Tendencia a corto plazo de las bandas de Bollinger Breakout tras la estrategia

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-23 17:01:12
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Resumen general

La estrategia de ruptura de bandas de Bollinger es una estrategia de tendencia a corto plazo optimizada para el comercio de criptomonedas. Utiliza el indicador de bandas de Bollinger bien establecido como generador de señal central y es capaz de tomar posiciones largas y cortas.

La estrategia cuenta con un alto nivel de configurabilidad, incluyendo los parámetros de Bollinger Bands, varios filtros, configuración de take profit/stop loss y umbral máximo de pérdida intradiaria.

Cómo funciona

La estrategia se centra en el indicador de bandas de Bollinger, que calcula una banda media, una banda superior y una banda inferior que sirven como proxies para los promedios de precios y los límites de volatilidad.

Además, se implementan múltiples filtros para evitar señales falsas:

Filtro de tendencia: largo por encima de la media móvil, corto por debajo de la media móvil
Filtro de volatilidad: sólo se negocian cuando la volatilidad se expande
Filtro de dirección: configurable para direcciones largas, cortas o ambas
Filtro de tasa de cambio: movimiento de precios suficiente desde el cierre anterior requerido
Filtro de fecha: para especificación del marco de tiempo de backtesting

Las salidas se manejan a través de mecanismos de toma de ganancias, stop loss y trailing stop para bloquear las ganancias y limitar las pérdidas.

Ventajas

Las principales ventajas de esta estrategia incluyen:

Indicador de bandas de Bollinger confiables como señal central
Los filtros personalizables evitan las transacciones no deseadas
Diseño completo de stop loss/take profit
Protección de pérdidas intradiarias máximas frente a la extracción extrema
Prospera en mercados de tendencia con potencial de ganancia

Los riesgos

A pesar de las ventajas, siguen existiendo algunos riesgos:

Los cambios en las bandas de Bollinger pueden conducir a pérdidas
Los filtros demasiado rígidos reducen las operaciones en los mercados de rango
Las brechas pueden detener las posiciones de forma preventiva
No se pueden evitar completamente los movimientos extremos.

Las mitigaciones incluyen el ajuste de filtros, intervención manual y paradas ajustadas.

Oportunidades de mejora

Optimizaciones posibles para esta estrategia:

Búsqueda de combinaciones óptimas de parámetros
Introducir el aprendizaje automático para la optimización adaptativa
Investigar mejores métodos de detención de pérdidas, por ejemplo, detenciones de volatilidad
Incorporar el sentimiento para guiar las acciones discrecionales
Utilizar instrumentos correlacionados para el arbitraje estadístico

Conclusión

La estrategia de ruptura de bandas de Bollinger es un sistema probado en el tiempo para el comercio de tendencias a corto plazo. Al combinar los méritos de la señal de bandas de Bollinger y filtros prudentes, genera entradas de calidad para tendencias mientras evita señales falsas. Los mecanismos integrales de gestión de riesgos también contienen reducciones de manera efectiva.

/*backtest
start: 2022-11-22 00:00:00
end: 2023-11-04 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=5
strategy("Bollinger Bands - Breakout Strategy",overlay=true
         )



// Define the length of the Bollinger Bands
bbLengthInput = input.int (15,title="Length", group="Bollinger Bands", inline="BB")
bbDevInput = input.float (2.0,title="StdDev", group="Bollinger Bands", inline="BB")

// Define the settings for the Trend Filter
trendFilterInput = input.bool(false, title="Above/Below", group = "Trend Filter", inline="Trend")
trendFilterPeriodInput = input(223,title="", group = "Trend Filter", inline="Trend")
trendFilterType = input.string (title="", defval="EMA",options=["EMA","SMA","RMA", "WMA"], group = "Trend Filter", inline="Trend")

volatilityFilterInput = input.bool(true,title="StdDev", group = "Volatility Filter", inline="Vol")
volatilityFilterStDevLength = input(15,title="",group = "Volatility Filter", inline="Vol")
volatilityStDevMaLength = input(15,title=">MA",group = "Volatility Filter", inline="Vol")

// ROC Filter

// f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/
f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1]
high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false)

roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")

closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false)
roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100  > roc_threshold : true

// Trade Direction Filter

// tradeDirectionInput = input.string("Auto",options=["Auto", "Long&Short","Long Only", "Short Only"], title="Trade", group="Direction Filter", tooltip="Auto: if a PERP is detected (in the symbol description), trade long and short\n Otherwise as per user-input")

// tradeDirection = switch tradeDirectionInput
// 	"Auto" => str.contains(str.lower(syminfo.description), "perp") or str.contains(str.lower(syminfo.description), ".p") ? strategy.direction.all : strategy.direction.long
// 	"Long&Short" => strategy.direction.all
// 	"Long Only" => strategy.direction.long
//     "Short Only" => strategy.direction.short
// 	=> strategy.direction.all

// strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)


// Calculate and plot the Bollinger Bands
[bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb (close, bbLengthInput, bbDevInput)

plot(bbMiddle, "Basis", color=color.orange)
bbUpperPlot = plot(bbUpper, "Upper", color=color.blue)
bbLowerrPlot = plot(bbLower, "Lower", color=color.blue)
fill(bbUpperPlot, bbLowerrPlot, title = "Background", color=color.new(color.blue, 95))


// Calculate and view Trend Filter

float tradeConditionMa = switch trendFilterType
	"EMA" => ta.ema(close, trendFilterPeriodInput)
	"SMA" => ta.sma(close, trendFilterPeriodInput)
	"RMA" => ta.rma(close, trendFilterPeriodInput)
    "WMA" => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput)
	// Default used when the three first cases do not match.
	=> ta.wma(close, trendFilterPeriodInput)


trendConditionLong  = trendFilterInput ? close > tradeConditionMa : true
trendConditionShort = trendFilterInput ? close < tradeConditionMa : true
plot(trendFilterInput ? tradeConditionMa : na, color=color.yellow)

// Calculate and view Volatility Filter

stdDevClose = ta.stdev(close,volatilityFilterStDevLength)
volatilityCondition = volatilityFilterInput ? stdDevClose > ta.sma(stdDevClose,volatilityStDevMaLength) : true

bbLowerCrossUnder =  ta.crossunder(close, bbLower)
bbUpperCrossOver =  ta.crossover(close, bbUpper)

bgcolor(volatilityCondition ? na : color.new(color.red, 95))


// Date Filter

start = input(timestamp("2017-01-01"), "Start", group="Date Filter")
finish = input(timestamp("2050-01-01"), "End", group="Date Filter")

date_filter = true

// Entry and Exit Conditions

entryLongCondition = bbUpperCrossOver and trendConditionLong and volatilityCondition and date_filter and roc_filter
entryShortCondition = bbLowerCrossUnder and trendConditionShort and volatilityCondition and date_filter and roc_filter

exitLongCondition = bbLowerCrossUnder
exitShortCondition = bbUpperCrossOver

// Orders

if entryLongCondition
    strategy.entry("EL", strategy.long)

if entryShortCondition
    strategy.entry("ES", strategy.short)

if exitLongCondition
    strategy.close("EL")

if exitShortCondition
    strategy.close("ES")



// Long SL/TP/TS

xl_ts_percent      = input.float(2,step=0.5, title= "TS", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Treshold %")
xl_to_percent      = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Offset %")

xl_ts_tick = xl_ts_percent * close/syminfo.mintick/100
xl_to_tick = xl_to_percent * close/syminfo.mintick/100

xl_sl_percent      = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Long", inline="LSLTP") 
xl_tp_percent      = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Long", inline="LSLTP")

xl_sl_price = strategy.position_avg_price * (1-xl_sl_percent/100)
xl_tp_price = strategy.position_avg_price * (1+xl_tp_percent/100)

strategy.exit("XL+SL/TP", "EL", stop=xl_sl_price, limit=xl_tp_price, trail_points=xl_ts_tick, trail_offset=xl_to_tick,comment_loss= "XL-SL", comment_profit = "XL-TP",comment_trailing = "XL-TS")

// Short SL/TP/TS
xs_ts_percent      = input.float(2,step=0.5, title= "TS",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Treshold %")
xs_to_percent      = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Offset %")

xs_ts_tick = xs_ts_percent * close/syminfo.mintick/100
xs_to_tick = xs_to_percent * close/syminfo.mintick/100

xs_sl_percent      = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Stop Loss %") 
xs_tp_percent      = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Short",  inline="ESSLTP", tooltip="Take Profit %")

xs_sl_price = strategy.position_avg_price * (1+xs_sl_percent/100)
xs_tp_price = strategy.position_avg_price * (1-xs_tp_percent/100)

strategy.exit("XS+SL/TP", "ES", stop=xs_sl_price, limit=xs_tp_price, trail_points=xs_ts_tick, trail_offset=xs_to_tick,comment_loss= "XS-SL", comment_profit = "XS-TP",comment_trailing = "XS-TS")


max_intraday_loss = input.int(10, title="Max Intraday Loss (Percent)", group="Risk Management")

//strategy.risk.max_intraday_loss(max_intraday_loss, strategy.percent_of_equity)

// Monthly Returns table, modified from QuantNomad. Please put calc_on_every_tick = true to plot it. 

monthly_table(int results_prec, bool results_dark) =>
    new_month = month(time) != month(time[1])
    new_year  = year(time)  != year(time[1])
    
    eq = strategy.equity
    
    bar_pnl = eq / eq[1] - 1
    
    cur_month_pnl = 0.0
    cur_year_pnl  = 0.0
    
    // Current Monthly P&L
    cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : 
                     (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 
    
    // Current Yearly P&L
    cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : 
                     (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1  
    
    // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
    var month_pnl  = array.new_float(0)
    var month_time = array.new_int(0)
    
    var year_pnl  = array.new_float(0)
    var year_time = array.new_int(0)
    
    last_computed = false
    
    if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast))
        if (last_computed[1])
            array.pop(month_pnl)
            array.pop(month_time)
            
        array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
        array.push(month_time, time[1])
    
    if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast))
        if (last_computed[1])
            array.pop(year_pnl)
            array.pop(year_time)
            
        array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
        array.push(year_time, time[1])
    
    last_computed := barstate.islast ? true : nz(last_computed[1])
    
    // Monthly P&L Table    
    var monthly_table = table(na)
    
    cell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5
    cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555
    cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF

    // ell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5
    // cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555
    // cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF
    if (barstate.islast)
        monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, bgcolor=cell_hr_bg_color,border_width=1,border_color=cell_border_color)
    
        table.cell(monthly_table, 0,  0, syminfo.tickerid + " " + timeframe.period,     text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 1,  0, "Jan",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 2,  0, "Feb",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 3,  0, "Mar",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 4,  0, "Apr",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 5,  0, "May",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 6,  0, "Jun",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 7,  0, "Jul",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 8,  0, "Aug",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 9,  0, "Sep",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec",  text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
        table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
    
        for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
            table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
            
            y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.lime :  array.get(year_pnl, yi) < 0 ? color.red : color.gray
            table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, results_prec)), bgcolor = y_color)
            
        for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
            m_row   = year(array.get(month_time, mi))  - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            m_col   = month(array.get(month_time, mi)) 
            m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.lime : array.get(month_pnl, mi) < 0 ? color.red : color.gray
            
            table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, results_prec)), bgcolor = m_color)

results_prec = input(2, title = "Precision", group="Results Table")
results_dark = input.bool(defval=true, title="Dark Mode", group="Results Table")
monthly_table(results_prec, results_dark)

Más.