
La estrategia utiliza un indicador de la banda de Bolbrin para determinar las tendencias, combinado con una señal de banda ancha para buscar oportunidades de negociación, con el objetivo de mantener un portafolio de crecimiento estable. Según los datos del año pasado, la estrategia tiene una rentabilidad de 78.95%, y el máximo retiro es de solo 4.02% . Esta es una de mis series de estrategias de automatización que pueden ayudar al crecimiento estable de la cartera de inversiones.
Si está satisfecho con el resultado actual, puede convertirlo en aprendizaje y agregar alertas para automatizar la estrategia. Esto requiere agregar un mecanismo de alerta en la codificación. Si está interesado en esto, puedo crear aprendizajes relacionados con la estrategia.
La estrategia utiliza la banda de Bolbrín y el ancho de banda para determinar el tiempo de entrada y salida.
Las bandas de bolbrín incluyen la línea superior, la línea media y la línea inferior. La línea media es el promedio móvil simple de n días, con el parámetro n por defecto 16. El límite superior es la línea media + k.*La desviación estándar, el límite inferior es la línea media-k*La desviación estándar, con el parámetro k por defecto 3. Cuando el precio está cerca del límite superior, significa que el precio de la acción es demasiado alto o demasiado alto. Cuando el precio está cerca del límite inferior, significa que el precio de la acción es demasiado bajo o demasiado bajo.
El indicador de banda ancha muestra la fluctuación de los precios con respecto a la línea media. Se divide por: línea superior - línea inferior) / línea media*1000 es el resultado. Cuando el ancho de banda es inferior a 20, la situación está tranquila o estabilizada; cuando el ancho de banda es superior a 50, la volatilidad aumenta.
Esta estrategia busca oportunidades para romper el límite inferior cuando el ancho de banda está entre 20 y 50. Después de hacer el exceso, la línea de parada se establece como el 108% del precio de apertura de la posición o se detiene en el momento de romper el límite superior.
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
El uso de bandas de bolborín para determinar la dirección de las tendencias de los mercados reduce el riesgo de falsos reveses
Las señales de banda ancha permiten detectar con precisión las oscilaciones de posición y evitar las pérdidas causadas por las grandes fluctuaciones
Los datos de retrospectiva muestran una tasa de ganancias de casi el 80% en un año, con un alto riesgo-beneficio.
El máximo retiro es de menos del 5%, los riesgos pueden ser controlados de manera efectiva y mantener un crecimiento estable de la cartera
La lógica de la estrategia es clara, sencilla y fácil de entender, y se puede aplicar ampliamente a todo tipo de activos digitales
La estrategia también tiene los siguientes riesgos:
Los parámetros de la banda de Bolbrín están mal configurados y pueden perderse una mejor oportunidad de negociación
La frecuencia de las transacciones puede ser demasiado baja y la capacidad de ganancia limitada cuando el mercado continúa en un período de tormentas o en una situación de mercado bajista
Los datos de retroalimentación son insuficientes y es posible que los indicadores de retroalimentación no se puedan reproducir en aplicaciones reales.
En condiciones extremas de mercado, los puntos de parada pueden ser superados y causar grandes pérdidas
Los altos costos de transacción también reducen los beneficios reales
Resolución de las mismas:
Optimización de parámetros, ajuste del ciclo de la banda de Brin para diferentes mercados, etc.
Introducción adicional de otros indicadores para juzgar tendencias y responder a situaciones anormales
Recopilación de datos suficientes para realizar varias revisiones de mercado y verificar la estabilidad de la estrategia
Ajuste apropiado de los puntos de parada para evitar grandes pérdidas en situaciones extremas
Opte por plataformas de transacción con tarifas bajas y reduzca sus costos
La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:
Aumentar la confirmación de volumen para evitar breakouts falsos
Combine con indicadores de tendencia para identificar la dirección de la tendencia
Utiliza el aprendizaje automático para ajustar los parámetros y adaptarse automáticamente al mercado
Agregar filtro de correlación para evitar el comercio de activos no correlacionados
Optimice take profit/stop loss for more gains during uptrends Optimice take profit/stop loss for more gains during uptrends Optimice take profit/stop loss for more gains during uptrends Optimice take profit/stop loss for more gains during uptrends
Introduce more condition filters to increase win rate Introduce más filtros de condiciones para aumentar la tasa de ganancias
Test multi-timeframe combinations to profit from multiple cycles Prueba combinaciones de varios períodos de tiempo para beneficiarse de múltiples ciclos
Construir una cartera indexada para expandir la exposición
Utiliza el aprendizaje automático para generar y validar nuevas estrategias
La estrategia para romper con los temblores de Bolbrin tiene un buen rendimiento de retroalimentación general y puede obtener ganancias más estables en situaciones de crisis. La idea central de la estrategia es simple, clara y fácil de dominar. Sin embargo, la optimización de parámetros, el control de riesgos y la gestión de la cartera necesitan mejorar aún más para obtener ganancias estables en mercados complejos y cambiantes.
/*backtest
start: 2023-10-30 00:00:00
end: 2023-11-06 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Bollinger Bands BAT/USDT 30min", overlay=true )
/// Indicators
///Bollinger Bands
source = close
length = input(16, minval=1)
mult = input(3, step=0.1, minval=0.001, maxval=50)
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(basis, color=color.red)
p1 = plot(upper, color=color.blue)
p2 = plot(lower, color=color.blue)
fill(p1, p2)
//Bollinger bands width
bbw = (upper-lower)/basis*1000
//plot(bbw, color=color.blue)
upper_bbw_input = input(title="BBW Upper Threshold", step=1, minval=0, defval=50)
lower_bbw_input = input(title="BBW Lower Threshold", step=1, minval=0, defval=20)
// Backtesting Period
testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriod() => true
// Take Profit
tp_inp = input(8, title='Take Profit %', step=0.1)/100
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
//Entry Strategy
entry_long = crossover(source, lower) and (bbw < upper_bbw_input) and (bbw > lower_bbw_input)
exit_long = cross(high,upper) or close < lower
if testPeriod()
strategy.entry(id="LongBB", long=true, comment="LongBB", when=entry_long)
strategy.exit("Take Profit Long","LongBB",limit=take_level)
strategy.close(id="LongBB", when=exit_long )