ボリンジャー帯の追跡戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 開催日:2024年2月29日 10:51:09
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概要

ボリンジャーバンド追跡戦略は,ボリンジャーバンドをベースとした定量的な取引戦略である. 株式のボリンジャーバンドの上下線を計算し,市場を追跡するために買取・売却条件を設定する. 価格がボリンジャーバンドの下線に触ると,株式は過低評価とみなされ,成長により多くの余地を与え,購入信号を生成する. 価格が上昇して上線に触ると,株式は過高評価とみなされ,それ故に売り信号とみなされる.

戦略原則

この戦略の核心指標はボリンジャー帯である.ボリンジャー帯は三つの線で構成される:ミドルレール,上部レール,下部レール.ミドルレールはn日移動平均閉店価格である.上部レールはミドルレール+k倍閉店価格のn日標準偏差;下部レールはミドルレール−k倍閉店価格のn日標準偏差である.k値は通常2に設定される.株価が下部レールより低いとき,それは比較的低い価格レベルにある.したがって,低価値とみなされ,買い信号を生成する.株価が上部レールより高いとき,それは比較的高い価格レベルにあり,過大評価され,売り信号を生成する.

具体的には,この戦略は,まず中間レールとして閉店価格の20日移動平均を計算し,その後,帯域幅として閉店価格の20日標準偏差の2倍を計算する.上部レールは中部レール+帯域幅,下部レールは中部レール-帯域幅である.その後,購入条件を下部レールよりも低い閉店価格と,販売条件を上部レールよりも高い閉店価格に設定する.閉店価格が下部レールを下回るときに購入信号,閉店価格が上部レールを下回るときに販売信号を生成する.

利点分析

この戦略には以下の利点があります.

この原則はシンプルで分かりやすく実行できます
市場動向を追跡し自動で買い・売る信号を生成します
ストップ・ロスの追跡機能では引き上げリスクは比較的小さい.
横向市場での不正な取引を回避できます
期間や標準偏差倍数などのパラメータは,異なる株式や市場環境に適応するために調整できます.

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・バンドは買い・売るポイントの完璧な指標ではありません信号が遅れる可能性があります
金融危機のようなブラック・スワン事件を予測できません
株価は長期間帯の片側で動いており,信号が不十分になる可能性があります.
パラメータ設定は,周期長などの最適化が必要で,そうでなければ過度に敏感または惰性かもしれません.

対応する解法:

取引のタイミングを確認するために他の指標と組み合わせる
最大損失を制御するためにストップ・ロスを設定し,利益を取ります.
適応性を向上させるためにパラメータを最適化
単独依存を避けるための複合戦略を採用する

オプティマイゼーションの方向性

この戦略の主要な最適化方向は以下の通りである.

Bollinger Bandsのパラメータを最適化します. 異なる期間の長さや標準偏差倍数を試し,最適なフィッティングパラメータを見つけます.
KDJ,MACDなどの他の指標を組み込み,購入/売却の決定をフィルタリングし,ボリンジャーバンドの遅延を回避します.
最適パラメータ設定を導くために機械学習アルゴリズムを適用する.
価格が帯を突破する確率を予測するためにディープラーニングを使用します
複合戦略とバックアップ・トレード戦略を採用し,単一の戦略への過剰な依存を避ける.

結論

ボリンジャーバンド追跡戦略は,比較的シンプルで実用的な定量的な取引戦略である.価格動向を自動的に追跡し,買い・売るシグナルも提供することができる.メリットとしては,容易な実装,リスクが小さく,偽ブレイクアウトをフィルタリングする.メリットとしては,一定の遅れ,ブラック・スワンのような極端な市場状況に対処できない.この戦略は,機械学習などのより高度な技術を使用して,パラメータと指標を最適化することによってさらに強化することができる.要約すると,ボリンジャーバンド戦略を他の技術戦略と組み合わせることで,堅牢で効率的な定量的な取引システムを形成することができる.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy", shorttitle="BB Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
mult = input(2, title="Multiplier")

// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, length)
bb_upper = basis + mult * ta.stdev(close, length)
bb_lower = basis - mult * ta.stdev(close, length)

// Buy and sell conditions
buy_condition = close < bb_lower
sell_condition = close > bb_upper

// Execute trades
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell_condition)

// Plotting Bollinger Bands on the chart
plot(bb_upper, color=color.red, title="Upper Band")
plot(bb_lower, color=color.green, title="Lower Band")
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")

// Highlighting buy and sell signals on the chart
bgcolor(buy_condition ? color.new(color.green, 90) : na)
bgcolor(sell_condition ? color.new(color.red, 90) : na)

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