ChaoZhang
개요
이 전략은 부린띠와 이동 평균을 결합하여 부린띠 상향 하향 반전점과 이동 평균 방향을 입력 및 종료 신호로 사용합니다. 구체적으로, 가격이 아래에서 위쪽으로 부린띠 하향을 돌파하고 이동 평균보다 높을 때 더 많이; 가격이 위에서 아래로 부린띠 상향을 돌파하고 이동 평균보다 낮을 때 평점.
전략 원칙
이 전략은 주로 브린 밴드와 이동 평균 두 지표에 기초한다.
브린 띠는 상반대, 하반대, 중반대를 포함한다. 중반대는 n일간의 단순 이동 평균이며, 상반대와 하반대는 각각 중반대와 하반대의 k배 표준차이다. 가격이 상반대와 하반대와 가까워지면 과잉 구매 또는 판매를 표시할 때 반전이 발생할 수 있다.
이동 평균은 가격의 평균 트렌드 방향을 반영한다. 단기 이동 평균에 장기 이동 평균을 가로질러 가격 움직임이 아래에서 위로, 더 많은 것을 고려 할 수 있음을 나타냅니다. 단기 이동 평균 아래로 장기 이동 평균을 가로질러 가격 움직임이 위에서 아래로, 공백을 고려 할 수 있습니다.
이 전략은 부린띠 반전 신호와 이동 평균의 트렌드 판단을 종합적으로 고려한다. 가격이 부린띠 반전 신호와 이동 평균의 트렌드 판단을 고려한다. 부린띠 반전 신호와 이동 평균의 트렌드 판단을 고려한다. 부린띠 반전 신호와 이동 평균의 트렌드 판단을 고려한다.
구체적인 운영 규칙은 다음과 같습니다.
- 가격이 아래에서 위쪽으로 부린이하를 돌파하고 이동 평균보다 높을 때 더 많이하십시오.
- 가격이 위아래에서 브린을 돌파하고 이동 평균보다 낮을 때 평점
우위 분석
이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.
- 중·단기 반전 신호와 장기적 추세 방향을 종합적으로 고려하여 다공간 쌍방 운항의 필요에 부합
- 브린을 이용한 강하 역전성이 강해 진입 기회를 높일 수 있다.
- 이동 평균 필터링을 추가하여 변동 시 중심을 피하십시오.
- 전략 논리는 간단하고 명확하며, 이해하기 쉬운 구현, 양적 거래에 적합합니다.
위험과 해결
이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.
- 부린 벨트 파라미터가 잘못 설정되어 있고, 상하철 돌파구가 발생하는 거래 신호가 빈번하게 발생하고, 조작되기 쉽다. 최적의 파라미터를 최적화하여 최적의 파라미터 조합을 찾을 수 있다.
- 이동 평균 파라미터를 잘못 설정하면 더 좋은 거래 기회를 필터링 할 수 있습니다. 다른 지표와 함께 최적화를 고려 할 수 있습니다.
- 거래상황이 장기적으로 흔들리면서 손실이 증가할 수 있다. 단독 손실을 일정 범위 내에서 통제할 수 있도록 스톱포인트를 설정할 수 있다.
전략 최적화
이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다.
- 브린 대역 변수를 최적화하여 거래 신호를 생성하는 최적의 변수 조합을 찾습니다.
- 다른 종류의 변수 이동 평균을 시도하고 가장 잘 맞는 조합을 찾으십시오.
- 거래량, RSI 등과 같은 다른 지표 판단을 추가하여 전략의 효과를 향상시킵니다.
- 시장의 변동에 따라 스톱포드를 설정할 수 있는 동적 스톱포드 메커니즘을 구축합니다.
- 다양한 품종의 파라미터 설정 효과를 테스트하여 최적의 품종 적응성을 찾습니다.
요약하다
이 전략은 브린띠 반전 신호와 이동 평균 추세 판단을 종합적으로 고려하여 반전 효과를 보장하면서 지역적인 흔들림이 전체적인 추세 판단에 미치는 영향을 제어한다. 전략 신호의 발생과 원리는 간단하고 명확하며 이해하기 쉬운 구현이며 여러 가지 방법으로 최적화하여 효과를 높일 수 있으며, 양적 거래에 적합한 효과적인 전략이다.
/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands Rejection with MA Trend Filter", overlay=true)
// Bollinger Bands Settings
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Standard Deviation")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
// Calculate Bollinger Bands
upper_band = basis + dev
lower_band = basis - dev
// MA Settings
ma_length = input(50, title="MA Length")
ma_src = input(close, title="MA Source")
ma = ta.sma(ma_src, ma_length)
// Buy Condition
buy_condition = ta.crossover(close, lower_band) and ta.crossover(close, ma)
// Sell Condition
sell_condition = ta.crossunder(close, upper_band) and ta.crossunder(close, ma)
if buy_condition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if sell_condition
strategy.close("Buy")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Bollinger Band")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Bollinger Band")
plot(ma, color=color.blue, title="50-period MA")