Estrategia de tendencia de las bandas de Bollinger de la onda de impulso

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-17 17:33:37
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Resumen general

Esta es una estrategia de seguimiento de tendencias basada en las bandas de Bollinger. Utiliza las bandas superior e inferior de las bandas de Bollinger para determinar las tendencias de precios y generar señales de compra y venta.

Estrategia lógica

La estrategia utiliza las bandas superior e inferior de las bandas de Bollinger para determinar tendencias. La banda media de las bandas de Bollinger es la media móvil simple de los precios de cierre durante n períodos. El ancho de las bandas es k veces la desviación estándar de los precios de cierre durante n períodos. Las fórmulas son:

Banda media: SMA (casi) Banda superior: banda media + k * STDEV ((Cerca, n) Banda inferior: Banda media - k * STDEV(Cerca, n)

Cuando el precio se rompe por encima de la banda superior, significa que el precio ha excedido el rango de fluctuación normal alrededor de la banda media, lo que indica una tendencia alcista.

Sobre esta base, la estrategia determina:

Ir largo cuando el precio de cierre se rompe por encima de la banda superior
Ir corto cuando el precio de cierre se rompe por debajo de la banda inferior

El uso de bandas de Bollinger para determinar tendencias funciona bien para tendencias a mediano y largo plazo.

Análisis de ventajas

Las principales ventajas de esta estrategia son las siguientes:

El uso de bandas de Bollinger para determinar tendencias es confiable.
Las reglas de la estrategia son simples y claras, fáciles de entender y aplicar.
No hay necesidad de predecir precios, sólo rastrear la relación entre el precio y las bandas de Bollinger.
Las señales se generan en las rupturas de banda, capturando los cambios de tendencia a tiempo sin perder oportunidades.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene algunos riesgos:

Las bandas de Bollinger no pueden predecir completamente los movimientos de precios.
El precio puede oscilar cerca de bandas, causando múltiples pequeñas pérdidas.
La configuración inadecuada de los parámetros también puede conducir a malas señales. Un n que es demasiado pequeño puede causar cambios y señales de bandas demasiado frecuentes. Un k demasiado grande puede conducir a señales rezagadas.
Las tendencias del mercado podrían afectar a las existencias individuales y dar lugar a riesgos sistémicos.

Medidas de control de riesgos correspondientes:

Ajustar n y k adecuadamente para equilibrar la sensibilidad.
Utilizar paradas para controlar las pérdidas en operaciones individuales.
Añadir filtros con otros indicadores para filtrar las señales.

Direcciones de optimización

La estrategia puede optimizarse de varias maneras:

Optimizar n y probar diferentes configuraciones. También hacer k dinámico basado en la volatilidad.
Añadir filtros utilizando otros indicadores como MACD y KDJ para filtrar las señales de compra/venta y reducir las señales falsas.
Agregue mecanismos de stop loss como los basados en el precio o los basados en la volatilidad para controlar las pérdidas.
Utilice el ancho de banda de Bollinger para determinar la volatilidad de los precios y ajustar los tamaños de las posiciones.
Combinar con indicadores de tendencia y utilizar bandas para señales de entrada en tendencias establecidas.

Resumen de las actividades

En general, esta es una estrategia de seguimiento de tendencias confiable. Utiliza bandas de Bollinger para determinar tendencias y es simple de operar. Las principales ventajas son las señales oportunas que capturan los cambios en la tendencia. Pero existen algunas dificultades de optimización de parámetros. Métodos como la optimización de parámetros, la adición de filtros pueden controlar los riesgos y mejorar la estabilidad.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Bollinger Bands Trend Strategy", shorttitle="BB Trend", overlay=true)
source = close
length = input(8, minval=1)
mult = input(1.00, minval=0.001, maxval=50)

basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)

upper = basis + dev
lower = basis - dev

buyEntry = crossover(source, upper)
sellEntry = crossunder(source, lower)

if (crossover(source, upper))
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=upper, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")

if (crossunder(source, lower))
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=lower, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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