듀얼 트랙 밴드 트렌드 팔로잉 전략


생성 날짜: 2023-09-18 17:23:39 마지막으로 수정됨: 2023-09-18 17:31:43
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개요

이중 트랙 밴드 트렌드 추적 전략은 부린 밴드를 기반으로 한 단선 거래 전략이다. 이 전략은 부린 밴드를 상단 트랙으로 구매 및 판매 신호로 사용하여 단선 거래를 수행한다.

전략 원칙

이 전략은 다음과 같은 부분들로 구성됩니다.

  1. 브린 띠의 중간 궤도, 상단 궤도 및 하단 궤도를 계산한다. 중간 궤도는 종전 가격의 n 일 간 간단한 이동 평균이며, 브린 띠의 폭은 종전 가격의 n 일 표준 차이의 2 배에 의해 결정된다.

  2. 종결 가격이 아래에서 위로 하차할 때, 더 많이 한다. 종결 가격이 위에서 아래로 상차할 때, 평점한다.

  3. n값은 기본값으로 20일이며, 시장에 따라 조정할 수 있다. 린 대역폭의 변화는 표준차의 배수로 제어되며, 기본값은 2배이다.

  4. 이 전략은 간단하고 직접적이며 쉽게 구현할 수 있다. 시장의 동향을 효과적으로 추적할 수 있다.

우위 분석

이 두 개의 트랙은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:

  1. 이 모든 것은 매우 간단하고, 직관적이고, 실행하기 쉽습니다.

  2. 시장의 변화에 대해 알 수 있고, 단선 거래 기회를 잡을 수 있습니다.

  3. 브린띠의 통계적 특성을 이용한 수학적인 근거가 있다.

  4. 너무 이른 입국을 막고, 너무 늦은 출구를 막습니다.

  5. 브린 띠의 매개 변수를 조정하여 다른 시장의 특성에 맞게 조정할 수 있습니다.

  6. 시장의 움직임을 예측할 필요가 없습니다. 그냥 시장에 따라야 합니다.

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

  1. 브린띠 지표는 트렌드 반전점을 정확하게 예측할 수 없습니다.

  2. “이런 신호가 더 많이 나올 수 있습니다.

  3. 엑스포는 시장의 소음을 효과적으로 필터링할 수 없습니다.

  4. 부린 띠 변수를 합리적으로 결정해야 하며, 그렇지 않으면 전략의 성능에 영향을 미칠 수 있다.

  5. 이 전략은 가로 디스크를 정리할 때 사용해서는 안 됩니다.

  6. 지연이 있을 경우, 추적 오류에 주의를 기울여야 합니다.

위험은 변수를 조정하거나 다른 지표와 결합하여 줄일 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.

  1. MACD, KDJ 등의 다른 지표와 함께 필터링하여 잘못된 신호를 피하십시오.

  2. 동적으로 부린 대역변수를 조정하고, 시장 상황에 따라 부린 대역폭이 변한다.

  3. 단편 거래의 위험을 합리적으로 제어하기 위해 스톱로스 스톱 조건을 설정하십시오.

  4. 입출소를 최적화하여, 예를 들어, 부린대를 완전히 뚫고 입출소를 가능하게 한다.

  5. 변수 최적화, 이동 평균 길이, 표준 차이의 배수 등의 변수를 최적화한다.

  6. 다목적 시장과 공목적 시장을 구분하고, 방향성 거래한다.

요약하다

이중 레일 전략은 간단하고 실용적인 단선 거래 전략이다. 그것은 브린 레일의 통계적 특성을 활용하여 시장의 단기 경향을 효과적으로 포착할 수 있다. 이 전략은 작동하기 쉽고 논리적으로 간단하지만 몇 가지 결점이 있다. 추가적인 최적화를 통해 이 전략은 실물 거래에서 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-08-18 00:00:00
end: 2023-09-17 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

length = input.int(20, minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)

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))

// Buy condition: Price crosses below the lower Bollinger Band
buy_condition = ta.crossover(src, lower)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)

// Sell condition: Price crosses above the upper Bollinger Band
sell_condition = ta.crossunder(src, upper)
strategy.close("Buy", when=sell_condition)