ボリンジャーバンドストキャスティクスオシレーター戦略
SMA
ChaoZhang
概要
この戦略は,ブリン帯とランダムな振動器に基づいた取引戦略である.これは,ブリン帯を活用して市場の変動範囲を決定し,ランダムな振動器を使用して市場の過剰買いと過剰売り状態を判断する.価格がブリン帯を突破すると,戦略は多めに実行され,価格がブリン帯を突破すると,戦略は空っぽに実行されます.同時に,この戦略は,戦略の正確性と信頼性を高めるために,取引信号をフィルターするためにランダムな振動器を使用します.
戦略原則
この戦略の核心は,ブリン帯とランダムな振動器の2つの技術指標である.ブリン帯は3つの線で構成される:中軌,上軌,下軌.中軌は,価格の単純な移動平均であり,上軌と下軌は,中軌の加算と減算の価格標準差の何倍数である.価格が上軌を突破すると,市場は過買状態にある可能性があることを示し,価格が下軌を突破すると,市場は過売状態にある可能性があることを示している.
ランダムな振動器は,2つの線で構成される:%K線と%D線.%K線は,閉盘価格が最近の一段の期間における最高価格と最低価格の間の位置を測定し,%D線は%K線の移動平均である.%K線の上を%D線が切るときは,市場が過買状態にある可能性があることを示し,%K線を下を%D線が切るときは,市場が過売状態にある可能性があることを示している.
この戦略は,この2つの指標を組み合わせて,価格がブリン帯を突破して上線に突破し,ランダムな振動器%Kラインで%Dラインを突破すると,戦略は多めに実行されます.価格がブリン帯を突破して下線に突破し,ランダムな振動器%Kラインの下線で%Dラインを突破すると,戦略は空白に実行されます.この組み合わせは,市場のトレンドを効果的に捉えることができ,同時に波動的な市場で頻繁に取引を回避することができます.
戦略的優位性
- トレンドと振動の2種類の市場状態の指標を組み合わせて,異なる市場環境で安定した利益を得ることができます.
- ブリン帯は,市場変動の変化に動的に適応し,戦略の適応性を高めます.
- ランダムな振動器は,偽の突破信号を効率的にフィルターし,戦略の正確性を向上させました.
- 戦略の論理は明確で,理解しやすく,実行しやすく,様々なレベルのトレーダーに適しています.
戦略リスク
- 市場動向が不明確または波動が大きい場合,この戦略は偽のシグナルを多く発生させ,頻繁に取引と損失を引き起こす可能性があります.
- この戦略は過去のデータに依存しており,突発的な出来事や市場の異常な状況に対して,大きな撤退が起こり得る.
- 策略パラメータの選択は,策略の性能に大きな影響を与える.異なるパラメータは,まったく異なる結果をもたらす可能性があります.
戦略最適化の方向性
- 取引量,その他の技術指標などのフィルタリング条件をさらに追加することで,信号の信頼性をさらに高めることができます.
- ブリン帯とランダム振動器のパラメータを最適化して,現在の市場に最も適したパラメータの組み合わせを見つけることができます.
- 単一取引のリスクを制御するために,ストップと移動ストップのようなリスク管理メカニズムを導入することができます.
- この戦略は,他の戦略と組み合わせて,より堅牢な戦略の組み合わせを考慮することができます.
要約する
この戦略は,ブルリン帯とランダムオシレータの2つのクラシックな技術指標を組み合わせることで,トレンドと振動の両方の市場状態で安定した収益を得ることができるシンプルで効果的な取引戦略である.この戦略にはいくつかのリスクと限界があるにもかかわらず,適切な最適化と改善によって,戦略の性能と適応性をさらに向上させ,参考に値する取引戦略と学ぶことができる.
/*backtest
start: 2023-05-03 00:00:00
end: 2024-05-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Unique Bollinger Bands Strategy", overlay=true)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev
upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange
pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))
fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
// Parameters
bbLength = input.int(34, title="Length", minval=1)
bbMultiplier = input.float(2.0, title="Multiplier", minval=0.001, maxval=50)
// Source
priceData = close // Unique name for price data source
// Bollinger Bands Calculation
bbBasis = ta.sma(priceData, bbLength)
bbDeviation = ta.stdev(priceData, bbLength)
bbDeviationMultiplied = bbMultiplier * bbDeviation
bbUpperBand = bbBasis + bbDeviationMultiplied
bbLowerBand = bbBasis - bbDeviationMultiplied
// Plot Bollinger Bands
plot(bbBasis, color=color.blue, linewidth=2)
plot(bbUpperBand, color=color.blue)
plot(bbLowerBand, color=color.orange)
// Strategy Logic for Entry and Exit
enterLong = ta.crossover(priceData, bbUpperBand)
enterShort = ta.crossunder(priceData, bbLowerBand)
// Enter Long when price crosses over upper band
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Enter Short when price crosses under lower band
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Close Long when Short condition is met (i.e., price under lower band)
if (enterShort)
strategy.close("Long")
// Close Short when Long condition is met (i.e., price over upper band)
if (enterLong)
strategy.close("Short")