Double-Track-Breakout-Handelsstrategie basierend auf Bollinger-Bändern
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf der Brin-Band-Doppel-Track-Break-Trading-Strategie. Sie verwendet die Ober- und Unterstrecke des Brin-Bands als Kauf- und Verkaufssignale und setzt einen Stop-Loss-Punkt, um das Risiko zu kontrollieren.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet die Oberbahn und Unterbahn der Brin-Band. Die Brin-Band besteht aus den beiden Standard-Differenz-Kanälen der Gleichung und ihrer Entsprechung. Ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der Preis die Brin-Band berührt oder durchbricht.
Die Strategie zeichnet die Brin-Streifen aus, indem sie den Durchschnitt eines bestimmten Zeitraums (z. B. 20 Tage) und die doppelte Standardabweichung davon berechnet. Die Oberbahnlinie ist das Durchschnitt plus die doppelte Standardabweichung, die Unterbahnlinie ist das Durchschnitt minus die doppelte Standardabweichung. Wenn der Schlusskurs größer als oder gleich der Oberbahnlinie ist, wird ein Verkaufssignal ausgegeben; wenn der Schlusskurs kleiner als oder gleich der Unterbahnlinie ist, wird ein Kaufsignal ausgegeben.
Strategische Vorteile
Die Strategie nutzt die Eigenschaften von Brin-Bändern, um bei außergewöhnlichen Preisschwankungen ein Handelssignal zu erzeugen und so die Chance auf eine Preisumkehr zu ergreifen. Im Vergleich zur einfachen Verfolgung einer Gleichlinienstrategie, die ein Handelssignal bei verstärkten Schwankungen erzeugt, umgeht die Strategie die Gefahr eines falschen Durchbruchs.
Im Vergleich zu einer einfachen Doppel-Orbital-Break-Strategie wird ein Stop-Loss-Mechanismus hinzugefügt. Dies ermöglicht eine effektive Kontrolle der Verluste durch einzelne Fehlsignale. Die Einstellung des Stop-Loss-Punktes ist auch vernünftiger und näher an der Mittellinie, um zu viele Verluste durch zu radikale Stopps zu vermeiden.
Strategisches Risiko
Das größte Risiko dieser Strategie besteht darin, dass die Bollinger Bands selbst die Wirksamkeit der Handelssignale nicht gewährleisten können. Bei außergewöhnlichen Marktsituationen können unzumutbar starke Preisschwankungen auftreten, bei denen die Handelssignale der Bollinger Bands falsch sein können. Dies kann zu erheblichen Verlusten führen.
Außerdem kann die Einstellung des Stop-Loss-Punktes zu radikal oder konservativ sein, was sich auf den endgültigen Gewinn auswirkt. Wenn der Stop-Loss zu groß ist, kann das effektive Signal häufig gestoppt werden, und wenn der Stop-Loss zu klein ist, kann der Verlust nicht effektiv kontrolliert werden.
Richtung der Strategieoptimierung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Verschiedene Kombinationen von Parametern, wie z. B. die Durchschnittsphase, die Standarddifferenzmenge, die Stopp-Prozentsatz, werden getestet, um optimale Parameter zu finden.
Es ist wichtig, dass die Ergebnisse der Analyse in der Praxis berücksichtigt werden, um zu verhindern, dass die Ergebnisse der Analyse in der Praxis fehlerhaft sind.
Optimierung von Stop-Loss-Strategien anstelle von einfachen Stop-Loss-Strategien, wie beispielsweise durch mobile Stop-Loss-Strategien oder Batch-Stop-Strategien;
Die Brin-Band mit unterschiedlichen Zeitspannen zur Bestätigung von Handelssignalen und zur Vermeidung von Einbrüchen.
Zusammenfassen
Die Strategie als Ganzes ist eine praktische Strategie, die Trendverfolgung und einen Doppelschienenbruch kombiniert. Sie ist in der Lage, Wendechancen zu ergreifen, wenn die Preisschwankungen zunehmen, und setzt Stop-Losses, um das Risiko zu kontrollieren. Die Stabilität und Profitabilität der Strategie können durch Parameteroptimierung, zusätzliche Signalfilterung und Optimierung der Stop-Loss-Strategie weiter verbessert werden.
/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy by Royce Mars", overlay=true)
length = input.int(20, minval=1)
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss Percent", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)
ma(source, length, _type) =>
switch _type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Buy and Sell Conditions
buyCondition = close <= lower
sellCondition = close >= upper
// Stop Loss Condition
stopLossCondition = close < basis * (1 - stopLossPercent / 100)
// Strategy Execution
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)
strategy.close("Buy", when=sellCondition or stopLossCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition)
strategy.close("Sell", when=buyCondition)
// Plotting on the Chart
plotshape(buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(sellCondition or stopLossCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)
// Plotting the Bollinger Bands
plot(basis, "Basis", color=color.orange)
p1 = plot(upper, "Upper Band", color=color.blue)
p2 = plot(lower, "Lower Band", color=color.blue)
fill(p1, p2, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))