Las bandas de Bollinger basadas en la tendencia siguiendo la estrategia

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-18 16:37:56
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Resumen general

Esta estrategia utiliza bandas de Bollinger para determinar la dirección de tendencia del precio combinado con promedios móviles rápidos y lentos para entrar en posiciones. La señal de compra se activa cuando el precio rompe la banda media de Bollinger y la media móvil rápida cruza la media móvil lenta. La señal de venta se activa cuando el precio se rompe por debajo de la banda media de Bollinger y la media móvil rápida cruza por debajo de la media móvil lenta.

Estrategia lógica

La estrategia consiste principalmente en el indicador de bandas de Bollinger y los promedios móviles.

ElLas bandas de BollingerLa banda media es el promedio móvil simple de n días. La banda superior y la banda inferior son k desviaciones estándar por encima y por debajo de la banda media. Cuando el precio está cerca de la banda superior, indica condiciones de sobrecompra. Cuando el precio está cerca de la banda inferior, indica condiciones de sobreventa. La banda media representa la dirección de la tendencia del precio.

ElPromedio móvilLa media móvil rápida tiene un período de 40 y la media móvil lenta tiene un período de 120. Cuando el MA rápido cruza el MA lento, es una señal de compra. Cuando el MA rápido cruza por debajo del MA lento, es una señal de venta.

Basándose en las reglas de los indicadores anteriores, las señales comerciales específicas de esta estrategia son:

Compra señal: el precio cerrado rompe la banda media y el MA rápido cruza el MA lento

Venda la señal: cierre de las rupturas de precios por debajo de la banda media y cruces rápidos de la MA por debajo de la MA lenta

Detener pérdida: ATR trascendente stop loss, el precio de stop loss es el precio actual menos 4 veces ATR

Análisis de ventajas

Esta estrategia combina las bandas de Bollinger y los promedios móviles, que pueden determinar eficazmente la dirección de la tendencia de los precios y evitar la apertura excesiva de posiciones durante períodos variados.

La banda media de Bollinger puede reflejar claramente la tendencia del precio. Cuando el precio rompe la banda media, forma una fuerte señal de tendencia. Las bandas superior e inferior pueden juzgar eficazmente las condiciones de sobrecompra y sobreventa para evitar perseguir nuevos máximos y matar mínimos durante los períodos de rango.

La cruz de oro y la cruz muerta de los MAs rápidos y lentos también son métodos comúnmente utilizados para determinar tendencias.

El sistema ATR de suspensión de pérdidas ajusta el punto de suspensión de pérdidas para adaptarse a las fluctuaciones del mercado, controlando efectivamente la pérdida de una sola posición.

Análisis de riesgos

El mayor riesgo de esta estrategia es que el precio pueda retroceder rápidamente después de romper la banda media, incapaz de obtener ganancias de manera efectiva. Esto daría lugar a pérdidas. La solución es ajustar adecuadamente los parámetros de MA para que los indicadores coincidan mejor con las características del mercado.

En este momento, debemos considerar saltar las señales de negociación y esperar tendencias más claras. o reducir el tamaño de la posición de manera apropiada.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

Ajustar los parámetros de las bandas de Bollinger para adaptarse a las características del mercado de diferentes períodos
Ajuste rápido y lento de los parámetros de la MA para que coincidan mejor con los instrumentos de negociación específicos
Añadir otros indicadores auxiliares para la combinación para mejorar la estabilidad de la estrategia
Optimizar los métodos de calibración de posiciones, aumentar las posiciones durante los períodos de tendencia y disminuir las posiciones durante los períodos de variación
Prueba diferentes métodos de stop loss para encontrar mejores soluciones

Conclusión

En general, esta es una tendencia típica después de la estrategia. Combina bandas de Bollinger y promedios móviles para determinar las tendencias de precios y oportunidades comerciales. La señal de estrategia es relativamente clara, adecuada para el comercio automatizado. Pero también tiene algunos riesgos, parámetros y reglas que deben optimizarse para adaptarse a entornos de mercado más extensos. En general, el marco de la estrategia es factible y tiene un gran margen de mejora.

/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-17 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/
// © Robrecht99

//@version=5
strategy("Trend Following with Bollinger Bands", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, pyramiding=4)

// Bollinger Bands //

length = input.int(20, minval=1, group="Bollinger Bands Inputs")
src = input(close, title="Source", group="Bollinger Bands Inputs")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500, group="Bollinger Bands Inputs")
plot(basis, "Basis", color=color.orange, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=color.orange, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=color.orange, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(255, 0, 255, 95))

// Moving Averages //

len1 = input.int(40, minval=1, title="Length Fast MA", group="Moving Average Inputs")
len2 = input.int(120, minval=1, title="Length Slow MA", group="Moving Average Inputs")
src1 = input(close, title="Source Fast MA")
src2 = input(close, title="Source Slow MA")
maColorFast = input.color(color.new(color.red, 0), title = "Color Fast MA", group = "Moving Average Inputs", inline = "maFast")
maColorSlow = input.color(color.new(color.purple, 0), title = "Color Slow MA", group = "Moving Average Inputs", inline = "maSlow")
fast = ta.ema(src1, len1) 
slow = ta.ema(src2, len2)
plot(fast, color=maColorFast, title="Fast EMA")
plot(slow, color=maColorSlow, title="Slow EMA")

// ATR Inputs //
strategy.initial_capital = 50000

lengthATR = input.int(title="ATR Period", defval=14, minval=1, group="ATR Input")
risk = input(title="Risk Per Trade", defval=0.01, group="ATR Input")
multiplier = input(title="ATR Multiplier", defval=2, group="ATR Inputs")
atr = ta.atr(length)
amount = (risk * strategy.initial_capital / (2 * atr))

// Buy and Sell Conditions //

entrycondition1 = ta.crossover(fast, slow)
entrycondition2 = fast > slow
sellcondition1 = ta.crossunder(fast, slow)
sellcondition2 = slow > fast

// Buy and Sell Signals //

if (close > basis and entrycondition2)
    strategy.entry("long", strategy.long, qty=amount)
    stoploss = close - atr * 4
    strategy.exit("exit sl", stop=stoploss, trail_offset=stoploss)
if (sellcondition1 and sellcondition2)
    strategy.close(id="long")

if (close < basis and sellcondition2)
    strategy.entry("short", strategy.short, qty=amount)
    stoploss = close + atr * 4
    strategy.exit("exit sl", stop=stoploss, trail_offset=stoploss)
if (entrycondition1 and entrycondition2)
    strategy.close(id="short")

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