ChaoZhang
개요
BB%B 전략은 투자의 결정을 위해 부린 띠 지표의 백분율 B 값을 사용하는 양적 거래 전략이다. 부린 띠가 궤도에 오르거나 내려갈 때 구매 또는 판매 신호를 발산할 수 있으며, 트렌드 추적 유형 전략이다.
전략 원칙
이 전략은 먼저 specifiedPeriod의 종결 가격의 평균선과 표준차를 계산한 다음, 부린띠의 상반도와 하반도를 얻는다. BB%B 지표는 현재 가격으로 하반도 가격을 다음, 상반도 가격에서 하반도 가격을 다음, 현재 가격의 부린띠 내의 위치를 나타낸다. BB%B가 oversold 경미치보다 낮을 때 구매 신호가 발생하고, overbought 경미치보다 높을 때 판매 신호가 발생한다. 거래 신호가 방출된 후, BB%B가 반대의 경미치 근처로 돌아간다면 평형된다.
구체적으로, 전략은 먼저 21일 종결 가격의 SMA 평균과 2배의 표준 차이는 브린이 끌어 올리는 것을 계산한다. 그리고 현재 종결 가격의 BB%B 값을 계산한다. 현재 포지션이 없는 경우 BB%B 값이 -0.2 (((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((
이 전략은 현재 가격이 너무 높거나 너무 낮다는 것을 판단하는 BB%B 지표에 의존하며, 현재 트렌드 방향을 판단하는 평균선에 의존하며, 가격이 부린 띠를 초과하여 하향으로 갈 때 거래 신호를 발생시킨다. 다양한 매개 변수를 구성하여 전략의 빈도를 조정할 수 있다.
우위 분석
- 브린 벨트 지표로 과매매를 판단하는 방법
브린의 상반도와 하반도는 각각 현재 가격의 일정한 표준 차이의 범위를 나타냅니다. 가격이 상반도에 접근하거나 접촉할 때 과매매를 나타내고, 하반도에 접근하거나 접촉할 때 과매매를 나타냅니다. BB%B 전략은 적절한 구매와 판매 시기를 판단하기 위해이 특성을 최대한 활용합니다.
- 정책의 빈도를 조정할 수 있는 유연한 구성
전략의 BB%B 마이너스, 평균선 변수, 회귀 마이너스는 자유자재로 구성할 수 있으며, 이는 전략의 조정 빈도를 용이하게 제공한다. 더 긴 평균선과 더 큰 회귀 마이너스를 사용하면 거래 빈도를 줄일 수 있다.
- 트렌드 판단과 함께
부린은 오버 바이와 오버 세일 (Over Buy and Oversell) 을 판단하는 것 외에도, 대동향을 판단하는 평평선과 결합하여 역대 거래를 피한다.
- 복귀 메커니즘은 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
가격이 처음 브린 띠를 오르내리거나 오르내리기를 터치할 때, 오버 바이 오버 세일로 표시될 가능성이 높지만, 단기적인 가짜 브레이크가 될 수도 있다. 이 전략은 반등한 하위값을 더하고, BB%B가 반대 방향으로 명확하게 내려가면만 평준화하여 가짜 신호를 필터링할 수 있다.
위험 분석
- 가격 동향을 판단할 수 없습니다.
이 전략은 부린반도 지표만 보고 가격이 반전될 수 있다고 판단하고, 큰 추세를 무시하여 상반 거래로 인해 손실을 초래할 수 있다.
- 역행한 값 설정은 놓칠 수 없는 기회입니다.
회귀한값이 너무 커진다면, 트렌드가 반전된 후 적시에 포지션 방향을 바꿀 수 없게 되고, 기회를 놓치게 될 수 있다.
- 부린 띠의 확장으로 인해 점포 가격 차이가 커졌습니다.
시장의 변동이 커질 때, 브린은 상하 궤도 간격이 커지고, 매매점의 가격 차이는 커지고, 단편적 손실 위험이 커진다.
- 거래 빈도가 높습니다.
이 전략은 긴 라인 전략에 비해 거래 빈도가 높으며 거래 비용과 지점 손실이 더 많이 발생한다.
최적화 방향
- 트렌드 지표와 결합된 필터 신호
MACD, KDJ 등의 트렌드 판단 지표에 가입할 수 있으며, 트렌드 방향이 일치할 때만 거래 신호를 발신하여 역동 거래를 피한다.
- 손해배상 장치에 가입
단편적 손실의 위험을 제어하고 손실을 확대하지 않도록 고정된 수치 또는 비율의 스톱 손실을 설정하십시오.
- 최적화 변수 모음
평균선 길이, BB% B 마이너스, 회귀 마이너스 등의 변수를 조정하여 더 많은 잡음을 제거하고 전략의 안정성을 높이기 위해 최적의 변수 조합을 찾습니다.
- 거래 비용 요소
다른 종류의 거래 비용 상황에 따라 전략의 매개 변수를 조정하여 거래 빈도를 낮추고 거래 비용의 영향을 줄입니다.
요약하다
BB%B 전략은 간단하고 실용적인 양적 거래 전략이다. 부린 벨트를 판단하여 가격이 반전될 수 있는 시기를 활용하고, 평평선 판단과 함께 큰 경향을 판단하고, 오버 바이 오버 셀 포인트 근처에서 거래한다. 이 전략은 유연하게 구성되어 있으며, 전략의 빈도를 조정할 수 있다. 그러나 또한 약간의 위험이 있으며, 전략의 안정성과 실제 수익성을 높이기 위해 큰 경향, 중지 손실, 거래 비용과 같은 요소를 고려하여 추가적인 최적화가 필요합니다.
/*backtest
start: 2023-08-25 00:00:00
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period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// strategy(title = "BB%B Strat", shorttitle = "BB%B Strat", format=format.price, precision=2, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20)
length = input.int(21, minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
ob = input.float(1.2, "Overbought Line", step=0.1)
ob_close = input.float(1.0, "Overbought Close", step=0.1)
os = input.float(-0.2, "Oversold Line", step=0.1)
os_close = input.float(0.2, "Oversold Close", step=0.1)
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = (src - lower)/(upper - lower)
p = plot(bbr, "Bollinger Bands %B", color=#26A69A)
ob_hline = hline(ob, "Overbought", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed)
obc_hline = hline(ob_close, "Overbought Close", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed)
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fill(ob_hline, obc_hline, color=color.new(color.red, 80), title="Overbought")
fill(os_hline, osc_hline, color=color.new(color.green, 80), title="Overbought")
bgcolor(bbr > ob ? color.new(color.fuchsia, 80) : (bbr < os ? color.new(color.lime, 80) : na))
if bbr < os and strategy.position_size == 0
strategy.entry("L", strategy.long)
if bbr >= os_close and strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
if bbr > ob and strategy.position_size == 0
strategy.entry("S", strategy.short)
if bbr <= ob_close and strategy.position_size < 0
strategy.close_all()