Bollinger Bands と RSI インディケーター戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年10月25日 14:47:21
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概要

この戦略は,主にボリンジャーバンドとRSI指標を組み合わせて取引信号を判断する.これは典型的なフランケンシュタイン戦略である.ボリンジャーバンドを通じてトレンド方向を判断し,RSIを通じて過剰購入および過剰販売状況を検知し,エントリーとストップロスの出口を行うことで異なる指標の利点を統合する.

戦略原則

現在の価格傾向を判断するために,ボリンジャーバンドの中帯,上帯,下帯を使用します.価格が上帯を突破すると,それは上昇傾向とみなされます.下帯を突破すると,それは下降傾向とみなされます.
ボリンジャー帯の幅 (上位帯と下位帯の差) は,現在の市場変動を反映することができる.幅が増加すると,変動が増加することを意味し,RSIは過買い・過売り状況をよりよく検出することができる.
RSI インディケーターは,過剰購入と過剰販売の状況を判断します.70を超えるのは過剰購入ゾーンで,30未満は過剰販売ゾーンです.よりよいリスク・リターン比率を得るために,過剰購入と過剰販売ゾーンに入るのを避けましょう.
特定の取引信号: (1) 上昇信号:価格が上部帯を突破し,RSIは過買いではない (RSIは70未満) (2) 低迷信号:価格が下の帯を突破し,RSIは過売れではない (RSIは30以上).
ストップ損失: ロングトレードでは,RSIが70を下回るとストップ損失.ショートトレードでは,RSIが30を下回るとストップ損失.

利点分析

この戦略の利点は次のとおりです.

複数の指標を統合することでより包括的な情報と信頼性の高い信号が得られます
波リンジャー・バンドを使って全体のトレンドを把握します
RSI インディケーターは,ローカル・オーバー買い・オーバーセール・レベルを検出することで,不要なリスクを回避します.
ストップ・ロスのメカニズムはかなり厳格で損失を減らすのに役立ちます

リスク分析

この戦略には次のリスクもあります

ボリンジャー帯とRSIの両方が失敗し,誤った取引信号が生じる可能性があります.
ストップ・ロスはあるが,間違ったストップ・ロスは大きな損失をもたらす.
取引が頻繁すぎるとトランザクションコストやスリップが増加します
パラメータの不適切な最適化により,オーバーフィッティングが発生する可能性があります.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の側面で最適化できます.

最適なパラメータを見つけるために異なるパラメータの組み合わせをテストします.
ADDR/ATRストップ・ロース,トライリング・ストップ・ロースなど,ストップ・ロース方法の柔軟性を高める.
固定分数,マルティンゲールなど,ポジションサイズ戦略を追加します.
ボリュームなどの信号をフィルタリングするためにより多くの指標を組み込む.
適応性パラメータ最適化のために機械学習を使用します
進出のタイミングを最適化して入る前に確認信号を待って

結論

概要すると,これは複数の指標を組み合わせた典型的なフランケンシュタイン戦略である.過剰購入および過剰売却リスクを回避しながらトレンドを捉えるためにボリンジャーバンドとRSIの利点を統合する.適切なパラメータ最適化とストップ損失管理により,良い結果が得られる.しかし,いくつかのリスクも伴い,安定性を向上させるためにさらなる最適化が必要である.全体として,戦略のアイデアは合理的で改善の余地が大きい.

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © evillalobos1123

//@version=5
strategy("Villa Dinamic Pivot Supertrend Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick = true, default_qty_type = strategy.fixed)

//INPUTS

ema_b = input.bool(false, "Use Simple EMA Filter", group = "Strategy Inputs")
ema_b_ang = input.bool(true, "Use DEMA Angle Filter", group = "Strategy Inputs")
dema_b = input.bool(true, "Use DEMA Filter", group = "Strategy Inputs")
st_sig = input.bool(false, "Take Every Supertrend Signal" , group = "Strategy Inputs")
take_p = input.bool(true, "Stop Loss at Supertrend", group = "Strategy Inputs")
din_tp = input.bool(false, "2 Steps Take Profit", group = "Strategy Inputs")
move_sl = input.bool(true, "Move SL", group = "Strategy Inputs")
sl_atr = input.float(2.5, "Stop Loss ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
tp_atr = input.float(4, "Take Profit ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
din_tp_qty = input.int(50, "2 Steps TP qty%", group = "Strategy Inputs")
dema_a_filter = input.float(0, "DEMA Angle Threshold (+ & -)", group = "Strategy Inputs")
dema_a_look = input.int(1, "DEMA Angle Lookback", group = "Strategy Inputs")
dr_test = input.string("Backtest", "Testing", options = ["Backtest", "Forwardtest", "All"], group = "Strategy Inputs")

not_in_trade = strategy.position_size == 0

//Backtesting date range

start_year = input.int(2021, "Backtesting start year", group = "BT Date Range")
start_month = input.int(1, "Backtesting start month", group = "BT Date Range")
start_date = input.int(1, "Backtesting start day", group = "BT Date Range")
end_year = input.int(2021, "Backtesting end year", group = "BT Date Range")
end_month = input.int(12, "Backtesting end month", group = "BT Date Range")
end_date = input.int(31, "Backtesting end day", group = "BT Date Range")

bt_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year,
         start_month, start_date, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0))
     

//Forward testing date range

start_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting start year", group = "FT Date Range")
start_month_f = input.int(1, "Forwardtesting start month", group = "FT Date Range")
start_date_f = input.int(1, "Forwardtesting start day", group = "FT Date Range")
end_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting end year", group = "FT Date Range")
end_month_f = input.int(03, "Forwardtesting end month", group = "FT Date Range")
end_date_f = input.int(26, "Forwardtesting end day", group = "FT Date Range")

ft_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year_f,
         start_month_f, start_date_f, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year_f, end_month_f, end_date_f, 0, 0))


//date condition
date_range_cond = if dr_test == "Backtest"
    bt_date_range
else if dr_test == "Forwardtest"
    ft_date_range
else
    true
    

//INDICATORS

//PIVOT SUPERTREND
prd = input.int(2, "PVT ST Pivot Point Period", group = "Pivot Supertrend")
Factor=input.float(3, "PVT ST ATR Factor", group = "Pivot Supertrend")
Pd=input.int(9 ,  "PVT ST ATR Period", group = "Pivot Supertrend")

// get Pivot High/Low
float ph = ta.pivothigh(prd, prd)
float pl = ta.pivotlow(prd, prd)

// calculate the Center line using pivot points
var float center = na
float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na
if lastpp
    if na(center)
        center := lastpp
    else
        //weighted calculation
        center := (center * 2 + lastpp) / 3

// upper/lower bands calculation
Up = center - (Factor * ta.atr(Pd))
Dn = center + (Factor * ta.atr(Pd))

// get the trend
float TUp = na
float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown

// check and plot the signals
bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1
ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1

//get S/R levels using Pivot Points
float resistance = na
float support = na
support := pl ? pl : support[1]
resistance := ph ? ph : resistance[1]

//DEMA

dema_ln = input.int(200, "DEMA Len", group = 'D-EMAs')
dema_src = input.source(close, "D-EMAs Source", group = 'D-EMAs')
ema_fd = ta.ema(dema_src, dema_ln)
dema = (2*ema_fd)-(ta.ema(ema_fd,dema_ln))

//EMA

ema1_l = input.int(21, "EMA 1 Len", group = 'D-EMAs')
ema2_l = input.int(50, "EMA 2 Len", group = 'D-EMAs')
ema3_l = input.int(200, "EMA 3 Len", group = 'D-EMAs')

ema1 = ta.ema(dema_src, ema1_l)
ema2 = ta.ema(dema_src, ema2_l)
ema3 = ta.ema(dema_src, ema3_l)

//Supertrend
Periods = input.int(21, "ST ATR Period", group = "Normal Supertrend")
src_st = input.source(hl2, "ST Supertrend Source", group = "Normal Supertrend")
Multiplier = input.float(2.0 , "ST ATR Multiplier", group = "Normal Supertrend")
changeATR= true
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr3= changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up=src_st-(Multiplier*atr3)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up,up1) : up
dn=src_st+(Multiplier*atr3)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1

//ATR

atr = ta.atr(14)

///CONDITIONS

//BUY 
/// ema simple
ema_cond_b = if ema_b
    ema1 > ema2 and ema2 > ema3
else
    true

///ema angle

dema_angle_rad = math.atan((dema - dema[dema_a_look])/0.0001)
dema_angle = dema_angle_rad * (180/math.pi)

dema_ang_cond_b = if ema_b_ang
    if dema_angle >= dema_a_filter
        true
    else
        false
else
    true
    


///ema distance

dema_cond_b = if dema_b
    close > dema
else 
    true
    

//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)

pvt_cond_b = bsignal

st_cond_b = if st_sig
    buySignal and Trend == 1
else
    false

st_entry_cond = pvt_cond_b or st_cond_b

///stop loss tp

sl_b = if take_p
    if trend == 1
        up
    else
        close - (atr * sl_atr)
else
    close - (atr * sl_atr)

tp_b = if take_p
    if trend == 1
        close + ((close - up) * (tp_atr / sl_atr))
    else
        close + (atr * tp_atr)
else
    close + (atr * tp_atr)
    
//position size 
init_cap = strategy.equity
pos_size_b = math.round((init_cap * .01) / (close - sl_b))
ent_price = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
var sl_b_n = 0.0
var tp_b_n = 0.0
longCondition = (ema_cond_b and dema_cond_b and dema_ang_cond_b and st_entry_cond and date_range_cond and not_in_trade)
if (longCondition)
    
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = pos_size_b)
    sl_b_n := sl_b
    tp_b_n := tp_b
    ent_price := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

if (up[1] < ent_price and up >= ent_price and trend[0] == 1)
    if din_tp
        strategy.close("Long", qty_percent = din_tp_qty)
    if move_sl
        sl_b_n := ent_price

strategy.exit("Exit", "Long", stop =sl_b_n, limit = tp_b_n)   


    

//sell

///ema simple
ema_cond_s = if ema_b
    ema1 < ema2 and ema2 < ema3
else
    true

//ema distance
dema_cond_s = if dema_b
    close < dema
else 
    true

//dema angle
dema_ang_cond_s = if ema_b_ang
    if dema_angle <= (dema_a_filter * -1)
        true
    else
        false
else
    true

//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)

pvt_cond_s = ssignal

st_cond_s = if st_sig
    sellSignal and Trend == -1
else
    false

st_entry_cond_s = pvt_cond_s or st_cond_s

///stop loss tp


sl_s = if take_p
    if trend == -1
        dn
    else
        close + (atr * sl_atr)
else
    close + (atr * sl_atr)

tp_s = if take_p
    if trend == -1
        close - ((dn - close) * (tp_atr / sl_atr))
    else
        close - (atr * tp_atr)
else
    close - (atr * tp_atr)


shortCondition = (ema_cond_s and dema_cond_s and dema_ang_cond_s and st_entry_cond_s and not_in_trade)

pos_size_s = math.round((init_cap * .01) / (sl_s - close))
var sl_s_n = 0.0
var tp_s_n = 0.0
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = pos_size_s)
    sl_s_n := sl_s
    tp_s_n := tp_s
    
if (dn[1] > ent_price and dn <= ent_price and trend[0] == -1)
    if din_tp
        strategy.close("Short", qty_percent = din_tp_qty)
    if move_sl
        sl_s_n := ent_price

strategy.exit("Exit", "Short", stop = sl_s_n, limit = tp_s_n)

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戦略原則

利点分析

リスク分析

オプティマイゼーションの方向性

結論

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