1. Persegi
  2. Strategi Terobosan BBMA

Strategi Terobosan BBMA

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-12-25 11:33:50
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi terobosan BBMA adalah strategi yang menggunakan kombinasi Bollinger Bands dan moving averages untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Strategi ini menggunakan rel atas dan bawah Bollinger Bands dan silang antara rata-rata bergerak cepat dan rata-rata bergerak biasa sebagai sinyal masuk.

Prinsip Strategi

Strategi ini terutama didasarkan pada teori Bollinger Bands dan teori moving average. Bollinger Bands banyak digunakan dalam perdagangan kuantitatif, yang terdiri dari rel tengah, rel atas dan rel bawah. Rel tengah adalah rata-rata bergerak sederhana dari harga penutupan selama periode tertentu, dan rel atas dan bawah masing-masing satu deviasi standar dari rel tengah. Jika harga dekat dengan rel atas, itu menunjukkan bahwa pasar mungkin terbebani. Jika harga dekat dengan rel bawah, itu menunjukkan bahwa pasar mungkin terbebani.

Rata-rata bergerak juga merupakan indikator teknis yang umum digunakan, terutama digunakan untuk menilai tren dan menilai masuk dan keluar dana utama. Rata-rata bergerak cepat dapat menangkap perubahan harga lebih cepat, dan rata-rata bergerak biasa lebih stabil.

Strategi ini mempertimbangkan teori Bollinger Bands dan teori moving average. Hal ini menentukan titik masuk dan keluar pasar melalui sinyal kombinasi harga yang menembus rel atas dan bawah Bollinger Bands dan persilangan khusus antara rata-rata bergerak cepat dan lambat, dan menggunakannya sebagai sinyal masuk untuk membimbing arah perdagangan.

Keuntungan dari Strategi

  1. Menggunakan teori Bollinger Bands untuk menentukan titik masuk dan keluar pasar kondusif untuk menangkap peluang pembalikan harga.

  2. Mempertimbangkan secara komprehensif sinyal crossover dari rata-rata bergerak cepat dan biasa menghindari pecah palsu.

  3. Menetapkan titik stop loss dan take profit membantu mengendalikan risiko secara ketat.

  4. Data backtest yang cukup, tingkat pengembalian yang tinggi, tingkat kemenangan yang baik.

Risiko dari Strategi

  1. Pengaturan parameter Bollinger Bands yang tidak benar dapat menyebabkan sinyal perdagangan yang salah.

  2. Lag dari sinyal silang rata-rata bergerak dapat menyebabkan kerugian yang tidak perlu.

  3. Titik stop loss diatur terlalu longgar untuk mengontrol kerugian tunggal secara efektif.

  4. Kondisi pasar yang ekstrim dapat menerobos titik stop loss.

Arah Optimalisasi Strategi

  1. Mengoptimalkan Bollinger Bands parameter untuk menemukan kombinasi terbaik.

  2. Evaluasi apakah harus memperkenalkan indikator tambahan lain untuk menyaring sinyal.

  3. Uji dan optimalkan strategi stop loss untuk mengontrol risiko lebih lanjut.

  4. Evaluasi apakah menggunakan metode terobosan waktu atau harga untuk stop loss.

Ringkasan

Strategi terobosan BBMA mengintegrasikan penggunaan Bollinger Bands dan teori rata-rata bergerak untuk menilai sinyal perdagangan. Strategi ini memiliki stabilitas yang baik, pengembalian yang tinggi, dan tingkat risiko yang dapat dikendalikan. Optimasi parameter dan langkah-langkah pengendalian risiko dapat lebih meningkatkan tingkat kemenangan dan pengembalian investasi strategi. Strategi ini cocok untuk pemegang posisi jangka menengah dan panjang.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BBMA Strategy", shorttitle="BBMA", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="BBMA Length")
deviation = input(2, title="Deviation")
ema_period = input(50, title="EMA Period")
fast_ema_period = input(10, title="Fast EMA Period")
stop_loss_percentage = input.float(1, title="Stop Loss Percentage") / 100
take_profit_percentage = input.float(2, title="Take Profit Percentage") / 100

// Calculate Bollinger Bands and MTF MA
basis = ta.sma(close, length)
dev = deviation * ta.stdev(close, length)
upper_bb = basis + dev
lower_bb = basis - dev
ema = ta.ema(close, ema_period)
fast_ema = ta.ema(close, fast_ema_period)

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_bb) and ta.crossover(close, fast_ema) and close > ema
short_condition = ta.crossunder(close, lower_bb) and ta.crossunder(close, fast_ema) and close < ema

// Signals for entry and exit with stop loss and take profit
if (long_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=close * (1 + stop_loss_percentage), limit=close * (1 + take_profit_percentage))

if (short_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=close * (1 - stop_loss_percentage), limit=close * (1 - take_profit_percentage))
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi