ボリンジャーバンドベースの追跡戦略


作成日: 2024-02-29 10:51:09 最終変更日: 2024-02-29 10:51:09
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ボリンジャーバンドベースの追跡戦略

概要

ブリン帯追跡戦略は,ブリン帯をベースにした量的な取引戦略である.この戦略は,特定の株のブリン帯の上下を計算し,買入と売却の条件を設定することで,市場への追跡を実現する.価格がブリン帯の下下を触ったとき,株が過大評価されていると考え,購入シグナルを提示する.価格上昇がブリン帯の上下を触ったとき,株が過大評価されていると考え,販売シグナルを提示する.

戦略原則

この戦略の核心指標はブリン帯である。ブリン帯は,中軌道,上軌道,下軌道の3つの線で構成されている。中軌道線は,n日の閉店価格の移動平均線である;上軌道線は,中軌道線+k倍のn日の閉店価格標準差である;下軌道線は,中軌道線-k倍のn日の閉店価格標準差である。k値は,一般的に2に設定されている。株価が下軌道より低いときは,比較的低い価格である,したがって,購入のシグナルを提示する.株価が上軌道より高いときは,比較的高い価格である,株価が過大評価されていると考え,販売のシグナルを提示する。

具体的には,この戦略は,まず20日閉盘価格の移動平均を中軌道として計算し,20日閉盘価格の標準差の2倍を帯域として計算し,中軌道+帯域は上軌道,中軌道-帯域は下軌道である.その後,購入条件を閉盘価格より下軌道に設定し,販売条件を閉盘価格より上軌道に設定する.購入価格が下軌道に低ければ買入シグナルを生じ,購入価格が閉盘価格より上軌道に高ければ売りシグナルを生じます.

優位分析

この戦略には以下の利点があります.

  1. 原則はシンプルで,理解し,実行しやすい.
  2. 市場動向を追跡し,自動で買入・売却のシグナルを発信する.
  3. 撤回リスクは比較的低く,追跡・止損機能もある.
  4. しかし,偽突破は,震動の際に誤った操作を避けるために,誤った操作を避けるために使用できます.
  5. 周期,標準差倍数などのパラメータを調整することで,異なる株式と市場環境に適応することができる.

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクがあります.

  1. ブリン帯は完ぺきな買出点の指標ではないので,買出信号が遅れている可能性があります.
  2. 金融危機などのブラックスワン事件は,極端な事態を予測できず,悪影響を与える可能性があります.
  3. 株価は長期にわたってブリン帯の横に走行し,信号不足を引き起こす可能性がある.
  4. 周期長などのパラメータ設定は最適化が必要で,そうでなければ過度に敏感または鈍い可能性があります.

対応方法は以下の通りです.

  1. 他の指標の組み合わせで 買い手と売り手とのタイミングが確認される
  2. ストップ・ストップを設定し,最大損失を制御します.
  3. パラメータの最適化,パラメータの適応性向上
  4. 単一依存を回避する多重戦略

最適化の方向

戦略の主要な最適化方向は以下の通りです.

  1. ブリン帯のパラメータを最適化する.例えば,異なる周期長,標準差倍数パラメータ,fitting optimumパラメータなど.
  2. KDJ,MACDなどの他の指標のフィルター生成の買取り判断と組み合わせて,ブリン帯の遅れの問題を回避します.
  3. 機械学習アルゴリズムガイドの最適参数設定
  4. ディープ・ラーニングは,株価の上昇や下落を予測するために使用されます.
  5. 複合策略を採用し,代替取引策を設定し,単一の戦略に過度に依存するリスクを回避する.

要約する

ブリンベルト追跡戦略は,全体的に比較してシンプルで実用的な量化取引戦略である。それは,株価のトレンドを自動で追跡することができ,また,買い物シグナルを提供することができる。優点は,実行しやすいこと,リスクが少ないこと,偽の突破をフィルタリングできる。しかし,ある程度の遅滞性,極端な状況へのリスクに直面するブラックスワンナビリティも存在する。この戦略は,パラメータと指標の最適化,機械学習などのより高度なテクニックの使用などによってさらに強化することができる。全体的に,ブリンベルト戦略は,他の技術戦略を組み合わせて,安定した高効率の取引システムを形成することができる。

ストラテジーソースコード
/*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)