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BBMA의 돌파구 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-25 11:33:50
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전반적인 설명

BBMA 돌파구 전략 (BBMA breakthrough strategy) 은 거래 신호를 생성하기 위해 볼링거 밴드와 이동 평균의 조합을 사용하는 전략이다. 이 전략은 볼링거 밴드의 상부 및 하부 레일과 빠른 이동 평균과 일반적인 이동 평균 사이의 크로스오버를 엔트리 신호로 사용합니다. 가격이 볼링거 밴드의 상부 레일을 통과하고 빠른 이동 평균이 일반적인 이동 평균을 넘어서면 긴 경로로 이동하고 가격이 볼링거 밴드의 하부 레일을 통과하고 빠른 이동 평균이 일반적인 이동 평균을 넘어서면 짧은 경로로 이동합니다.

전략 원칙

이 전략은 주로 볼링거 밴드 이론과 이동 평균 이론을 기반으로 한다. 볼링거 밴드는 중간 레일, 상부 레일 및 하부 레일로 구성된 양적 거래에서 널리 사용된다. 중간 레일은 특정 기간 동안 폐쇄 가격의 간단한 이동 평균이며, 상부 레일은 각각 중간 레일에서 한 표준 편차이다. 가격이 상부 레일에 가깝다면 시장이 과소매 될 수 있음을 나타냅니다. 가격이 하부 레일에 가깝다면 시장이 과소매 될 수 있음을 나타냅니다.

이동평균은 주로 트렌드를 판단하고 주요 자금의 유입과 출입을 판단하는 데 사용되는 일반적으로 사용되는 기술적 지표이기도 합니다. 빠른 이동평균은 가격 변화를 더 빨리 파악할 수 있으며 일반 이동평균은 더 안정적입니다. 빠른 이동평균이 일반 이동평균을 넘으면 황금십자라고 불리며 시장이 상승 추세에 들어갈 수 있음을 나타냅니다.

이 전략은 볼링거 밴드 이론과 이동 평균 이론을 모두 고려합니다. 볼링거 밴드의 상부 및 하부 레일을 뚫고가는 가격의 조합 신호와 빠른 및 느린 이동 평균 사이의 특수 크로스오버를 통해 시장 진입 및 출구 지점을 결정하고 거래 방향을 안내하는 입구 신호로 사용합니다.

전략 의 장점

  1. 시장 진입점과 출구점을 결정하기 위해 볼링거 밴드 이론을 사용하는 것은 가격 역전 기회를 포착하는 데 도움이 됩니다.

  2. 빠른 평균과 일반적인 이동 평균의 교차 신호를 종합적으로 고려하면 잘못된 파열을 피할 수 있습니다.

  3. 스톱 로스 및 수익점 설정은 위험을 엄격하게 통제하는 데 도움이됩니다.

  4. 충분한 백테스트 데이터, 높은 수익률, 좋은 승률

전략 의 위험

  1. 부적절한 볼링거 반드의 매개 변수 설정은 잘못된 거래 신호를 일으킬 수 있습니다.

  2. 이동평균 가로 신호의 지연은 불필요한 손실을 초래할 수 있습니다.

  3. 스톱 로스 포인트는 단 한 번의 손실을 효과적으로 제어할 수 없을 정도로 느슨하게 설정되어 있습니다.

  4. 극단적인 시장 조건이 스톱 로스 포인트를 깨뜨릴 수 있습니다.

전략의 최적화 방향

  1. 가장 좋은 조합을 찾기 위해 볼링거 밴드 매개 변수를 최적화합니다.

  2. 신호 필터에 다른 보조 표시기를 도입할 것인지 여부를 평가한다.

  3. 더 많은 위험을 제어하기 위해 이동 스톱 손실 전략을 테스트하고 최적화하십시오.

  4. 스톱 로스를 위해 시간 또는 가격 돌파구 방법을 사용하는지를 평가합니다.

요약

BBMA의 돌파구 전략은 거래 신호를 판단하기 위해 볼링거 밴드 및 이동 평균 이론의 사용을 통합합니다. 이 전략은 좋은 안정성, 높은 수익성 및 제어 가능한 위험 수준을 가지고 있습니다. 매개 변수 최적화 및 위험 통제 조치는 전략의 승률과 투자 수익률을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이 전략은 중장기 포지션 보유자에게 적합합니다.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BBMA Strategy", shorttitle="BBMA", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="BBMA Length")
deviation = input(2, title="Deviation")
ema_period = input(50, title="EMA Period")
fast_ema_period = input(10, title="Fast EMA Period")
stop_loss_percentage = input.float(1, title="Stop Loss Percentage") / 100
take_profit_percentage = input.float(2, title="Take Profit Percentage") / 100

// Calculate Bollinger Bands and MTF MA
basis = ta.sma(close, length)
dev = deviation * ta.stdev(close, length)
upper_bb = basis + dev
lower_bb = basis - dev
ema = ta.ema(close, ema_period)
fast_ema = ta.ema(close, fast_ema_period)

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_bb) and ta.crossover(close, fast_ema) and close > ema
short_condition = ta.crossunder(close, lower_bb) and ta.crossunder(close, fast_ema) and close < ema

// Signals for entry and exit with stop loss and take profit
if (long_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=close * (1 + stop_loss_percentage), limit=close * (1 + take_profit_percentage))

if (short_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=close * (1 - stop_loss_percentage), limit=close * (1 - take_profit_percentage))
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