Estrategia de regresión de ruptura basada en el canal de bandas de Bollinger
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia se basa en la estrategia de reversión de la ruptura del canal de la correa de Brin. La entrada de la posición larga se realiza cuando el precio cae por debajo de la vía de la correa de Brin. El precio de parada se establece como el precio más bajo para la ruptura de la entrada. El objetivo de la parada es el tren de la correa de Brin.
Principio de estrategia
La estrategia utiliza el canal de la banda de Brin de 20 periodos. El canal de la banda de Brin se compone de la media, la media superior y la media inferior. La media media es una media móvil simple de 20 periodos, la media superior se compone de la media más el doble de la diferencia estándar, y la media inferior se compone de la media menos el doble de la diferencia estándar.
Cuando el precio cae hacia abajo, indica que el precio ha entrado en un estado de sobreventa, en este momento se realiza una entrada de posición larga. Después de la entrada, el precio de parada se establece como el precio más bajo de la línea K cuando se entra, el objetivo de la parada es la banda de Brin en la pista.
Análisis de las ventajas estratégicas
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
- El uso del canal de la cinta de Brin para determinar el estado de sobrecompra y sobreventa del mercado tiene cierta efectividad en el tiempo.
- Regresar a la estrategia de negociación para evitar que el docname siga su camino
- La configuración del punto de parada es razonable y favorece el control del riesgo
Análisis de riesgos
La estrategia también tiene sus riesgos:
- Los Brines no son perfectos para determinar la tendencia de los precios, y los precios no siempre rebotarán después de romper la racha.
- Floating P/L podría ser el primer detonante de los paros si el mercado sigue bajando
- El punto de parada está cerca de la vía superior y existe el riesgo de un coste de parada excesivo.
Dirección de optimización de la estrategia
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Optimización de los parámetros de la banda de Bryn para encontrar la combinación óptima de parámetros
- Añadir otros indicadores para filtrar las señales y mejorar la precisión de entrada
- Optimización de las estrategias de stop-loss y mejora de la rentabilidad
Resumir
La idea general de la estrategia es clara y tiene cierta funcionalidad. Sin embargo, su eficacia en el momento de la utilización de la banda de Brin para determinar la sobrecompra y la sobreventa no es alta y no puede determinar perfectamente la tendencia de los precios. Además, el mecanismo de parada y pérdida también debe optimizarse. Posteriormente, se puede optimizar para mejorar la rentabilidad de la estrategia mediante la selección de indicadores más precisos, los parámetros de optimización y la mejora del mecanismo de parada y pérdida.
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Ronsword
//@version=5
strategy("bb 2ND target", overlay=true)
// STEP 1. Create inputs that configure the backtest's date range
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 1997"),
title="Start Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 Sept 2023"),
title="End Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
// STEP 2. See if the current bar falls inside the date range
inTradeWindow = true
// Bollinger Bands inputs
length = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
mult = input.float(2.0, title="Multiplier")
src = input(close, title="Source")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// EMA Settings
ema20 = ta.ema(close, 20)
plot(ema20, color=color.blue, title="20 EMA")
// Entry condition
longEntryCondition = ta.crossover(close, lower)
// Define stop loss level as the low of the entry bar
var float stopLossPrice = na
if longEntryCondition
stopLossPrice := low
// Top Bollinger Band itself is set as the target
topBandTarget = upper
// Enter long position when conditions are met
if inTradeWindow and longEntryCondition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1)
// Set profit targets
strategy.exit("ProfitTarget2", from_entry="Long", limit=topBandTarget)
// Set stop loss
strategy.exit("StopLoss", stop=stopLossPrice)
// Plot Bollinger Bands with the same gray color
plot(upper, color=color.gray, title="Upper Bollinger Band")
plot(lower, color=color.gray, title="Lower Bollinger Band")