BBMAブレイクアウト戦略


作成日: 2023-12-25 11:33:50 最終変更日: 2023-12-25 11:33:50
コピー: 0 クリック数: 1839
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
フォロー
1623
フォロワー

BBMAブレイクアウト戦略

概要

BBMA突破戦略は,ブリン帯と移動平均の組み合わせを使用して取引信号を生成する戦略である.この戦略は,ブリン帯の上線と下線と,急速移動平均と普通移動平均の交差を同時に入場信号として使用する.価格がブリン帯の上線と上線を突破して普通移動平均を突破すると,価格がブリン帯の下線と下線を突破して普通移動平均を突破すると空にする.

戦略原則

この策略は,ブルリン帯理論と移動平均理論に基づいている.ブルリン帯は,量的な取引において広く用いられ,中軌,上軌,下軌線で構成されている.中軌線は,一定の周期内の収束価格の単純な移動平均であり,上軌線は,中軌線上の次の標準差のunivの距離である.価格が上軌に近づくと,市場が過買する可能性があり,価格が下軌線に近づくと,市場が過売する可能性がある.

移動平均線はよく使われる技術指標でもあり,主にトレンドを判断し,主力資本の流入を判断する. 急速移動平均線は価格変化の傾向をより早く捉え,普通移動平均線はより安定している. 急速移動平均線に普通移動平均線を穿越すると金貨として交差し,市場代表は上昇状態に踏み込む可能性がある.

この戦略は,ブリン帯理論と移動平均理論を考慮し,ブリン帯を突破して下落し,平均線がゆっくりと起こる特定の交差の組み合わせ信号によって市場の買賣点を判断し,入場シグナルとして取引の方向を指示する.

戦略的優位性

  1. ブリン帯理論を用いて,市場での買いや落札を判断し,価格逆転の機会を捉えるのに役立ちます.

  2. 総合的な考察 急速移動平均と普通移動平均の交差信号,偽突破を避ける.

  3. ストップ・ロスト・ポイントの確立は,リスクの厳格な管理に役立ちます.

  4. 返信データも充実し,収益率も高く,勝率も良い.

戦略リスク

  1. ブリン帯のパラメータ設定が正しくない場合,取引シグナルが誤りになる可能性があります.

  2. 遅延した平均線交差信号の発信は,不必要な損失を招く可能性があります.

  3. ストップ・ロスの設定は,単一の損失を効果的に制御できないほど緩やかである.

  4. 市場が極端な状況に陥り,ストップポイントが突破される可能性があります.

戦略最適化の方向性

  1. ブリン帯のパラメータを最適化し,最適な組み合わせを探します.

  2. 他の補助指標のフィルタリング信号を導入するかどうかを評価する.

  3. モバイル・ストップ・ストラテジーをテストして最適化し,さらにリスクを制御する.

  4. 価格や時間によって破損を防ぐか

要約する

BBMA突破策はブリン帯と移動平均理論を用いて取引信号を判断する戦略を統合している.この戦略は,安定性があり,収益が高く,リスクレベルが制御可能である.パラメータ最適化とリスク管理手段によって戦略の勝率と収益の収益率をさらに向上させることができる.この戦略は,中長期のポジション保有者にとって適しています.

ストラテジーソースコード 
/*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))
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)