
Strategi Bollinger Bands Average Return Strategy dengan Fixed Stop System adalah strategi perdagangan yang didasarkan pada indikator teknis dan prinsip average return. Strategi ini membeli ketika harga turun di bawah Bollinger Bands dan mengambil keuntungan ketika harga naik dengan persentase tertentu. Ini adalah strategi perdagangan oposisi yang khas, yang bertujuan untuk menangkap peluang rebound setelah pasar oversold, sambil mendistribusikan risiko dan mengoptimalkan penggunaan dana melalui manajemen multi-posisi.
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada beberapa komponen utama:
Sistem sinyal pita BrinStrategi: Menggunakan indikator standar Bollinger Bands (default parameter: 20 siklus dan 2 standar deviasi), menghasilkan sinyal beli ketika harga turun di bawah Bollinger Bands. Bollinger Bands dianggap sebagai posisi dukungan dinamis, yang mewakili area oversold pasar.
Manajemen multiposisiStrategi ini memungkinkan untuk memegang beberapa posisi perdagangan pada saat yang sama (default 2), dan setiap posisi baru hanya akan dibuka jika jumlah total posisi yang dipegang di bawah batas maksimum. Metode ini memungkinkan strategi untuk membangun gudang secara bertahap ketika harga terus turun, bukan memasukkan seluruh dana sekaligus.
Perhitungan ukuran posisiUkuran setiap transaksi ditentukan oleh total equity dibagi dengan jumlah transaksi maksimum. Ini memastikan bahwa dana didistribusikan secara merata di antara semua posisi potensial, yang memungkinkan manajemen risiko yang sederhana namun efektif.
Persentase yang tetap untuk stopgapStrategi ini menggunakan target keuntungan yang telah ditentukan (default 6%) sebagai syarat untuk keluar. Sistem akan secara otomatis meregangkan posisi untuk mendapatkan keuntungan jika keuntungan dari setiap posisi mencapai atau melebihi batas ini.
Visualisasi sinyalStrategi: Sebuah grafik yang menandai sinyal beli ((segitiga hijau saat harga turun di bawah Bollinger Bands) dan sinyal jual ((segitiga merah saat mencapai target keuntungan), memungkinkan pedagang untuk secara intuitif memahami pelaksanaan strategi.
Dari sisi implementasi teknis, strategi ini memeriksa dua kondisi penting dalam setiap siklus harga: membeli ketika harga turun di bawah Brin dan jumlah kepemilikan saat ini berada di bawah batas maksimum; dan menjual ketika keuntungan dari setiap kepemilikan mencapai atau melebihi target yang ditetapkan. Logika yang sederhana dan jelas ini membuat strategi ini mudah dipahami dan diterapkan.
Penggunaan efektif prinsip regresi rata-rataStrategi ini didasarkan pada kecenderungan pasar untuk kembali ke nilai rata-rata, membeli ketika harga aset oversold (menjatuhkan Bollinger Bands), yang sering kali merupakan waktu yang baik untuk harga rebound. Metode ini sangat efektif di pasar yang berfluktuasi tetapi berorientasi.
Diversifikasi risiko dan pengelolaan danaStrategi ini memungkinkan pengelolaan dana yang sederhana namun efektif dengan memungkinkan banyak transaksi yang dilakukan secara bersamaan dan mendistribusikan dana secara merata. Metode ini mengurangi kerugian yang mungkin ditimbulkan oleh setiap transaksi tunggal, sambil mempertahankan kemampuan untuk menangkap beberapa peluang perdagangan.
Tujuan Pendapatan yang Jelas: Persentase keuntungan tetap memberikan strategi keluar yang jelas untuk setiap perdagangan, menghindari risiko overholding dan penarikan yang mungkin disebabkan oleh “memberi keuntungan lari”. Metode keluar mekanis ini mengurangi faktor emosional dalam perdagangan.
Fleksibilitas desain parametrikStrategi memungkinkan penyesuaian parameter kunci seperti panjang Brinks, standar deviasi, jumlah maksimum perdagangan dan target keuntungan, memungkinkan pedagang untuk mengoptimalkan kinerja strategi sesuai dengan kondisi pasar yang berbeda dan preferensi risiko pribadi.
Mencapai KesederhanaanStruktur kode yang jelas dan sederhana membuat strategi mudah dipahami, diterapkan, dan dipelihara, bahkan untuk pedagang dengan pengalaman pemrograman yang terbatas.
Umpan balik sinyal visual: Grafis dari sinyal beli dan jual memberikan konfirmasi visual dari pelaksanaan strategi, membantu pedagang menilai kinerja strategi terhadap data historis dan memantau sinyal perdagangan secara real-time.
Nilai rata-rata kembali ke risiko kegagalanDalam pasar tren yang kuat, harga mungkin terus menyimpang dari rata-rata dan tidak kembali, menyebabkan apa yang disebut “mengambil pisau”. Ketika aset berada dalam tren turun yang kuat, sinyal downtrend Brinks dapat dipicu terlalu dini, menyebabkan kerugian yang berkelanjutan.
Biaya kesempatan untuk penangguhan tetapMeskipun stop-loss tetap 6% memberikan disiplin pada strategi tersebut, namun dalam situasi bullish yang kuat, mungkin ada kemungkinan untuk keluar lebih awal dan kehilangan potensi keuntungan yang lebih besar. Metode keluar mekanis ini tidak dapat beradaptasi dengan karakteristik volatilitas di berbagai tahap pasar.
Kurangnya pengendalian kerugianTidak adanya strategi stop loss berarti bahwa perdagangan dapat menghasilkan kerugian besar jika harga terus turun. Tidak adanya mekanisme pembatasan risiko adalah kelemahan strategi yang signifikan.
Proses yang disederhanakan untuk alokasi danaMeskipun mendistribusikan dana secara rata-rata berdasarkan jumlah transaksi maksimum adalah metode yang sederhana, namun tidak mempertimbangkan volatilitas pasar atau kekuatan relatif dari setiap peluang perdagangan, yang dapat menyebabkan underallocation.
Parameter SensitivitasKinerja strategi sangat bergantung pada parameter input (seperti panjang Brin, standar deviasi, target keuntungan, dll.). Kombinasi parameter yang berkinerja baik dalam pengujian ulang dapat berkinerja buruk dalam kondisi pasar masa depan, menyebabkan risiko kurva fit.
Akumulasi risiko dari posisi yang tumpang tindihKetika memegang beberapa posisi simultan, semua posisi mungkin menghadapi risiko pasar yang sama, terutama selama peristiwa pasar sistemik, yang dapat menyebabkan akumulasi risiko daripada dispersi yang sebenarnya.
Masuk ke Stop LossIntroduksi fungsi stop loss adalah arah optimasi yang paling penting. Anda dapat mempertimbangkan stop loss berdasarkan persentase tetap, stop loss bergerak, atau stop loss adaptif berdasarkan volatilitas. Ini akan secara signifikan meningkatkan kemampuan manajemen risiko strategi dan mencegah kerugian kecil berubah menjadi kerugian besar.
Filter status pasar: Menambahkan mekanisme identifikasi tren, seperti arah rata-rata bergerak atau indikator ADX, untuk menghindari masuk terlalu dini dalam tren turun kuat. Strategi dapat dikonfigurasi untuk diaktifkan hanya ketika pasar berada di posisi horizontal atau tren naik, untuk mengurangi risiko “mengambil pisau”.
Tujuan keuntungan dinamis: Mengganti persentase tetap dengan target keuntungan dinamis berdasarkan volatilitas pasar, seperti menggunakan perkalian ATR atau persentase bandwidth Brin. Ini akan memungkinkan strategi untuk beradaptasi dengan karakteristik berfluktuasi dalam kondisi pasar yang berbeda.
Ukuran Posisi Berdasarkan Kekuatan: Mengatur ukuran posisi sesuai dengan kekuatan sinyal (misalnya seberapa jauh harga dari tren turun Brin), mengalokasikan lebih banyak dana untuk sinyal yang lebih kuat, untuk mengoptimalkan efisiensi penggunaan dana.
Tambahkan filter waktuImplementasi mekanisme penyaringan berdasarkan waktu, menghindari perdagangan pada saat-saat ketika pasar memiliki likuiditas rendah atau volatilitas tinggi, seperti sebelum dan sesudah data ekonomi penting dirilis. Hal ini dapat mengurangi risiko yang ditimbulkan oleh fluktuasi harga yang tidak biasa.
Analisis relevansi dan investasi terdesentralisasiDalam perdagangan multi-aset, periksa relevansi untuk memastikan bahwa beberapa posisi benar-benar melakukan penyebaran risiko dan menghindari konsentrasi risiko yang disebabkan oleh perdagangan aset yang sangat terkait secara bersamaan.
Diversifikasi strategi keluarPertimbangkan strategi profit-sharing multi-level, misalnya, setor 50% saat profit mencapai 3%, dan setor sisanya saat profit mencapai 6%, untuk menyeimbangkan keuntungan jangka pendek dengan potensi jangka panjang.
Multi-posisi Bollinger Bands Average Return Strategi dengan Fixed Stop System adalah sistem perdagangan yang sederhana dan kuat, yang dirancang khusus untuk menangkap peluang rebound setelah harga oversold. Ini menggabungkan prinsip-prinsip average return analisis teknis dengan manajemen multi-posisi, untuk mencapai eksekusi perdagangan yang kuat dengan membeli ketika harga turun dari Bollinger Bands dan menjual ketika target keuntungan yang ditetapkan tercapai.
Keunggulan utama dari strategi ini adalah konsep yang sederhana, implementasi yang intuitif, dan pengaturan parameter yang fleksibel, yang membuatnya cocok untuk berbagai gaya perdagangan dan lingkungan pasar. Namun, kelemahan yang paling menonjol adalah kurangnya mekanisme stop loss dan kerentanan terhadap pasar tren yang kuat.
Strategi ini memiliki potensi untuk meningkatkan return adjusted risk secara signifikan dengan menambahkan langkah-langkah optimasi seperti fungsi stop loss, filter status pasar, dan target keuntungan dinamis. Khususnya, strategi yang dioptimalkan dapat menunjukkan kinerja yang sangat baik di pasar yang berfluktuasi dengan karakteristik rata-rata regresi.
Strategi ini memberikan dasar yang kuat bagi para pedagang yang mencari metode perdagangan sistematis berdasarkan prinsip-prinsip statistik yang dapat disesuaikan dan disempurnakan lebih lanjut sesuai dengan preferensi risiko pribadi dan kondisi pasar. Apakah sebagai sistem perdagangan yang independen atau sebagai bagian dari portofolio investasi yang lebih besar, strategi Bollinger Bands Average Return dapat menjadi aset berharga dalam toolkit pedagang jika dioptimalkan dengan tepat.
/*backtest
start: 2024-06-09 00:00:00
end: 2025-06-08 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// BB Lower + 6TP (Param) with dynamic trade count (pyramiding const workaround)
// Allows testing different numbers of concurrent trades via input
//@version=6
// Use a high constant for pyramiding; dynamic maxTrades enforced in logic
strategy("BB Lower + 6TP (Param)", overlay=true, pyramiding=10)
// ── Inputs ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
maxTrades = input.int(2, "Max Concurrent Trades", minval=1, tooltip="Max simultaneous positions")
profitPct = input.float(6.0, "Take Profit (%)", minval=0.0, tooltip="Profit target per trade")
bbLen = input.int(20, "BB Length", tooltip="Bollinger Bands period")
bbStd = input.float(2.0, "BB StdDev", tooltip="Bollinger Bands standard deviation")
// ── Convert percentage to decimal ───────────────────────────────────────────────
profitThresh = profitPct / 100
// ── Bollinger Bands ────────────────────────────────────────────────────────────
[_, bbUpper, bbLower] = ta.bb(close, bbLen, bbStd)
// ── Trade sizing ───────────────────────────────────────────────────────────────
tradeSize = strategy.equity / maxTrades
qtyToTrade = tradeSize / close
// ── Signal conditions ──────────────────────────────────────────────────────────
buyCond = ta.crossunder(close, bbLower)
inTrade = strategy.opentrades > 0 // number of open trades
entryPrice = strategy.position_avg_price
sellCond = inTrade and (close / entryPrice - 1) >= profitThresh
// ── Entries & Exits ────────────────────────────────────────────────────────────
// Only enter if below maxTrades
if buyCond and strategy.opentrades < maxTrades
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qtyToTrade)
if sellCond
strategy.close("Long")
// ── Plot signals ───────────────────────────────────────────────────────────────
plotshape(buyCond, title="Buy", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(sellCond, title="Sell", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)