, ada juga risiko tertentu yang memerlukan pengoptimalan parameter untuk varietas yang berbeda.
Prinsip Strategi
Strategi pengekstrakan momentum yang dilakukan oleh Liu Bei didasarkan pada tiga indikator berikut:
- Bollinger Bands: terdiri dari rel tengah, rel atas, dan rel bawah
- Keltner Channels: terdiri dari rel tengah, rel atas, dan rel bawah
- Indikator Momentum: perbedaan harga saat ini dengan harga n hari yang lalu
Ketika Bollinger Bands naik di bawah Keltner Channel dan Bollinger Bands turun di atas Keltner Channel, kita menganggap bahwa pasar berada dalam keadaan squeeze. Ini biasanya berarti bahwa tren tren saat ini akan segera dimulai.
Untuk menentukan waktu masuk, kita menggunakan indikator momentum untuk menilai kecepatan perubahan harga. Untuk menghasilkan sinyal beli ketika momentum naik melampaui nilai rata-rata; Untuk menghasilkan sinyal jual ketika momentum turun melampaui nilai rata-rata.
Analisis Keunggulan Strategi
Keuntungan utama dari strategi pengekstrakan momentum beruang merpati adalah:
- Mengidentifikasi kapan tren dimulai secara otomatis, dan masuk lebih awal
- Menggabungkan berbagai indikator untuk menilai dan menghindari sinyal palsu
- Mengambil Trend dan Membalikkan Dua Metode Perdagangan
- Parameter yang dapat disesuaikan, dioptimalkan untuk varietas yang berbeda
Analisis risiko
Strategi eksekusi momentum yang dilakukan oleh Liu juga memiliki beberapa risiko:
- Kemungkinan besar sinyal palsu dari Brin Belt dan Keltner Channel
- Indeks momentum tidak stabil, mungkin kehilangan titik masuk terbaik
- Parameter harus dioptimalkan, jika tidak, tidak akan bekerja dengan baik
- Efek lebih relevan dengan varietas perdagangan
Untuk mengurangi risiko, disarankan untuk mengoptimalkan parameter panjang Brin Belt dan Keltner Channel, menyesuaikan stop loss, memilih varietas perdagangan yang lebih likuid, dan melakukan verifikasi dalam kombinasi dengan indikator lainnya.
Arah optimasi strategi
Untuk lebih meningkatkan efektivitas strategi ekstraksi momentum, optimasi utama adalah:
- Kombinasi parameter untuk menguji varietas dan siklus yang berbeda
- Optimalkan panjang Brin Belt dan Keltner Channel
- Optimalkan panjang indikator momentum
- Strategi Stop Loss yang berbeda untuk multihead dan headless
- Menambahkan indikator lain untuk verifikasi sinyal
Dengan pengujian dan pengoptimalan multi-dimensi, strategi ini dapat secara signifikan meningkatkan tingkat keberhasilan dan profitabilitas.
Meringkaskan
Strategi ekstraksi momentum yang kuat mengintegrasikan berbagai indikator yang dapat secara efektif mengidentifikasi kapan tren dimulai. Namun, ada juga risiko tertentu yang memerlukan pengoptimalan parameter untuk varietas perdagangan yang berbeda. Dengan pengujian dan pengoptimalan terus menerus, strategi ini dapat menjadi sistem perdagangan algoritmik yang efisien.
/*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()