이중 이동평균 볼링거 밴드 시스템 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-18 11:01:19
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전반적인 설명

이중 이동 평균 볼링거 밴드 시스템 전략은 전형적인 터치 거래 전략이다. 그것은 변동성 지표 볼링거 밴드 및 이중 라인 터치를 사용하여 포지션을 열고 자금을 관리하고 이익을 창출하기 위해 수익 중지 및 손실 중지 메커니즘을 사용합니다.

원칙

이 전략은 주로 볼링거 밴드 지표에 기반한다. 볼링거 밴드는 이동 평균선과 대역폭으로 구성된다. 전략은 먼저 중간 대역으로 n 기간 동안의 폐쇄 가격의 이동 평균을 계산하며, 대역폭은 중간 대역의 표준편차의 m배이다. 상위 대역과 하위 대역은 중간 대역 위와 아래의 m 표준편차로 그래프화된다. 가격이 상위 대역에 닿을 때 짧은 지점이 열린다. 가격이 하위 대역에 닿을 때 긴 지점이 열린다.

구체적으로, 전략은 다음 단계를 실행합니다:

입력 매개 변수: 이동 평균 길이 n와 표준편차 곱하기 m를 설정
중간 범위를 계산합니다: 종료 가격의 n 기간 간단한 이동 평균
상위 범위를 계산합니다: 중간 범위 + 종료 가격의 m * n 기간 표준편차
하위 범위를 계산합니다: 중간 범위 - 종료 가격의 m * n 기간 표준편차
중간, 상위 및 하위 밴드를 그래프
닫기 가격이 중간 범위를 넘을 때, 길게 가십시오
닫기 가격이 중간 범위를 넘으면, 짧게 가
출구 포지션에 Stop Profit 및 Stop Loss 포인트를 설정

이중 라인 터치 (dual line touch) 에 대한 포지션 입출과 함께 스톱프로프트 (stop profit) 및 스톱러스트 (stop loss) 메커니즘을 사용하면 위험을 효과적으로 제어하고 안정적인 수익을 창출할 수 있습니다.

장점

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

간단하고 명확한 규칙, 실행하기 쉽습니다.
과학적인 근거를 가진 볼링거 밴드 지표에 기초합니다.
이중선 접촉은 다양한 시장에서 거짓 파장을 필터합니다.
스톱프로프트와 스톱러스트, 리스크 관리 등이 포함됩니다.
충분한 백테스팅 데이터가 신뢰성을 보장합니다.
최적화를 위한 큰 매개 변수 조정 공간.

위험성

고려해야 할 몇 가지 위험 요소가 있습니다.

볼링거 밴드는 다양한 결과를 가져올 수 있는 매개 변수에 민감합니다.
이중선 진입은 빈도가 낮기 때문에 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
부적절한 스톱 로프 및 스톱 로프 설정은 조기 스톱 로프 또는 불충분한 이윤으로 이어질 수 있습니다.
시장 트렌드가 변하면 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
백테스팅 기간이 짧아지면 과도한 적합성 위험이 발생할 수 있습니다.

가능한 해결책:

가장 좋은 조합을 찾기 위해 매개 변수를 최적화하세요.
주파수를 높이기 위해 좁은 대역.
다른 시장을 기준으로 정지를 조정합니다.
트렌드 필터를 추가하여 트렌드 반대 거래를 피합니다.
안정성을 보장하기 위해 백테스트 기간을 확장합니다.

개선

전략을 개선할 수 있는 몇 가지 방법:

더 나은 항목을 위해 매개 변수를 최적화합니다. 더 포괄적인 매개 변수 조정으로 최적의 매개 변수 세트를 찾을 수 있습니다.
트렌드 검출을 추가합니다. 트렌드 필터는 트렌드에 반대하는 거래를 방지합니다.
출구를 최적화합니다. 동적 또는 후속 정지는 수익 관리를 향상시킬 수 있습니다.
다른 지표와 함께 필터를 추가하십시오. MACD, KDJ 등은 잘못된 브레이크를 필터하는 데 도움이 될 수 있습니다.
더 많은 최적화를 위해 LSTM와 같은 기계 학습 모델을 통합합니다.
포트폴리오 관리에 대한 다른 기본 또는 고급 전략과 결합합니다.

결론

이중 이동 평균 볼링거 밴드 시스템은 과학적 지표, 명확한 규칙 및 유연한 매개 변수와 같은 장점으로 전반적으로 긍정적 인 결과를 보여줍니다. 매개 변수, 출구 및 트렌드 필터의 추가 개선은 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 다른 전략 및 프레임워크와 결합하면 전략 성능을 향상시키고 가치를 극대화 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-09-17 00:00:00
end: 2023-10-17 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5

strategy("BB돌파", 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))


long = ta.crossover(close,basis)
short = ta.crossunder(close,basis)

strategy.entry("long", strategy.long, when =long)
strategy.entry("short", strategy.short, when =short)

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