怠け者熊 勢いを絞る戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-02 17時42分58秒タグ:
概要
Lazy Bear Squeeze Momentum戦略は,ボリンジャーバンド,ケルトナーチャネルとモメントインジケーターを組み合わせた定量的な取引戦略である.市場が現在圧縮状態にあるかどうかを判断するためにボリンジャーバンドとケルトナーチャネルを使用し,その後モメントインジケーターを使用して取引信号を生成する.
この戦略の主な利点は,トレンドの動きの開始を自動的に特定し,モメントインジケーターでエントリータイミングを決定することが可能である.しかし,異なる製品間の最適化によって対処する必要がある特定のリスクもあります.
戦略の論理
怠け者熊圧縮モメント戦略は以下の3つの指標に基づいて判断します
- Bollinger Bands: 中間帯,上部帯,下部帯を含む
- ケルトナー・チャネル: 中間線,上線,下線を含む
- モメントインジケーター: 現在の価格マイナス n 日前の価格
ボリンガー上帯がケルター上線の下にあり,ボリンガー下帯がケルター下線上にあるとき,市場は圧縮状態にあることを判断します.これは通常トレンド動きが始まろうとしていることを意味します.
入場タイミングを特定するには,モメントインジケーターを使用して価格変化の速度を測定します.モメントが移動平均値を超えると購入信号が生成され,モメントが移動平均値を下回ると販売信号が生成されます.
利点分析
怠け者のスプレッシュモメント戦略の主な利点は:
- 新しいトレンドへの早期入力を自動的に識別する
- インディケーターの組み合わせは誤った信号を防ぐ
- トレンドと平均逆転の両方を記録する
- 最適化のためのカスタマイズ可能なパラメータ
- 異なる製品に耐久性
リスク分析
怠け者熊圧縮モメンタム戦略には リスクもあります
- Bollinger & Keltnerの誤った信号の可能性
- 動力不安定,ベストエントリーが欠けている
- 最適化なしのパフォーマンスが悪い
- 製品選択に対する高い相関性
リスクを軽減するために,Bollinger & Keltnerの長さの最適化,ストップロスの調整,液体製品の選択,他の指標による信号の検証など,推奨事項があります.
オプティマイゼーションの方向性
業績をさらに向上させる主な方向性
- 製品と時間枠の間のパラメータのテスト組み合わせ
- ボリンガー帯とケルトナーチャネルの長さを最適化
- インパクトインジケーターの長さを最適化
- ロングとショートで異なるストップ・ロスト/テイク・プロフィート
- シグナル検証のための追加指標
厳格なテストと最適化によって 戦略の利便性と収益性が大幅に向上できます
結論
Lazy Bear Squeeze Momentum戦略は,マルチインジケーターアプローチを通じて強力な信号生成を有し,新しいトレンド開始を効果的に特定することができます.しかし,取引機器全体で最適化を必要とするリスクも伴います.継続的なテストと強化により,堅牢なアルゴリズム取引システムになることができます.
/*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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