ボリンジャー・バンド・リミット・マーケットメーカーの戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年1月24日11時05分56秒
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概要

これは,ボリンジャーバンドをエントリーとして,移動平均を閉じるように,そして単純な百分比ストップロスを使用するマーケットメーカーの戦略です. これは2022年6月のXBTUSD契約で非常に利益を得ました.

戦略の論理

この戦略は,ボリンジャーバンドの上下帯をポジションに入る機会領域として利用する.特に,価格が下帯を下回ると,ロングポジションを開くのが長くなる.価格が上帯の上回ると,ショートポジションを開くのが短くなる.

さらに,この戦略は,移動平均を閉じる基準として使用する.長所持する場合,価格が移動平均以上であれば,長所持を閉じる.同様に,短所持の場合,価格が移動平均以下であれば,短所持を閉じる.

ストップ・ロスの場合は,エントリー価格に基づいて単純な%トライリング・ストップ・ロスを使用します. これにより,トレンド市場での大きな損失を効果的に回避できます.

利点分析

この戦略の主な利点は以下の通りです.

ボリンジャー帯を使用することで価格変動を効果的に把握し変動が増加すると取引機会が増えます
マーケットメーカーの戦略は両側から取引することで,バイド・アスク・スプレッドから利益を得ることができます.
%ストップロスはリスクを積極的に制御し,トレンド市場での大きな損失を回避できます

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

ボリンジャー帯は必ずしも信頼できる入口信号ではなく時には誤った信号を与えることもあります
市場作りの戦略は異なる市場で弱体化されやすいのです
ストップロスの割合は,過度に粗暴で,複雑な市場状況に適応できない可能性があります.

これらのリスクを軽減するために,他のフィルターを追加したり,ストップ・ロスの設定を最適化したり,ポジションサイズを適切に制限したりします.

オプティマイゼーションの方向性

さらに最適化できる余地があります.

適切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できます
複数の要素で検証できるフィルターを追加できます
マシン学習の方法を使ってパラメータを自動最適化できます
パラボリックSARのようなより洗練されたストップ・ロスの方法を考えることができます

結論

この戦略は,非常に収益性の高い高周波の市場策略です. 取引のシグナルのためにボリンジャー帯を利用し,リスクを制御します. しかし,その欠点も認識し,ライブ取引で慎重に検証する必要があります. さらに最適化することで,この戦略はさらに安定した超大小のリターンを生み出す可能性があります.

/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(shorttitle="BBL", title="BB limit", overlay = true)


length = input(200, minval=1)
src = input(hlc3, title="Source")
xmult = input(44, minval=0.001, maxval=5000, title = "bb mult (0.1%)")
s = input(title="Trend source", defval = "sma", options = ["ema", "sma", "rma", "wma"])
basis = s == "ema" ? ema(src, length) : s == "sma" ? sma(src, length) : s =="rma" ? rma(src, length) : wma(src, length)
sd = input(title="Dev source", defval = "stdev", options = ["stdev", "dev"])
mult = xmult / 10  
dev = sd == "stdev" ? mult * stdev(src, length) : mult * dev(src, length)
diff = input(0.5, title = "Spread")
LongPrice(p) =>
    LongPrice = diff == 0 ? p : floor(p / diff) * diff

ShortPrice(p) =>
    ShortPrice = diff == 0 ? p : ceil(p / diff) * diff

pyr = input(1, title = "Pyramiding")
useStopLoss = input(true)
stoploss_xmult = input(15, minval=0.001, maxval=5000, title = "StopLoss 0.1%")
stopLoss_mult = sd == "simple" ? 1 + stoploss_xmult / 10 / 100 : stoploss_xmult / 10  
dev2 = sd == "stdev" ? stopLoss_mult * stdev(src, length) : sd == "dev" ? stopLoss_mult * dev(src, length) : (stopLoss_mult - 1) * basis
upper = basis + (1*dev)
lower = basis - (1*dev)
plot(basis, color=fuchsia, linewidth=2)
plot(upper, color=green, linewidth=2)
plot(lower, color=green, linewidth=2)


strategy.cancel_all()

if strategy.position_size > 0 and close <= basis + diff * 2
    strategy.order("Close long", strategy.short, strategy.position_size, limit = ShortPrice(basis))
else 
    if strategy.position_size < 0 and close >= basis - diff * 2
        strategy.order("Close short", strategy.long, -strategy.position_size, limit = LongPrice(basis))
            
stopLossPrice1 = na
stopLossPrice2 = na
add = na
openOrderCondition = close > lower - 2 * diff and (strategy.opentrades < pyr or (strategy.position_size < 0 and strategy.position_avg_price > lower * (1 + stopLoss_mult / 100)))
if openOrderCondition
    add := strategy.position_size > 0 ? -strategy.position_size : close >= basis - diff * 2 ? 0 : -strategy.position_size
    strategy.order("Open long", strategy.long, strategy.equity / pyr / lower + add, limit = LongPrice(lower))
if useStopLoss and (strategy.position_size > 0 or openOrderCondition)
    add = openOrderCondition ? strategy.equity / pyr / lower : 0
    posPrice = strategy.position_size <= 0 ? lower : strategy.position_avg_price
    posSize = strategy.position_size <= 0 ? 0 : strategy.position_size
    stopLossPrice1 := posPrice * (1 - stopLoss_mult / 100)
    strategy.order("StopLoss open short ", strategy.short, posSize + add + strategy.equity / pyr / stopLossPrice1, stop = ShortPrice(stopLossPrice1))


openOrderCondition := close < upper + 2 * diff and (strategy.opentrades < pyr or (strategy.position_size > 0 and strategy.position_avg_price * (1 + stopLoss_mult / 100) < upper))
if openOrderCondition
    add := strategy.position_size < 0 ? strategy.position_size : close <= basis + diff * 2 ? 0 : strategy.position_size
    strategy.order("Open short", strategy.short, strategy.equity / pyr / upper + add, limit = ShortPrice(upper))
if useStopLoss and (strategy.position_size < 0 or openOrderCondition)
    add = openOrderCondition ? strategy.equity / pyr / upper : 0
    posPrice = strategy.position_size >= 0 ? upper : strategy.position_avg_price
    posSize = strategy.position_size >= 0 ? 0 : -strategy.position_size
    stopLossPrice2 := posPrice * (1 + stopLoss_mult / 100)
    strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, posSize + add + strategy.equity / pyr / stopLossPrice2, stop = LongPrice(stopLossPrice2))

plot(not useStopLoss ? na : stopLossPrice1, color=red, linewidth=2)
plot(not useStopLoss ? na : stopLossPrice2, color=red, linewidth=2)

// === Backtesting Dates ===
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2018, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(14, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(14, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = testPeriodSwitch == true ? testPeriod() : true
// === /END
if not isPeriod
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all()

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