Trendfolgestrategie basierend auf Bollinger-Bändern
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie verwendet die Brin-Band-Indikatoren, um die Richtung der Preisentwicklung zu bestimmen, und tritt in Verbindung mit einem schnellen gleitenden Durchschnitt ein. Wenn der Preis die Brin-Band-Mittelbahn überschreitet und den schnellen gleitenden Durchschnitt überschreitet, wird ein Mehrsignal verwendet.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht hauptsächlich aus einem Brin-Band-Indikator und einem Moving Average-Indikator.
Brin-Band-IndikatorenEs besteht aus der mittleren Schiene, der oberen Schiene und der unteren Schiene. Die mittlere Schiene ist ein n-Tage-SIM. Die oberen Schienen und die unteren Schienen unterscheiden sich jeweils um das k-fache der unteren Schiene.
Moving Average-IndikatorenEs wird ein schneller und ein langsamer Moving Average verwendet. Der Parameter für den schnellen Moving Average ist 40, der Parameter für den langsamen Moving Average ist 120. Der Gold-Fork ist ein mehrfacher Signal, wenn der langsame Moving Average auf dem schnellen Moving Average durchbrochen wird.
Die spezifischen Handelssignale für diese Strategie sind wie folgt:
Mehr SignaleDie Kurse durchbrechen die Brin-Band-Mittelbahn und durchbrechen den langsamen Moving Average auf der Fast Moving Average.
AbbruchsignaleDie Kurse verringerten sich im Laufe des Jahres, als die Kurse in der Brin-Band-Mitte unter dem schnellen Moving Average fielen und den langsamen Moving Average durchbrachen.
VerlustbewältigungATR-Stopp, der Stop-Loss-Punkt ist der aktuelle Preis abzüglich des ATR-Wertes um das Vierfache.
Analyse der Stärken
Die Strategie kombiniert Bollinger Bands und Moving Averages, um die Richtung der Kursentwicklung zu bestimmen und zu verhindern, dass die Aktien aufgrund von Schwankungen häufig gehandelt werden.
Die Brin-Band-Mittelbahn spiegelt die Preisentwicklung klar wider und erzeugt starke Trendsignale, wenn die Preise die Mittelbahn durchbrechen. Die ober-und untere Bahn kann effektiv überkaufen und überverkaufen, um zu vermeiden, dass sie in der Erschütterung nach oben oder unten jagt.
Die Gold- und Diebstaffel mit schnellen, langsam beweglichen Durchschnitten ist eine übliche Methode, um Trends zu bestimmen. In Kombination mit dem Brin-Band-Indikator kann die Einstiegszeit genauer beurteilt werden.
Die ATR-Stopp-Methode ermöglicht die Anpassung der Stop-Loss-Punkte an die Marktschwankungen, um die Einzelschäden wirksam zu kontrollieren.
Risikoanalyse
Die größte Gefahr dieser Strategie besteht darin, dass der Preis schnell nach dem Durchbruch der mittleren Bahn zurückgeht und keine effektiven Gewinne erzielt werden können. Dies führt zu Verlusten. Die Lösung besteht darin, die Moving Average-Parameter entsprechend anzupassen, damit die Indikatorparameter besser mit den Merkmalen des Marktes übereinstimmen.
Ein weiteres Risiko besteht darin, dass die Bollinger Bands und die Moving Averages in einem wackligen Umfeld falsche Signale abgeben. In diesem Fall sollte man überlegen, die Handelssignale zu überspringen und auf eine klarere Trendentwicklung zu warten. Oder die Größe der Position entsprechend zu verkleinern.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Anpassung der BRI-Parameter an die Merkmale des Marktes in unterschiedlichen Zeiträumen
Anpassung der Moving Average-Parameter, um den Indikator besser auf bestimmte Handelsarten abzustimmen
Erhöhung der Stabilität der Strategie durch Kombination mit weiteren Hilfsindikatoren
Optimierung der Positionsverwaltung, Erhöhung der Positionen bei Trends und Verringerung der Positionen bei Turbulenzen
Verschiedene Lösungen zur Verringerung der Schäden
Zusammenfassen
Diese Strategie ist insgesamt eine eher typische Trend-Tracking-Strategie. Sie kombiniert Bollinger Bands und Moving Averages, um Preistrends und Handelsmöglichkeiten zu bestimmen. Die Strategie-Signalgenerierung ist eindeutiger und eignet sich für automatisierte Quantifizierung.
/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © Robrecht99
//@version=5
strategy("Trend Following with Bollinger Bands", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, pyramiding=4)
// Bollinger Bands //
length = input.int(20, minval=1, group="Bollinger Bands Inputs")
src = input(close, title="Source", group="Bollinger Bands Inputs")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500, group="Bollinger Bands Inputs")
plot(basis, "Basis", color=color.orange, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=color.orange, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=color.orange, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(255, 0, 255, 95))
// Moving Averages //
len1 = input.int(40, minval=1, title="Length Fast MA", group="Moving Average Inputs")
len2 = input.int(120, minval=1, title="Length Slow MA", group="Moving Average Inputs")
src1 = input(close, title="Source Fast MA")
src2 = input(close, title="Source Slow MA")
maColorFast = input.color(color.new(color.red, 0), title = "Color Fast MA", group = "Moving Average Inputs", inline = "maFast")
maColorSlow = input.color(color.new(color.purple, 0), title = "Color Slow MA", group = "Moving Average Inputs", inline = "maSlow")
fast = ta.ema(src1, len1)
slow = ta.ema(src2, len2)
plot(fast, color=maColorFast, title="Fast EMA")
plot(slow, color=maColorSlow, title="Slow EMA")
// ATR Inputs //
strategy.initial_capital = 50000
lengthATR = input.int(title="ATR Period", defval=14, minval=1, group="ATR Input")
risk = input(title="Risk Per Trade", defval=0.01, group="ATR Input")
multiplier = input(title="ATR Multiplier", defval=2, group="ATR Inputs")
atr = ta.atr(length)
amount = (risk * strategy.initial_capital / (2 * atr))
// Buy and Sell Conditions //
entrycondition1 = ta.crossover(fast, slow)
entrycondition2 = fast > slow
sellcondition1 = ta.crossunder(fast, slow)
sellcondition2 = slow > fast
// Buy and Sell Signals //
if (close > basis and entrycondition2)
strategy.entry("long", strategy.long, qty=amount)
stoploss = close - atr * 4
strategy.exit("exit sl", stop=stoploss, trail_offset=stoploss)
if (sellcondition1 and sellcondition2)
strategy.close(id="long")
if (close < basis and sellcondition2)
strategy.entry("short", strategy.short, qty=amount)
stoploss = close + atr * 4
strategy.exit("exit sl", stop=stoploss, trail_offset=stoploss)
if (entrycondition1 and entrycondition2)
strategy.close(id="short")