ChaoZhang
개요
BBMA 돌파 전략 (BBMA breakout strategy) 은 부린띠와 이동 평균의 조합을 이용하여 거래 신호를 생성하는 전략이다. 이 전략은 동시에 부린띠의 오르락 내리락과 급격한 이동 평균과 일반 이동 평균의 교차를 입시 신호로 사용한다. 가격이 부린띠를 오르락 돌파하고 일반 이동 평균을 급격한 이동 평균에서 돌파할 때 더 많이 하고, 가격이 부린띠의 오르락 내리락 하락하고 일반 이동 평균을 급격한 이동 평균에서 돌파할 때 공백을 한다.
전략 원칙
이 전략은 주로 브린 밴드 이론과 이동 평균 이론에 기초한다. 브린 밴드는 양적 거래에서 널리 사용되며, 중도, 상도, 하도 라인을 구성한다. 중도 라인은 일정 기간 동안의 종결 가격의 간단한 이동 평균이며, 상도 하도 라인은 각각 중도 라인에 대한 다음 표준 차이의 univ의 거리에 있다. 가격이 상도 근처에 있다면 시장이 과매 할 수 있으며, 가격이 하도 근처에 있다면 시장이 과매 할 수 있음을 의미합니다.
이동 평균은 또한 일반적으로 사용되는 기술 지표이며, 주로 흐름을 판단하고 주력 자금의 유입과 유출을 판단합니다. 빠른 이동 평균은 가격 변화의 추세를 더 빨리 포착 할 수 있으며, 일반 이동 평균은 더 안정적입니다. 빠른 이동 평균에 일반 이동 평균을 통과 할 때 금으로 교차하면 시장 대표자는 상승세를 걸을 수 있습니다.
이 전략 종합은 부린 밴드 이론과 이동 평균 이론을 고려하여, 가격의 부린 밴드를 뚫고 하향으로 하향하고 급속하게 평균선에서 특정 교차가 일어나는 조합 신호를 통해 시장의 매매점을 판단하고, 입시 신호로 거래 방향을 안내한다.
전략적 이점
브린띠 이론을 사용하여 시장의 매매점을 판단하여 가격 반전의 기회를 잡는 것이 좋습니다.
종합적인 고려 빠른 이동 평균과 일반 이동 평균의 교차 신호를 피하여 거짓 돌파를 피한다.
스톱포인트와 스톱포인트의 구축은 위험을 엄격하게 통제하는 데 도움이 됩니다.
은 재검토 자료가 풍부하고, 수익률이 높고, 승률이 좋다.
전략적 위험
부린 밴드 파라미터를 잘못 설정하면 거래 신호 오류가 발생할 수 있다.
급속도로 평균선 교차 신호를 발송하는 데 지연되면 불필요한 손실이 발생할 수 있다.
단위 손실을 효율적으로 제어할 수 없는 너무 느슨한 스톱포인트 설정
시장의 극단적인 상황이 발생할 수 있으며, 그 결과 상쇄 손실이 발생할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
브린 띠 변수를 최적화하여 최적의 조합을 찾습니다.
다른 보조 지표의 필터링 신호를 도입했는지 평가하십시오.
이동적 손실을 방지하는 전략을 테스트하고 최적화하여 위험을 더욱 제어합니다.
시간 또는 가격 돌파구 방식을 사용해서 손해를 막는지를 평가한다.
요약하다
BBMA 돌파 전략은 브린 밴드와 이동 평균 이론을 사용하여 거래 신호를 판단한다. 이 전략은 안정성이 좋고, 수익이 높으며, 통제 가능한 위험 수준이다. 매개 변수 최적화 및 위험 제어 수단으로 전략의 승률과 수익 수익률을 더욱 향상시킬 수 있다. 이 전략은 중장선 포지션 보유자가 사용하는 데 적합하다.
/*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))