ChaoZhang
개요
이 전략은 부린 띠 지표를 통해 시장의 경향 방향을 판단하고, RSI 지표 필터 양양 이온 신호와 결합하여, 추격 마감 하락의 동력 뚫림 동작을 구현한다. 그것의 기본 아이디어는: 가격이 부린 띠를 뚫고 궤도에 올랐을 때 입장을보고, 가격이 부린 띠를 뚫고 궤도에 떨어졌을 때 하락 입장을보고.
전략 원칙
브린 띠 지표가 가격을 판단할 때 가격이 경로를 돌파할 때, 시장이 시세상태로 들어간다는 것을 나타냅니다. 이 때 RSI 지표가 필터링을 통해 RSI가 60보다 크면 구매 신호를 생성합니다. 브린 띠 지표가 가격을 판단할 때, 시장이 시세상태로 들어간다는 것을 나타냅니다. 이 때 RSI 지표가 필터링을 통해 RSI가 40보다 작으면 판매 신호를 생성합니다.
입점 후 손실을 방지하기 위해 스톱로스를 설정하십시오.
출구 조건은 가격이 부린 중도 궤도를 다시 넘어갈 때 평판 구매, 가격이 부린 중도 궤도를 다시 넘어갈 때 평판 판매이다.
우위 분석
브린 띠 지표는 시장의 주요 트렌드를 판단하고, 거래의 전환점을 잡을 수 있다. RSI 지표 필터링과 결합하면 신호의 신뢰성을 높일 수 있다.
“이런 일이 벌어진다면, 우리는 더 많은 돈을 벌 수 있을 것이다.
스톱포인트를 설정하면 위험을 조절할 수 있습니다.
위험 분석
브린띠 지표는 재조합을 판단하는 데 효과적이지 않으며, 잘못된 신호를 발생시킬 수 있다.
스톱포인트 설정이 잘못되면 손실이 커질 수 있습니다.
거래가 빈번하고 거래 수수료와 슬라이드 포인트에 영향을 받을 수 있습니다.
진입 시점에 대한 판단은 갱신되어야 합니다. 그렇지 않으면 최고의 진입 시기를 놓칠 수 있습니다.
최적화 방향
다른 지표들과 함께 브린띠 지표의 돌파 신호의 신뢰성을 판단한다. 예를 들어 거래량, 이동 평균 등이다.
동적으로 브린 밴드 파라미터를 조정하여 지표 성능을 최적화한다.
정지 위치를 최적화한다. 정지 추적, 정지 비율 등의 방법이다. 무의미한 손실을 줄인다.
요약하다
이 전략은 전체적인 생각이 명확하고, 브린 띠를 통해 시장 추세와 RSI 지표 필터링을 판단하여 동적 트렌드 추적을 구현한다. 다음과 같은 특징이 있다. 거래 빈도, 손실 속도, 과잉 수익을 추구하는 거래자는 적합하다. 그러나 거래 빈도 또한 거래 비용을 증가시키고, 자금 관리 및 마음가짐 통제에 대한 요구가 높다. 변수 최적화, 손해 방지 전략 최적화를 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
/*backtest
start: 2023-11-21 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="Bollinger Band Breakout", shorttitle = "BB-Stoxguru",default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100, overlay=true)
source = close
start = timestamp (2007, 1,1,0,0)
end = timestamp (2021,11,05,0,0)
stop_level = (high[1]-low[1])
profit_level = (high[1]-low[1])
length = input(20, minval=1, title = "Period") //Length of the Bollinger Band
mult = input(2, minval=0.001, maxval=50, title = "Standard Deviation")
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
band=upper-lower
stop_loss=low-atr(14)
if time >= start
// and time < end
strategy.entry("Long", strategy.long, when = crossover(source, upper) and rsi(close,14)>=60 and rsi(close,14)<=70)
// strategy.entry("Long", strategy.long, when = crossover(source, upper) and rsi(close,14)>60 and band<200)
// strategy.exit("SL", "Long", stop=stop_loss)
strategy.close(id="Long", when=crossunder(close, basis))
strategy.entry("Short", strategy.short, when = crossunder(source, lower) and rsi(close,14)<=40 and rsi(close,14)>=35)
strategy.close(id="Short", when=crossover(close, basis))
// strategy.entry("Short", strategy.short, when = crossunder(source, lower) and rsi(close,14)<40 and band<200)
// plot(upper-lower, color=color.purple,title= "DIFF",style=plot.style_linebr)
plot(basis, color=color.red,title= "SMA")
p1 = plot(upper, color=color.blue,title= "UB")
p2 = plot(lower, color=color.blue,title= "LB")
// fill(p1, p2)
BW = ((upper - lower)) / basis * 100
plot(BW, title="Bollinger bandwidth", color=color.red)