ダイナミックストップ・ロスのボリンガー・バンド戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-01 10:48:52
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概要

この戦略は,ボリンジャーバンドの上下レールを利用し,ダイナミックストップロスを実装する.価格が上部レールを破ると短く,価格が下部レールを破ると長くなります.そして,価格動きを追跡するためにダイナミックストップロスを設定します.

原則

この戦略の核心はボリンジャー帯の上下線にある. 中間線はn日移動平均線である. 上部線は中間線+kである.n 日標準偏差.下列は中列 − kn日標準偏差.価格が下線から反転すると,ロングに行く.価格が上線から戻ると,ショートに行く.同時に,戦略はストップ・ロストポイントを設定し,慎重なリスク管理を実施するために,価格動き中に動的に調整し,利益を得るポイントを設定します.

利点

中期および長期間の傾向を把握するために,ボリンジャー帯の強回帰をミドルレール特性に利用する.
明確な長距離信号と短距離信号,操作が簡単
動的なスライディングストップロスを設定して,利益を最大化し,リスクを制御する.
調整可能なパラメータは,異なる市場状況に適応します.

リスクと解決策

ボリンジャーバンドは,範囲限定市場において複数の長短信号を生成し,ユーザがウィップソーに閉じ込められる可能性があります. 解決策は,取引損失ごとに制御するストップ・ロスのポイントを合理的に設定することです.
不適切なパラメータ設定は,勝率を下げる可能性があります. 解決策は,異なる製品のためのパラメータを合理的に最適化することです.

オプティマイゼーションの方向性

移動平均のパラメータを製品特性に合わせて最適化する
範囲限定市場を避けるためにトレンドフィルタリングを追加します.
戦略の安定性を高めるために他の指標とフィルタリング条件として組み合わせる.

結論

この戦略は,リスクを制御しながら中期および長期的トレンド利益を得るため,ボリンジャーバンド回帰属性とダイナミックスライディングストップ損失を活用する.これは高度に適応可能で安定した定量戦略である.パラメータ最適化と論理最適化によって,より多くの製品に適応し,ライブ取引で安定した利益を得ることができます.

/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(shorttitle="BB Strategy", title="Bollinger Bands Strategy", overlay=true)
length = input.int(20, minval=1, group = "Bollinger Bands")
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group = "Bollinger Bands")
src = input(close, title="Source", group = "Bollinger Bands")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group = "Bollinger Bands")

ma(source, length, _type) =>
    switch _type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500, group = "Bollinger Bands")
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

lo = input.bool(true, "Long", group = "Strategy")
sh = input.bool(true, "Short", group = "Strategy")
x = input.float(3.0, "Target Multiplier (X)", group = "Strategy", minval = 1.0, step = 0.1)
token = input.string(defval = "", title = "Token", group = "AUTOMATION")
Buy_CE = '{"auth-token":"' + token + '","key":"Value1","value":"' + str.tostring(1) + '"}'
Buy_PE = '{"auth-token":"' + token + '","key":"Value1","value":"' + str.tostring(2) + '"}'
Exit_CE = '{"auth-token":"' + token + '","key":"Value1","value":"' + str.tostring(-1) + '"}'
Exit_PE = '{"auth-token":"' + token + '","key":"Value1","value":"' + str.tostring(-2) + '"}'
Exit_PE_CE = '{"auth-token":"' + token + '","key":"Value1","value":"' + str.tostring(2.5) + '"}'
Exit_CE_PE = '{"auth-token":"' + token + '","key":"Value1","value":"' + str.tostring(1.5) + '"}'
long = high < lower
short = low > upper
var sl_b = 0.0
var tar_b = 0.0
var sl_s = 0.0
var tar_s = 0.0
var static_sl = 0.0
entry = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
if long and lo and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, alert_message = Buy_CE, stop = high)
    strategy.exit("LX", "Long", profit = (math.abs(high - low) * x)/syminfo.mintick, stop = low, alert_message = Exit_CE)
    sl_b := low
    tar_b := high + (math.abs(high - low) * x)
    static_sl := math.abs(low - high)
if short and sh and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short, alert_message = Buy_PE, stop = low)
    strategy.exit("SX", "Short", profit = (math.abs(high - low) * x)/syminfo.mintick, stop = high, alert_message = Exit_PE)
    sl_s := high
    tar_s := low - (math.abs(high - low) * x)
    static_sl := math.abs(high - low)
// if long and strategy.position_size < 0
//     strategy.entry("Long", strategy.long, alert_message = Exit_PE_CE, stop = high)
//     strategy.exit("LX", "Long", profit = (math.abs(high - low) * x)/syminfo.mintick, stop = low, alert_message = Exit_CE)
//     sl_b := low
//     tar_b := high + (math.abs(high - low) * x)
// if short and strategy.position_size > 0
//     strategy.entry("Short", strategy.short, alert_message = Exit_CE_PE, stop = low)
//     strategy.exit("SX", "Short", profit = (math.abs(high - low) * x)/syminfo.mintick, stop = high, alert_message = Exit_PE)
//     sl_s := math.max(high[1], high)
//     tar_s := low - (math.abs(high - low) * x)
if ta.change(dayofmonth) or (long[1] and not long[2])
    strategy.cancel("Long")
if ta.change(dayofmonth) or (short[1] and not short[2])
    strategy.cancel("Short")
var count = 1
if strategy.position_size != 0
    if strategy.position_size > 0
        if close > (entry + (static_sl * count))
            strategy.exit("LX", "Long", limit = tar_b, stop = sl_b, alert_message = Exit_CE)
            sl_b := entry + (static_sl * (count - 1))
            count += 1
            
    else
        if close < (entry - (static_sl * count))
            strategy.exit("SX", "Short", limit = tar_s, stop = sl_s, alert_message = Exit_PE)
            sl_s := entry - (static_sl * (count - 1))
            count += 1
// label.new(bar_index, high, str.tostring(static_sl))
if strategy.position_size == 0
    count := 1
plot(strategy.position_size > 0 ? sl_b : na, "", color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size < 0 ? sl_s : na, "", color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size > 0 ? tar_b : na, "", color.green, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size < 0 ? tar_s : na, "", color.green, style = plot.style_linebr)

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.

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