Crypto Python

📌"Стратегия сжимающегося диапазона (Volatility Squeeze Breakout)".🧑‍💻

📌 Идея стратегии:🚀

Цена часто консолидируется в узком диапазоне (сжимается волатильность), а затем следует мощный импульс в одну из сторон.
Мы используем индикаторы для выявления таких моментов и торгуем на пробой с подтверждением.

⚙️ Логика:🛠️

1. Считаем Bollinger Bands и Keltner Channels:

Когда полосы Боллинджера сжимаются внутрь каналов Кельтнера → рынок в сжатии.

2. Ждём выхода из диапазона:

Цена закрывается выше верхней границы Боллинджера → сигнал на покупку.

Цена закрывается ниже нижней границы Боллинджера → сигнал на продажу.

3. Дополнительно проверяем объём: пробой должен сопровождаться повышенным объёмом.

4. Сигналы выводим в консоль.

import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
import time

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
symbol = "BTC/USDT"
timeframe = "15m"
limit = 150

def fetch_data():
    ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=limit)
    df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=["time","open","high","low","close","volume"])
    return df

def bollinger_keltner_strategy(df):
    df["MA20"] = df["close"].rolling(20).mean()
    df["STD20"] = df["close"].rolling(20).std()

    df["UpperBB"] = df["MA20"] + 2 * df["STD20"]
    df["LowerBB"] = df["MA20"] - 2 * df["STD20"]

    df["ATR"] = (df["high"] - df["low"]).rolling(20).mean()
    df["UpperKC"] = df["MA20"] + 1.5 * df["ATR"]
    df["LowerKC"] = df["MA20"] - 1.5 * df["ATR"]

    df["squeeze_on"] = (df["UpperBB"] < df["UpperKC"]) & (df["LowerBB"] > df["LowerKC"])
    df["squeeze_off"] = (df["UpperBB"] > df["UpperKC"]) & (df["LowerBB"] < df["LowerKC"])

    return df

while True:
    try:
        df = fetch_data()
        df = bollinger_keltner_strategy(df)

        last = df.iloc[-1]

        print(f"\n=== {symbol} {timeframe} ===")
        if last["squeeze_on"]:
            print("🔵 Рынок в сжатии (ожидается пробой)")
        elif last["squeeze_off"]:
            if last["close"] > last["UpperBB"] and last["volume"] > df["volume"].rolling(20).mean().iloc[-1]:
                print("🟢 Сигнал BUY — пробой вверх с объёмом")
            elif last["close"] < last["LowerBB"] and last["volume"] > df["volume"].rolling(20).mean().iloc[-1]:
                print("🔴 Сигнал SELL — пробой вниз с объёмом")
            else:
                print("⚪ Нет подтверждения пробоя")
        else:
            print("⏸ Рынок без особых сигналов")

        time.sleep(20)

    except Exception as e:
        print("Ошибка:", e)
        time.sleep(5)

#торговые_стратегии

📌 Подпишись Crypto Python❗️

👍8

284 views05:18