Las bandas de Bollinger ATR y la estrategia de parada de seguimiento

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-03 11:20:06
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Resumen general

Esta estrategia combina el indicador Bollinger Bands y el indicador Average True Range (ATR) para formar una estrategia de negociación de ruptura con una función de stop loss. Las señales de negociación se generan cuando los precios rompen las bandas de Bollinger de desviaciones estándar especificadas. Al mismo tiempo, el indicador ATR se utiliza para calcular la stop loss y tomar ganancias para controlar la relación riesgo / recompensa. Además, la estrategia también tiene características como filtro de tiempo y optimización de parámetros.

Estrategia lógica

Paso 1, Calcule la banda media, banda superior y banda inferior. La banda media es el promedio móvil simple (SMA) del precio, y las bandas superior e inferior son múltiplos de la desviación estándar del precio. Cuando el precio se rompe hacia arriba desde la banda inferior, vaya largo. Cuando el precio se rompe hacia abajo desde la banda superior, vaya corto.

Paso 2, Calcular el indicador ATR. El indicador ATR refleja la volatilidad promedio del precio. De acuerdo con el valor ATR, establezca el stop loss para posiciones largas y posiciones cortas. Al mismo tiempo, establezca la posición take profit basada en el valor ATR para controlar la relación riesgo / recompensa.

Paso 3: Utilice el filtro de tiempo para operar solo en un período de tiempo especificado para evitar fluctuaciones drásticas de los principales eventos noticiosos.

Paso 4, Mecanismo de parada de tracción.

Análisis de ventajas

Las bandas de Bollinger reflejan el equilibrio de precios de manera más efectiva que la media móvil única;
El ATR controla la relación riesgo/beneficio de cada operación;
La suspensión de seguimiento se ajusta automáticamente en función de la volatilidad del mercado para obtener ganancias;
Los abundantes parámetros de estrategia permiten una alta personalización.

Análisis de riesgos

Pueden producirse pérdidas pequeñas múltiples cuando el mercado se consolida;
No se ha producido una reversión de la ruptura con el cruce de bandas de Bollinger;
Riesgos más altos asociados con sesiones nocturnas y eventos de noticias importantes.

Las medidas de contramedida:

Seguir estrictamente los principios de gestión de riesgos, controlar las pérdidas por operación;
Optimizar los parámetros para mejorar la tasa de ganancia;
Aplique el filtro de tiempo para evitar períodos de alto riesgo.

Direcciones de optimización

ensayar diferentes combinaciones de parámetros;
Añadir un indicador de tiempo como OBV;
Incorporar el modelo de aprendizaje automático.

Conclusión

Esta estrategia combina bandas de Bollinger para determinar el equilibrio de tendencia y las direcciones de ruptura, ATR para calcular el stop loss y tomar ganancias para controlar la relación riesgo / recompensa, y el trailing stop para bloquear las ganancias. Sus ventajas se encuentran en una alta personalización, riesgos controlables y idoneidad para el comercio intradiario a corto plazo. Se pueden lograr mejoras adicionales en la tasa de ganancia y la rentabilidad a través de la optimización de parámetros y el aprendizaje automático.

/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © sadeq_haddadi

//@version=5

strategy('Bollinger Bands + ATR / trail- V2', overlay=true ) // Interactive Brokers rate)



//date and time
startDate   = input(title="Start Date", defval=timestamp("01 Aug 2023 00:00 +0000"), tooltip="Date & time to begin analysis",group = 'Time Filter')
endDate     = input(title="End Date", defval=timestamp("1 Jan 2099 00:00 +0000"), tooltip="Date & time to stop analysis")
timeSession = input(title="Time Session To Analyze", defval="0300-1700", tooltip="Time session to analyze")
inSession(sess) => true

// indicators 

length = input.int(20, minval=1,group = 'Bollinger Band')
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult1 = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev1")
mult2 = input.float(3.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev2")

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)
dev1 = mult1 * ta.stdev(src, length)
dev2 = mult2 * ta.stdev(src, length)
upper1 = basis + dev1
lower1 = basis - dev1
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)
plot(basis, "Basis", color=#2962FF, offset = offset,linewidth=2)
p1 = plot(upper1, "Upper", color=color.new(color.white,50), offset = offset,linewidth=2)
p2 = plot(lower1, "Lower", color=color.new(color.white,50), offset = offset,linewidth=2)
p3 = plot(upper2, "Upper", color=color.new(color.white,80), offset = offset,linewidth=1)
p4 = plot(lower2, "Lower", color=color.new(color.white,80), offset = offset,linewidth=1)

fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
fill(p3, p4, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

show_crosses = input(false, "Show Cross the Bands?")

plotshape(show_crosses and ta.crossover(close, upper2)  ? src : na, "S", style = shape.triangledown, location =location.abovebar, color = color.yellow, size = size.tiny)
plotshape(show_crosses and ta.crossunder(low, lower2) ? src : na ,"L", style = shape.triangleup, location =  location.belowbar, color = color.purple, size = size.tiny)

second_entry = input(true, "Show second deviation entry point?")

//atr

length_ATR = input.int(title="Length", defval=5, minval=1,group = 'ATR')
smoothing = input.string(title="Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
m = input.float(1, "Multiplier")
src1 = input(high)
src2 = input(low)
pline = input.bool(title = 'show ATR lines ?', defval=false)



ma_function(source, length_ATR) =>
	if smoothing == "RMA"
		ta.rma(source, length_ATR)
	else
		if smoothing == "SMA"
			ta.sma(source, length_ATR)
		else
			if smoothing == "EMA"
				ta.ema(source, length_ATR)
			else
				ta.wma(source, length_ATR)
				
a = ma_function(ta.tr(true), length_ATR) * m
x = ma_function(ta.tr(true), length_ATR) * m + src1
x2 = src2 - ma_function(ta.tr(true), length_ATR) * m

PP1 = plot(pline ? x :na , title = "ATR Short Stop Loss", color= color.new(color.red,20) )
PP2 = plot(pline ? x2:na , title = "ATR Long Stop Loss",  color=color.new(color.green,20) )

Tp_to_Sl = input.float(1.5, "TP/SL")
candle_size =  input.float(10, "candle/pip")
distance_source =  input.float(1.5, "distance to midline/pip")
//strategy

buyCondition = low[2] < lower1 and  ta.crossover(close[1], lower1)  and strategy.position_size == 0 and (close[1] - open[1]) < candle_size * 0.0001 and close > open and ( basis - close) > distance_source * 0.0001

sellCondition = high[2] > upper1 and ta.crossunder(close[1], upper1)  and strategy.position_size == 0 and (open[1] - close[1]) < candle_size * 0.0001 and close < open  and (close - basis) > distance_source * 0.0001
//
buyCondition2 = low[2] < lower2 and  ta.crossover(close[1], lower2)  and (close[1] - open[1]) < candle_size * 0.0001 and close > open and ( basis - close) > distance_source * 0.0001
sellCondition2 = high[2] > upper2 and ta.crossunder(close[1], upper2)   and (open[1] - close[1]) < candle_size * 0.0001 and close < open  and (close - basis) > distance_source * 0.0001

plotshape(second_entry and  sellCondition2 ? src : na, "S", style = shape.triangledown, location =location.abovebar, color = color.rgb(241, 153, 177), size = size.tiny)
plotshape(second_entry and buyCondition2 ? src : na ,"L", style = shape.triangleup, location =  location.belowbar, color = color.rgb(177, 230, 168), size = size.tiny)
//
since_buy  =ta.barssince(buyCondition)
since_sell =ta.barssince(sellCondition)
entry_price = ta.valuewhen(buyCondition or sellCondition, src, 0)

sl_long = ta.valuewhen(buyCondition, x2[1], 0)
sl_short = ta.valuewhen(sellCondition, x[1], 0)
buyprofit = entry_price + (Tp_to_Sl*( entry_price - sl_long))
sellprofit= entry_price + (Tp_to_Sl*( entry_price - sl_short))

//alert_massage = "new strategy position is {{strategy.position_size}}"
//prof = ta.crossover(high,upper1)
//buyexit=ta.valuewhen(prof,upper1,0)

if buyCondition and inSession(timeSession)

    strategy.entry( id = "long", direction = strategy.long , alert_message='Open Long Position' )

if sellCondition and inSession(timeSession)
   
    strategy.entry(id= "short", direction = strategy.short, alert_message='Open Short Position')

//trail-stop loss
use_trailing = input.bool(title = 'use trailing stop loss?', defval=true)
pricestop_long=0.00
pricestop_short=100000.00
if (strategy.position_size > 0)
   
    if use_trailing == false
        pricestop_long := sl_long
    else
        pricestop_long := math.max (x2, pricestop_long[1]) //trail - long

if (strategy.position_size < 0)
   
    if use_trailing == false
        pricestop_short := sl_short
    else
        pricestop_short := math.min (x, pricestop_short[1])  // trail - short 

if strategy.position_size > 0 
   
    strategy.exit(id = 'close', limit =  buyprofit , stop = pricestop_long  )

if strategy.position_size < 0 

    strategy.exit(id = 'close', limit = sellprofit  , stop = pricestop_short  )

alertcondition(buyCondition or sellCondition, 'Enter_position')

Más.