La estrategia se basa en un indicador de la banda de Brin, que hace más cuando el precio rompe la banda de Brin y baja, y cerrar la posición cuando el precio toca la banda de Brin. La estrategia utiliza el principio de inclusión de la banda de Brin para rastrear las rupturas anormales en el precio y lograr el objetivo de comprar y vender.
Calcula el SMA medio de la banda de Bryn, tomando el promedio móvil simple de los precios de cierre más recientes.
La diferencia estándar StdDev refleja el rango de fluctuación de los precios.
El SMA de la línea central, sumado a la desviación de la diferencia estándar, es el resultado de la inclinación de Brin.
El SMA de la línea central menos la desviación de la diferencia estándar, es el desvío de Brin.
Cuando el precio de cierre se rompa de abajo hacia arriba, haga una entrada adicional.
Cuando el precio toque la vía, considere que el precio es anormal y salga de la posición.
La mayor ventaja de esta estrategia es que utiliza las características estadísticas de los indicadores de la banda de Brin para rastrear con eficacia las fluctuaciones anormales del mercado y capturar tendencias. En comparación con las estrategias de promedios móviles convencionales, la estrategia de la banda de Brin tiene una ventaja:
La cinta de Brin se adapta automáticamente a las fluctuaciones del mercado.
La brecha sirve como señal de entrada más fiable.
El regreso al eje medio es una señal de parada razonable.
El espacio para la optimización de los parámetros es amplio y se puede ajustar para diferentes mercados.
Puede capturar tendencias de línea media y larga, pero también puede usarse para líneas cortas.
Los principales riesgos potenciales de esta estrategia son:
La cinta de Brín no funciona bien en el mercado horizontal, por lo que debe evitarse el error.
La señal de penetración puede ser falsa, por lo que hay que tomar precauciones.
La posición de la parada está demasiado idealizada para ser optimizada en la práctica.
La configuración incorrecta de los parámetros puede causar transacciones demasiado frecuentes o conservadoras.
El ciclo de detección debe ser lo suficientemente largo como para evitar la curvatura.
Las medidas de manejo de riesgos correspondientes:
La combinación de los indicadores de volumen de transacciones con las señales de filtración.
Optimización de parámetros, prueba de la eficacia de los datos en diferentes mercados.
Se ha añadido la posición de parada móvil y la posición de parada rotativa.
La señal de evaluación se desvía para evitar la persecución.
La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:
Prueba con diferentes tamaños de parámetros de la banda de Bryn para encontrar la combinación óptima.
Aumentar las medias, MACD y otros indicadores para filtrar las señales de ruptura.
Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los parámetros de la banda de Bryn.
Al mismo tiempo que se inicia la entrada, se evalúan las fortalezas y las debilidades y se ajustan las posiciones.
La detección de datos de períodos más largos y la estabilidad de las estrategias de prueba.
Añadir un mecanismo de suspensión de pérdidas para controlar el riesgo.
En general, la estrategia de la cinta de Brin es una estrategia de seguimiento de tendencias confiable. Puede capturar fluctuaciones anormales de precios de manera efectiva. Pero también debemos tener en cuenta su desviación con la práctica real y optimizar continuamente los parámetros. Si se utiliza en el mercado real, debe realizarse una estricta gestión de riesgos y controlar las pérdidas individuales.
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-12 04:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="BB training No Repainting (OTS Mode)", overlay=true)
// Strategy Rules:
// 1. Enter trade when price crosses above the lower band
// 2. Exit trade when price touches the upper band
//
// Chart Properties
testStartYear = input(2010, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? #6c6f6c : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
// User provided values
smaLength = input(title="SMA Length", type=input.integer, defval=20) // Middle band period length (moving average)
stdLength = input(title="StdDev Length", type=input.integer, defval=20) // Range to apply bands to
ubOffset = input(title="Upper Band Offset", type=input.float, defval=2.0, step=0.5) // Number of standard deviations above MA
lbOffset = input(title="Lower Band Offset", type=input.float, defval=2.0, step=0.5) // Number of standard deviation below MA
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
smaValue = sma(close, smaLength) // Middle band
stdDev = stdev(close, stdLength)
upperBand = smaValue + stdDev * ubOffset // Top band
lowerBand = smaValue - stdDev * lbOffset // Bottom band
// Plot bands to chart
plot(series=smaValue, title="SMA", color=color.green)
plot(series=upperBand, title="UB", color=color.blue, linewidth=2)
plot(series=lowerBand, title="LB", color=color.blue, linewidth=2)
longCondition = (crossover(close, lowerBand))
closeLongCondition = (close >= upperBand)
if (longCondition and testPeriod())
strategy.entry(id="CALL", long=true)
strategy.close(id="CALL", when=closeLongCondition)