ianzeng123
Überblick
Die Bollinger Bands Mean Return Trading Strategie ist eine quantitative Trading-Methode, die auf der Grundlage von Preisschwankungen und der Mean Return-Prinzipien beruht. Die Strategie nutzt die Bollinger Bands-Indikatoren, um überverkaufte Marktzonen zu identifizieren und bei einer Rückkehr der Preise zum Mittelwert zu investieren. Die Kernidee der Strategie besteht darin, die Bewegung der Preise von der Bollinger Bands-Relation zurück in die mittlere Bahn (die 20-Zyklus-Gewinnlinie) zu erfassen, um relativ zuverlässige kurzfristige Gewinnchancen zu erzielen.
Strategieprinzip
Die Grundprinzipien der Strategie basieren auf der Mittelwert-Rückgangstheorie und der Anwendung des Brin-Band-Indikators. Der Brin-Band besteht aus drei Linien: Mittlere Bahn ((20-Zyklus-Einfacher Moving Average), obere Bahn ((Mittlere Bahn plus zweifache Standarddifferenz) und untere Bahn ((Mittlere Bahn minus zweifache Standarddifferenz)). Die konkrete Ausführungslogik der Strategie lautet wie folgt:
Teilnahmebedingungen:
- Die erste Kerze (Candle 1) schließt unterhalb der Brin-Reihe ab.
- Die zweite Kerze (Candle 2) schließt höher als die Brin-Reihe.
- Wenn die oben genannten Bedingungen erfüllt sind, machen Sie mehr Stopp-Orders in der höchsten Preis-Einstellung der zweiten Linie
Die Einstellungen für die Stoppschaltung:
- Wenn der Preis die 20-Zyklus-Gehaltslinie erreicht (Brin-Band-Mittelbahn), ist die gesamte Platzierung möglich (Ziel: 100% Gewinn).
Stop-Loss-Einstellungen:
- Niedrigere Stop-Loss-Werte zwischen den niedrigsten Punkten der ersten und zweiten Wurzeln
Das Eintrittssignal dieser Strategie bedeutet, dass der Markt möglicherweise überverkauft ist und anfängt zu rückstoßen, während der Stopp auf der mittleren Bahn die Philosophie der Mittelwertrückkehr widerspiegelt.
Strategische Vorteile
Genaue Ein- und Ausstiegsbedingungen: Die Strategie bietet genaue Eintrittsbedingungen (spezifische Performance der beiden Pins) und klare Gewinnziele (z. B. 20-Zyklus-Mittelwert), wodurch subjektive Urteile im Handelsprozess reduziert werden.
Auf der Grundlage statistischer Prinzipien: Die Brin-Band basiert auf der Berechnung der Standarddifferenz und hat eine statistische Grundlage. Wenn der Preis zu weit vom Mittelwert abweicht, gibt es eine größere Wahrscheinlichkeit, dass er zum Mittelwert zurückkehrt.
Risikokontrolle ist vernünftig: Der Stop-Loss wird am untersten Punkt des Einstiegssignals eingestellt, um den maximalen Verlust eines einzelnen Handels zu begrenzen.
Die Geldverwaltung ist eindeutig: Die Strategie verwendet den Prozentsatz der Konto-Gesamtvermögenswerte (>100%) für die Positionsabwicklung, um die Risikobewertung zu erleichtern.
Visuelle Unterstützung: Der Code enthält eine Visualisierung der Brin-Band und der Einstiegssignale, die es dem Händler ermöglichen, die Marktlage und die Signal-Triggerpunkte intuitiv zu verstehen.
Vermeiden Sie eine Reihe von schlechten Geschäften: Die Strategie setzt eine Beschränkung, um ein neues Einstiegssignal nur dann zu berücksichtigen, wenn keine Position eröffnet wurde.
Strategisches Risiko
Schwankungsrisiko: In schwankenden Märkten können die Preise zwischen der unteren und mittleren Bahn des Bollinger Bands mehrfach schwanken, was zu häufigen und ineffizienten Transaktionen führt.
Trendmarktrisiko: Bei einem starken Abwärtstrend kann der Preis nach einem kurzen Aufschwung weiter sinken und die vorherigen Tiefpunkte brechen, was dazu führt, dass ein Stop-Loss ausgelöst wird.
Übermäßige Kapitalnutzung: Die Strategie verwendet 100% des Kontogeldes, um zu handeln, was zu einem schnellen Rückgang des Kontogeldes führen kann, wenn die Konten in Folge verlieren.
Falsches Durchbruchrisiko: Manchmal kann der Preis nur kurzzeitig das Bollinger Band brechen und dann schnell zurückgehen, was zu einem falschen Einstiegssignal führt.
Mangel an Marktumfeldfilterung: Die Strategie filtert die Signale nicht unter Berücksichtigung der Gesamtmarktumgebung (z. B. Trendrichtung, Schwankungen) und kann unter unangemessenen Marktbedingungen Handelssignale erzeugen.
Richtung der Strategieoptimierung
Einführung eines Trendfilters: Es können Long-Period Moving Averages oder andere Trend-Indikatoren hinzugefügt werden, um mehrere Signale nur im Aufwärtstrend oder im neutralen Trendumfeld auszuführen und den Handel im Abwärtstrend zu vermeiden.
Optimierte Kapitalverwaltung: Anpassung des Handelsvolumens von einem festen 100% zu einem dynamischen Prozentsatz, Anpassung der Positionsgröße basierend auf Marktvolatilität oder Konto-Widerrufs-Status, um das Risiko zu verringern.
Mehrfache Zeitrahmen-Analyse: Marktrichtung auf größeren Zeitrahmen bestätigen, dann Handelssignale auf kleineren Zeitrahmen ausführen, um die Gewinnrate zu erhöhen.
Zusätzliche Bedingungen wie die Bestätigung der Transaktionsmenge, die Bestätigung der RSI-Überverkaufszone, um falsche Signale zu reduzieren.
Einführung eines Teilgewinnmechanismus: Es ist möglich, mehrere Gewinnziele zu setzen, z. B. nur einen Teil der Positionen abzuwickeln, wenn die Brin-Band-Mittellinie erreicht wird, damit die restlichen Positionen weiterhin profitabel sind.
Dynamische Stop-Adjustment: Einführung einer Stop-Tracking-Funktion, die die Stop-Position automatisch anpasst, wenn sich der Preis in eine günstige Richtung bewegt, um bereits erzielte Gewinne zu schützen.
Optimierung der Parameter-Einstellungen: Durch Rückmessung verschiedener Brin-Band-Perioden (< 20 Jahre) und Standarddifferenz-Multiplikatoren (< 2,0 Jahre) findet man eine Kombination von Parametern, die besser für einen bestimmten Markt geeignet sind.
Zusammenfassen
Die Bollinger Bands Average Return Trading Strategie ist eine einfache und effektive quantitative Trading-Methode, die die Eigenschaften des Marktes der Average Return nutzt, um den Prozess zu erfassen, in dem die Preise von den Überverkaufszonen zurück zum Mittelwert zurückkehren. Die Strategie verfügt über klare Einstiegs-, Stop- und Stop-Loss-Bedingungen, die leicht umgesetzt und getestet werden können. Um die Stabilität der Strategie zu verbessern, wird jedoch empfohlen, Verbesserungen wie Trendfilterung, Multiple-Time-Framework-Analyse und Optimierung der Kapitalverwaltung einzuführen.
/*backtest
start: 2024-07-09 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Reversal | 100% Take at 20 MA", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,
initial_capital=1000, currency=currency.EUR)
// === PARAMETERS ===
bb_length = 20
bb_mult = 2.0
// === BOLLINGER BANDS ===
basis = ta.sma(close, bb_length)
dev = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// === DETECTION OF 2 CANDLES ===
candle1 = close[1] < lower[1]
candle2 = close > lower
valid_entry = candle1 and candle2
entry_price = high
stop_price = math.min(low, low[1])
final_target = basis // Final take profit is the 20-period moving average
// === ENTRY SIGNAL ===
entry_condition = valid_entry and strategy.opentrades == 0
if entry_condition
strategy.entry("Bollinger Entry", strategy.long, stop=entry_price)
// === FULL EXIT AT 20 MA ===
if strategy.position_size > 0 and close >= final_target
strategy.close("Bollinger Entry", comment="🎯 Take at 20 MA")
// === STOP LOSS ===
if strategy.position_size > 0 and low <= stop_price
strategy.close("Bollinger Entry", comment="🛑 Initial Stop")
// === VISUALIZATION ===
plot(upper, title="Upper Band", color=color.red)
plot(lower, title="Lower Band", color=color.green)
plot(basis, title="20 MA", color=color.gray)
plotshape(valid_entry, location=location.belowbar, style=shape.arrowup, color=color.green, title="Bollinger Signal")