ChaoZhang
1
fokus pada
1617
Pengikut
Ringkasan
Ini adalah strategi perdagangan kuantitatif yang didesain berdasarkan prinsip regresi rata-rata, menggabungkan indikator teknis seperti pita Brin, indeks kekuatan relatif (RSI) dan rata-rata gelombang nyata (ATR) untuk melakukan perdagangan dengan mengidentifikasi keadaan pasar yang terlalu terbeli dan terlalu terjual. Strategi ini menggunakan pengaturan rasio pengembalian risiko rendah untuk meningkatkan peluang menang dan mengendalikan risiko melalui manajemen dana.
Prinsip Strategi
Strategi ini dilakukan melalui beberapa cara:
- Penggunaan Bollinger Bands ((20 hari) sebagai dasar penilaian untuk kisaran fluktuasi harga
- Pasar overbought dan oversold dinilai melalui RSI (tanggal 14)
- Menggunakan ATR (tanggal 14) untuk mengatur target stop loss dan profit secara dinamis
- Masuk lebih banyak ketika harga menembus Bollinger Bands dan RSI berada di bawah 30
- Ketika harga menembus BRI dan RSI berada di atas 70 maka masuklah ke short.
- Setel RRR 0.75 untuk meningkatkan peluang strategi
- Mengadopsi 2% kontrol risiko berbasis ekuitas akun
Keunggulan Strategis
- Menggabungkan beberapa indikator teknis untuk meningkatkan keandalan sinyal perdagangan
- Menangkap peluang overbought dan oversold di pasar melalui karakteristik regression mean
- Menggunakan ATR untuk secara dinamis menyesuaikan posisi stop loss untuk beradaptasi dengan pergerakan pasar
- Pengembalian risiko rendah lebih tinggi dari strategi yang disetel
- Menggunakan manajemen risiko persentase untuk mengalokasikan dana secara efektif
- Logika strateginya jelas, mudah dipahami dan diterapkan
- Memiliki ruang ekspansi dan pengoptimalan yang baik
Risiko Strategis
- Kemungkinan sering melakukan stop loss di pasar yang sedang tren
- Rasio pengembalian risiko rendah dapat menyebabkan keuntungan tunggal yang relatif kecil
- Indeks Bollinger Bands dan RSI dapat mengalami keterlambatan
- Posisi stop loss mungkin tidak ideal saat pasar bergejolak
- Biaya transaksi dapat mempengaruhi pengembalian strategi secara keseluruhan Larutan:
- Tambahkan filter tren
- Optimalkan waktu masuk
- Menyesuaikan parameter indikator
- Masukkan lebih banyak sinyal konfirmasi
Arah optimasi strategi
- Menggunakan indikator untuk menilai tren dan menghindari perdagangan berlawanan arah
- Optimalkan RSI dan parameter Brin untuk meningkatkan akurasi sinyal
- Rasio risiko-return yang disesuaikan secara dinamis dengan kondisi pasar yang berbeda
- Tambahkan indikator volume sebagai konfirmasi tambahan
- Pertimbangkan untuk menambahkan filter waktu untuk menghindari perdagangan pada waktu tertentu
- Mengembangkan mekanisme parameter adaptasi untuk meningkatkan adaptasi strategi
- Meningkatkan sistem manajemen dana, mengoptimalkan skala kepemilikan
Meringkaskan
Strategi ini membangun sistem perdagangan yang kuat dengan menggabungkan prinsip regresi rata-rata dan beberapa indikator teknis. Pengaturan rasio pengembalian risiko rendah membantu meningkatkan kemenangan, sementara manajemen risiko yang ketat memastikan keamanan dana. Meskipun ada beberapa risiko yang melekat, strategi ini diharapkan untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik dengan terus-menerus dioptimalkan dan disempurnakan.
Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("High Win Rate Mean Reversion Strategy for Gold", overlay=true)
// Input Parameters
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbMult = input.float(2, title="Bollinger Bands Multiplier")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
rrRatio = input.float(0.75, title="Risk/Reward Ratio", step=0.05) // Lower RRR to achieve a high win rate
riskPerTrade = input.float(2.0, title="Risk per Trade (%)", step=0.1) / 100 // 2% risk per trade
// Bollinger Bands Calculation
basis = ta.sma(close, bbLength)
dev = bbMult * ta.stdev(close, bbLength)
upperBand = basis + dev
lowerBand = basis - dev
// RSI Calculation
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// ATR Calculation for Stop Loss
atr = ta.atr(atrLength)
// Entry Conditions: Mean Reversion
longCondition = close < lowerBand and rsi < rsiOversold
shortCondition = close > upperBand and rsi > rsiOverbought
// Stop Loss and Take Profit based on ATR
longStopLoss = close - atr * 1.0 // 1x ATR stop loss for long trades
shortStopLoss = close + atr * 1.0 // 1x ATR stop loss for short trades
longTakeProfit = close + (close - longStopLoss) * rrRatio // 0.75x ATR take profit
shortTakeProfit = close - (shortStopLoss - close) * rrRatio // 0.75x ATR take profit
// Calculate position size based on risk
equity = strategy.equity
riskAmount = equity * riskPerTrade
qtyLong = riskAmount / (close - longStopLoss)
qtyShort = riskAmount / (shortStopLoss - close)
// Long Trade
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qtyLong)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// Short Trade
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=qtyShort)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit, stop=shortStopLoss)
// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Bollinger Band")
plot(lowerBand, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Bollinger Band")
plot(basis, color=color.gray, linewidth=2, title="Bollinger Basis")
// Plot RSI for visual confirmation
hline(rsiOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(rsiOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI")