Estrategia del oscilador estocástico de bandas de Bollinger
SMA
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia es una estrategia de negociación basada en la banda de Brin y el oscilador aleatorio. Utiliza el Brin para determinar el rango de fluctuación del mercado y usa el oscilador aleatorio para juzgar el estado de sobrecompra y sobreventa del mercado.
Principio de estrategia
El núcleo de la estrategia son los dos indicadores técnicos de la banda de Brin y el oscilador aleatorio. La banda de Brin se compone de tres líneas: la media, la media y la media. La media es una media móvil simple de los precios, la media y la media son un múltiplo de la diferencia estándar de precios de la media, más y menos la media.
El oscilador aleatorio está formado por dos líneas: la línea %K y la línea %D. La línea %K mide la posición del precio de cierre entre el precio más alto y el precio más bajo en el período más reciente. La línea %D es la media móvil de la línea %K.
La estrategia combina estos dos indicadores, con una estrategia de reajuste cuando el precio rompe la banda de Brin y cruza la línea de %D con el oscilador %K al azar; y una estrategia de reajuste cuando el precio rompe la banda de Brin y cruza la línea de %D con el oscilador %K al azar. Esta combinación puede capturar de manera efectiva las tendencias del mercado y, al mismo tiempo, evitar el comercio frecuente en mercados con fluctuaciones.
Ventajas estratégicas
- La combinación de indicadores de tendencia y de estado de mercado oscilante permite obtener ganancias estables en diferentes entornos de mercado.
- La capacidad de Brinbelt para adaptarse de forma dinámica a los cambios en la volatilidad del mercado ha mejorado la adaptabilidad de la estrategia.
- Los oscilladores aleatorios pueden filtrar eficazmente algunas de las falsas señales de ruptura, mejorando la precisión de la estrategia.
- La lógica de la estrategia es clara, fácil de entender e implementar, y es adecuada para diferentes niveles de comerciantes.
Riesgo estratégico
- En el caso de que la tendencia del mercado sea incierta o con mucha volatilidad, la estrategia puede generar más señales falsas, lo que lleva a operaciones frecuentes y pérdidas.
- La estrategia se basa en datos históricos, y es posible que se produzca un retiro mayor en caso de eventos inesperados o anomalías en el mercado.
- La elección de los parámetros de la estrategia tiene un gran impacto en la performance de la estrategia, y diferentes parámetros pueden dar lugar a resultados completamente diferentes.
Dirección de optimización de la estrategia
- Se puede considerar la inclusión de más condiciones de filtrado, como volumen de transacciones, otros indicadores técnicos, etc., para mejorar aún más la fiabilidad de la señal.
- Se pueden optimizar los parámetros de las bandas de Bryn y los osciladores aleatorios para encontrar la combinación de parámetros más adecuada para el mercado actual.
- Se pueden introducir mecanismos de gestión de riesgos, como stop loss y stop loss móvil, para controlar el riesgo de una sola transacción.
- Se puede considerar la combinación de esta estrategia con otras estrategias para formar una combinación de estrategias más sólida.
Resumir
La estrategia es una estrategia de negociación simple y eficaz que, mediante la combinación de los dos indicadores técnicos clásicos de las bandas de Brin y los oscilantes aleatorios, puede obtener ganancias estables en ambos estados de mercado de tendencia y oscilación. Aunque la estrategia también tiene algunos riesgos y limitaciones, con la optimización y mejora adecuadas, se puede mejorar aún más el rendimiento y la adaptabilidad de la estrategia, convirtiéndose en una estrategia de negociación digna de referencia y aprendizaje.
/*backtest
start: 2023-05-03 00:00:00
end: 2024-05-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Unique Bollinger Bands Strategy", overlay=true)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev
upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange
pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))
fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
// Parameters
bbLength = input.int(34, title="Length", minval=1)
bbMultiplier = input.float(2.0, title="Multiplier", minval=0.001, maxval=50)
// Source
priceData = close // Unique name for price data source
// Bollinger Bands Calculation
bbBasis = ta.sma(priceData, bbLength)
bbDeviation = ta.stdev(priceData, bbLength)
bbDeviationMultiplied = bbMultiplier * bbDeviation
bbUpperBand = bbBasis + bbDeviationMultiplied
bbLowerBand = bbBasis - bbDeviationMultiplied
// Plot Bollinger Bands
plot(bbBasis, color=color.blue, linewidth=2)
plot(bbUpperBand, color=color.blue)
plot(bbLowerBand, color=color.orange)
// Strategy Logic for Entry and Exit
enterLong = ta.crossover(priceData, bbUpperBand)
enterShort = ta.crossunder(priceData, bbLowerBand)
// Enter Long when price crosses over upper band
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Enter Short when price crosses under lower band
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Close Long when Short condition is met (i.e., price under lower band)
if (enterShort)
strategy.close("Long")
// Close Short when Long condition is met (i.e., price over upper band)
if (enterLong)
strategy.close("Short")