ChaoZhang
개요
이 전략은 부린 띠를 주요 지표로 사용하고 있으며, 종결 가격이 상도를 돌파할 때 과다 포지션을 열고, 하도를 돌파할 때 빈 포지션을 열습니다. 부린 띠는 중도 ((중동 평균), 상도 ((중도 + 표준 차차), 하도 ((중도 - 표준 차차) 로 구성되어 있습니다. 이 전략은 시장 추세를 포착하기 위해 부린 띠를 돌파할 때 구매하고, 하도를 돌파할 때 판매하며, 중도를 평정 포지션 조건으로 사용합니다.
전략 원칙
- 브린 띠의 중간 궤도, 상단 궤도 및 하단 궤도를 계산한다. 중간 궤도는 종전 가격의 간단한 이동 평균으로, 상단 궤도 및 하단 궤도는 중간 궤도 더하기 빼기 일정한 배수의 표준 차이를 얻는다.
- 종결 가격이 상대로 돌파할 때, 더 많은 포지션을 열고, 종결 가격이 하대로 돌파할 때, 빈 포지션을 열는다.
- 평형 포지션 조건: 다수 포지션은 종결 가격이 중궤도를 넘어갈 때 평형; 공백 포지션은 종결 가격이 중궤도를 돌파할 때 평형.
전략적 이점
- 이 전략은 브린 벨트 지표에 기반하여 시장의 추세를 효과적으로 포착하고, 추세가 형성되는 초기에 포지션을 개설하여 더 많은 이익을 얻는 데 도움이 됩니다.
- 중도 궤도를 평형 조건으로 사용하는 것은 트렌드 반전 시 계속 포지션을 보유하는 것을 피할 수 있으며, 이로 인해 위험을 줄일 수 있다.
- 전략의 논리는 명확하고, 이해하기 쉽고, 실행하기 쉽다.
전략적 위험
- 브린 밴드 파라미터의 선택은 전략의 성능에 영향을 미치며, 다른 파라미터는 다른 결과를 초래할 수 있다.
- 이 전략은 불안정한 시장에서 빈번하게 하위 포지션을 열 수 있으며, 이는 높은 거래 비용을 초래할 수 있다.
- 이 전략은 시장의 기본 요소를 고려하지 않고 기술 지표에 전적으로 의존하며, 경우에 따라 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 다른 기술 지표 또는 시장 감정 지표를 도입하여 부린带突破 신호의 유효성을 확인하고 전략의 정확성을 향상시킵니다.
- 브린 밴드 매개 변수를 최적화합니다. 시장의 변화에 따라 브린 밴드의 길이와 배수를 조정하는 것과 같은 다양한 시장 상황에 따라 브린 밴드의 길이를 조정합니다.
- 리스크 관리를 위한 조치들, 예를 들어, 단편 거래의 위험을 통제하기 위한 스톱로스 및 스톱스을 설정하는 것.
- 시장의 트렌드 강도를 고려하고, 트렌드가 강할 때 포지션을 유지하며, 약한 트렌드 또는 불안정한 시장에서 거래를 피하여 전략적 수익을 높이고, 빈번한 거래의 비용을 절감하십시오.
요약하다
부린띠 돌파전 전략은 부린띠의 상하 궤도의 돌파를 통해 시장 경향을 포착하고, 중도 궤도가 평형 조건이다. 이 전략의 논리는 명확하고, 구현하기 쉬운, 효과적으로 트렌드를 포착할 수 있지만, 매개 변수 선택과 흔들리는 시장에서 일정 위험이 존재한다. 미래에는 다른 지표, 최적화 매개 변수, 위험 관리 등을 도입함으로써 전략 성능을 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-04-24 00:00:00
end: 2024-04-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy", shorttitle='BB Strategy', overlay=true)
// Bollinger Bands parameters
length = input.int(20, title="Length")
mult = input.float(2.0, title="Multiplier")
// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)
upper_band = basis + dev
lower_band = basis - dev
// Plot Bollinger Bands
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band")
// Strategy
long_condition = ta.crossover(close, upper_band)
short_condition = ta.crossunder(close, lower_band)
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, basis)
exit_short_condition = ta.crossover(close, basis)
if (exit_long_condition)
strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
strategy.close("Short")