Strategie für Bollinger Bands und RSI-Indikatoren

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-25 14:47:21
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Übersicht

Diese Strategie kombiniert hauptsächlich Bollinger Bands und RSI-Indikatoren, um Handelssignale zu beurteilen, was eine typische Frankenstein-Strategie ist. Sie integriert die Vorteile verschiedener Indikatoren, indem sie die Trendrichtung durch Bollinger Bands beurteilt und überkaufte und überverkaufte Situationen durch RSI erkennt, um Eintritte und Stop-Loss-Ausgänge zu machen.

Strategieprinzip

Verwenden Sie das mittlere Band, das obere Band und das untere Band der Bollinger Bands, um den aktuellen Preistrend zu beurteilen.
Die Breite der Bollinger Bands (Differenz zwischen oberen und unteren Bands) kann die aktuelle Marktvolatilität widerspiegeln.
Der RSI-Indikator beurteilt überkaufte und überverkaufte Situationen. Über 70 ist die überkaufte Zone und unter 30 ist die überverkaufte Zone. Vermeide es, in überkaufte und überverkaufte Zonen einzutreten, um bessere Risiko-Rendite-Verhältnisse zu erhalten.
Besondere Handelssignale: (1) Aufwärtssignal: Der Preis durchbricht das obere Band und der RSI ist nicht überkauft (RSI unter 70) (2) Bearish Signal: Der Preis durchbricht das untere Band und der RSI ist nicht überverkauft (RSI größer als 30)
Stop-Loss: Für lange Trades, Stop-Loss, wenn der RSI unter 70 bricht. Für kurze Trades, Stop-Loss, wenn der RSI über 30 bricht.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie sind:

Die Integration mehrerer Indikatoren liefert umfassendere Informationen und zuverlässige Signale.
Die Verwendung von Bollinger Bands zur Bestimmung des allgemeinen Trends erfasst die großen Bewegungen.
Der RSI-Indikator vermeidet zudem unnötige Risiken, indem er lokale Überkauf- und Überverkaufswerte ermittelt.
Der Stop-Loss-Mechanismus ist recht streng, was dazu beiträgt, Verluste zu reduzieren.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt außerdem folgende Risiken:

Sowohl Bollinger Bands als auch RSI können ausfallen, was zu falschen Handelssignalen führt.
Obwohl ein Stop-Loss vorhanden ist, können unpassende Stop-Loss-Punkte immer noch zu großen Verlusten führen.
Zu häufiger Handel erhöht die Transaktionskosten und die Verschiebungen.
Eine unsachgemäße Optimierung der Parameter kann zu einer Überanpassung führen.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

Versuche verschiedene Parameterkombinationen, um die optimalen Parameter zu finden.
Erhöhung der Flexibilität der Stop-Loss-Methoden wie ADDR/ATR-Stop-Loss, Trailing-Stop-Loss usw.
Zusätzliche Positionsgrößenstrategien, wie fester Bruchteil, Martingale usw.
Mehr Indikatoren zum Filtern von Signalen wie Lautstärke usw.
Verwenden Sie maschinelles Lernen für adaptive Parameteroptimierung.
Optimieren Sie den Eintrittszeitplan, warten Sie auf Bestätigungssignale, bevor Sie eintreten.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend ist dies eine typische Frankenstein-Strategie, die mehrere Indikatoren kombiniert. Sie integriert die Vorteile von Bollinger-Bändern und RSI, um Trends zu erfassen und dabei Überkauf- und Überverkaufsrisiken zu vermeiden. Mit der richtigen Parameteroptimierung und dem Stop-Loss-Management können gute Ergebnisse erzielt werden. Aber sie birgt auch einige Risiken und muss weiter optimiert werden, um die Stabilität zu verbessern.

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © evillalobos1123

//@version=5
strategy("Villa Dinamic Pivot Supertrend Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick = true, default_qty_type = strategy.fixed)

//INPUTS

ema_b = input.bool(false, "Use Simple EMA Filter", group = "Strategy Inputs")
ema_b_ang = input.bool(true, "Use DEMA Angle Filter", group = "Strategy Inputs")
dema_b = input.bool(true, "Use DEMA Filter", group = "Strategy Inputs")
st_sig = input.bool(false, "Take Every Supertrend Signal" , group = "Strategy Inputs")
take_p = input.bool(true, "Stop Loss at Supertrend", group = "Strategy Inputs")
din_tp = input.bool(false, "2 Steps Take Profit", group = "Strategy Inputs")
move_sl = input.bool(true, "Move SL", group = "Strategy Inputs")
sl_atr = input.float(2.5, "Stop Loss ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
tp_atr = input.float(4, "Take Profit ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
din_tp_qty = input.int(50, "2 Steps TP qty%", group = "Strategy Inputs")
dema_a_filter = input.float(0, "DEMA Angle Threshold (+ & -)", group = "Strategy Inputs")
dema_a_look = input.int(1, "DEMA Angle Lookback", group = "Strategy Inputs")
dr_test = input.string("Backtest", "Testing", options = ["Backtest", "Forwardtest", "All"], group = "Strategy Inputs")

not_in_trade = strategy.position_size == 0

//Backtesting date range

start_year = input.int(2021, "Backtesting start year", group = "BT Date Range")
start_month = input.int(1, "Backtesting start month", group = "BT Date Range")
start_date = input.int(1, "Backtesting start day", group = "BT Date Range")
end_year = input.int(2021, "Backtesting end year", group = "BT Date Range")
end_month = input.int(12, "Backtesting end month", group = "BT Date Range")
end_date = input.int(31, "Backtesting end day", group = "BT Date Range")

bt_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year,
         start_month, start_date, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0))
     

//Forward testing date range

start_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting start year", group = "FT Date Range")
start_month_f = input.int(1, "Forwardtesting start month", group = "FT Date Range")
start_date_f = input.int(1, "Forwardtesting start day", group = "FT Date Range")
end_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting end year", group = "FT Date Range")
end_month_f = input.int(03, "Forwardtesting end month", group = "FT Date Range")
end_date_f = input.int(26, "Forwardtesting end day", group = "FT Date Range")

ft_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year_f,
         start_month_f, start_date_f, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year_f, end_month_f, end_date_f, 0, 0))


//date condition
date_range_cond = if dr_test == "Backtest"
    bt_date_range
else if dr_test == "Forwardtest"
    ft_date_range
else
    true
    

//INDICATORS

//PIVOT SUPERTREND
prd = input.int(2, "PVT ST Pivot Point Period", group = "Pivot Supertrend")
Factor=input.float(3, "PVT ST ATR Factor", group = "Pivot Supertrend")
Pd=input.int(9 ,  "PVT ST ATR Period", group = "Pivot Supertrend")

// get Pivot High/Low
float ph = ta.pivothigh(prd, prd)
float pl = ta.pivotlow(prd, prd)

// calculate the Center line using pivot points
var float center = na
float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na
if lastpp
    if na(center)
        center := lastpp
    else
        //weighted calculation
        center := (center * 2 + lastpp) / 3

// upper/lower bands calculation
Up = center - (Factor * ta.atr(Pd))
Dn = center + (Factor * ta.atr(Pd))

// get the trend
float TUp = na
float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown

// check and plot the signals
bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1
ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1

//get S/R levels using Pivot Points
float resistance = na
float support = na
support := pl ? pl : support[1]
resistance := ph ? ph : resistance[1]

//DEMA

dema_ln = input.int(200, "DEMA Len", group = 'D-EMAs')
dema_src = input.source(close, "D-EMAs Source", group = 'D-EMAs')
ema_fd = ta.ema(dema_src, dema_ln)
dema = (2*ema_fd)-(ta.ema(ema_fd,dema_ln))

//EMA

ema1_l = input.int(21, "EMA 1 Len", group = 'D-EMAs')
ema2_l = input.int(50, "EMA 2 Len", group = 'D-EMAs')
ema3_l = input.int(200, "EMA 3 Len", group = 'D-EMAs')

ema1 = ta.ema(dema_src, ema1_l)
ema2 = ta.ema(dema_src, ema2_l)
ema3 = ta.ema(dema_src, ema3_l)

//Supertrend
Periods = input.int(21, "ST ATR Period", group = "Normal Supertrend")
src_st = input.source(hl2, "ST Supertrend Source", group = "Normal Supertrend")
Multiplier = input.float(2.0 , "ST ATR Multiplier", group = "Normal Supertrend")
changeATR= true
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr3= changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up=src_st-(Multiplier*atr3)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up,up1) : up
dn=src_st+(Multiplier*atr3)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1

//ATR

atr = ta.atr(14)

///CONDITIONS

//BUY 
/// ema simple
ema_cond_b = if ema_b
    ema1 > ema2 and ema2 > ema3
else
    true

///ema angle

dema_angle_rad = math.atan((dema - dema[dema_a_look])/0.0001)
dema_angle = dema_angle_rad * (180/math.pi)

dema_ang_cond_b = if ema_b_ang
    if dema_angle >= dema_a_filter
        true
    else
        false
else
    true
    


///ema distance

dema_cond_b = if dema_b
    close > dema
else 
    true
    

//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)

pvt_cond_b = bsignal

st_cond_b = if st_sig
    buySignal and Trend == 1
else
    false

st_entry_cond = pvt_cond_b or st_cond_b

///stop loss tp

sl_b = if take_p
    if trend == 1
        up
    else
        close - (atr * sl_atr)
else
    close - (atr * sl_atr)

tp_b = if take_p
    if trend == 1
        close + ((close - up) * (tp_atr / sl_atr))
    else
        close + (atr * tp_atr)
else
    close + (atr * tp_atr)
    
//position size 
init_cap = strategy.equity
pos_size_b = math.round((init_cap * .01) / (close - sl_b))
ent_price = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
var sl_b_n = 0.0
var tp_b_n = 0.0
longCondition = (ema_cond_b and dema_cond_b and dema_ang_cond_b and st_entry_cond and date_range_cond and not_in_trade)
if (longCondition)
    
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = pos_size_b)
    sl_b_n := sl_b
    tp_b_n := tp_b
    ent_price := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

if (up[1] < ent_price and up >= ent_price and trend[0] == 1)
    if din_tp
        strategy.close("Long", qty_percent = din_tp_qty)
    if move_sl
        sl_b_n := ent_price

strategy.exit("Exit", "Long", stop =sl_b_n, limit = tp_b_n)   


    

//sell

///ema simple
ema_cond_s = if ema_b
    ema1 < ema2 and ema2 < ema3
else
    true

//ema distance
dema_cond_s = if dema_b
    close < dema
else 
    true

//dema angle
dema_ang_cond_s = if ema_b_ang
    if dema_angle <= (dema_a_filter * -1)
        true
    else
        false
else
    true

//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)

pvt_cond_s = ssignal

st_cond_s = if st_sig
    sellSignal and Trend == -1
else
    false

st_entry_cond_s = pvt_cond_s or st_cond_s

///stop loss tp


sl_s = if take_p
    if trend == -1
        dn
    else
        close + (atr * sl_atr)
else
    close + (atr * sl_atr)

tp_s = if take_p
    if trend == -1
        close - ((dn - close) * (tp_atr / sl_atr))
    else
        close - (atr * tp_atr)
else
    close - (atr * tp_atr)


shortCondition = (ema_cond_s and dema_cond_s and dema_ang_cond_s and st_entry_cond_s and not_in_trade)

pos_size_s = math.round((init_cap * .01) / (sl_s - close))
var sl_s_n = 0.0
var tp_s_n = 0.0
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = pos_size_s)
    sl_s_n := sl_s
    tp_s_n := tp_s
    
if (dn[1] > ent_price and dn <= ent_price and trend[0] == -1)
    if din_tp
        strategy.close("Short", qty_percent = din_tp_qty)
    if move_sl
        sl_s_n := ent_price

strategy.exit("Exit", "Short", stop = sl_s_n, limit = tp_s_n)

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