Auf Bollinger-Bändern basierende Preisaktionsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie wird als Brin-Band-basierte Preisbewegungsstrategie bezeichnet. Sie integriert die Analyse des Preisverhaltens mit dem Brin-Band-Indikator, um ein Handelssignal zu erzeugen.
Strategieprinzip
Die Strategie berechnet zuerst die Auf- und Abspannung des Brin-Bandes und entscheidet dann, ob die letzte K-Linie die Auf- und Abspannung des Brin-Bandes durchbrochen hat. Gleichzeitig wird auch entschieden, ob die Entität der letzten K-Linie nur die Hälfte der Entität der vorherigen K-Linie hat. Wenn diese beiden Bedingungen erfüllt sind, wird ein Handelssignal ausgegeben.
Konkret nutzt die Strategie die Verkleinerung der roten K-Linie-Einheit im fallenden Umfeld, um nur die Hälfte der vorherigen K-Linie-Einheit zu erreichen, und arbeitet mit dem letzten K-Linie-Abschlusskurs, um die Brin-Band-Abwärtsbahn zu durchbrechen. Im Gegensatz dazu nutzt die Strategie die Verkleinerung der grünen K-Linie-Einheit im steigenden Umfeld, um nur die Hälfte der vorherigen K-Linie-Einheit zu erreichen, und arbeitet mit dem letzten K-Linie-Abschlusskurs, um die Brin-Band-Abwärtsbahn zu durchbrechen.
Analyse der Stärken
Die Strategie kombiniert technische Indikatoren und Preisverhaltensurteile, um falsche Durchbrüche wirksam zu filtern. Gleichzeitig sendet sie Signale nur an Trendwendepunkten und vermeidet den Wiederholungshandel im Trend. Darüber hinaus nutzt die Strategie die Eigenschaften der Verkleinerung der K-Linien-Einheiten, um die Trendwendepunkte nach geringfügigen Anpassungen zu locken. Diese Vorteile können die Stabilität der Strategie und die Ertragsrate verbessern.
Risikoanalyse
Die Hauptrisiken dieser Strategie bestehen in der falschen Einstellung der Bollinger-Band-Parameter und dem Fehlschlag eines Breakouts. Wenn die Bollinger-Band-Parameter zu groß oder zu klein eingestellt sind, kann dies zu Fehleinschätzungen führen. Darüber hinaus kann es sich bei einem Breakout um einen falschen Breakout handeln, der keine echte Trendwende erzeugt.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Optimierung der Brin-Band-Parameter, um Trends und Schwankungen effektiver zu erfassen.
Erhöhung der mobilen Stop-Loss, um Gewinne zu sichern und Risiken zu verwalten.
In Kombination mit anderen Indikatoren wie MACD, RSI usw. wird eine Verifizierung durchgeführt, um falsche Signale zu filtern.
Hinzufügen von Machine-Learning-Algorithmen, die Big-Data-Trainingsmodelle nutzen, um die dynamische Optimierung von Strategieparametern und Kennzahlen zu optimieren.
Zusammenfassen
Die Strategie kombiniert erfolgreich Preisbewegungen mit Brin-Band-Indikatoren und erzielt hohe Gewinnraten bei geringen Risiken. Sie sendet Signale nur an den Schlüsselpunkten und vermeidet die Störung durch Noises. Durch die kontinuierliche Optimierung der Parameter und Filterbedingungen wird die Strategie zu einem stabileren Überschuss führen. Sie bietet eine zuverlässige Vorlage für quantitative Handelspraktiken.
/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// main codebody taken from Trader Noro - Noro's Crypto Pattern for H1
// Intraday strategy- Exit at EOD at all cost
strategy(title = "Price Action + Bollinger Strategy ",overlay=true)
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
body = abs(close - open)
avgbody = sma(body, 100)
//calculate simple moving average bollinger bands
b_sma = input(21,minval=1,title=" SMA candle")
b_sma_no_of_deviations = 2.1
b_sma_signal = sma(close, b_sma)
b_sma_deviation = b_sma_no_of_deviations * stdev(close, b_sma)
b_sma_upper= b_sma_signal + b_sma_deviation
b_sma_lower= b_sma_signal - b_sma_deviation
up1 = body < body[1] / 2 and bar[1]==1 and bar == -1 and close[1] > b_sma_upper
dn1 = body < body[1] / 2 and bar[1]==-1 and bar == 1 and close[1] < b_sma_lower
up2 = false
dn2 = false
up2 := (up1[1] or up2[1]) and close < close[1]
dn2 := (dn1[1] or dn2[1]) and close > close[1]
plotarrow(up1 or up2 ? 1 : na, colorup = color.black, colordown = color.black, transp = 0)
plotarrow(dn1 or dn2 ? -1 : na, colorup = color.black, colordown = color.black, transp = 0)
strategy.entry("Buy", true, when = dn1)
strategy.exit("exit", "Buy", profit = 3, loss = 1.5)
strategy.entry("Short", false, when = up1)
strategy.exit("exit", "Short", profit = 3, loss = 1.5)