ChaoZhang
개요
이 전략은 부린띠 지표에 기반한 강화형 거래 시스템으로, 이중 표준 격차를 사용하여 전통적인 부린띠 전략을 최적화한다. 이 전략은 가격과 다른 표준 격차 수준과의 상호 작용을 사용하여 거래 신호를 생성하여 시장의 추세와 역전 기회를 잡는 것을 목표로 한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 두 가지 다른 수준의 브린을 사용하는 것입니다.
- 34주기 간단한 이동 평균 ((SMA) 을 기반으로 브린 밴드를 계산한다.
- 내층 브린띠는 1 표준차, 외층 브린띠는 2 표준차를 사용한다.
- 가격이 외장 부린을 뚫고 올라갈 때, 다중 신호를 트리거하고, 내려갈 때, 공백 신호를 트리거한다.
- 가격이 외곽 부린带로 내려가는 궤도로 돌아갔을 때, 다수 헤드 포지션을 평면화한다. 다시 올라가는 궤도로 돌아왔을 때, 공백 헤드 포지션을 평면화한다.
이 두 층의 브린벨트 디자인은 전략이 다양한 시장 조건에서 유연하게 작동하도록 허용하며, 강력한 트렌드를 포착하고 잠재적인 반전을 식별할 수 있습니다.
전략적 이점
- 동적 적응성: 브린 밴드는 시장의 변동성에 따라 자동으로 조정하여 전략이 다른 시장 환경에 적응할 수 있도록합니다.
- 트렌드 추적과 반전: 이 전략은 강력한 트렌드를 따라갈 수 있고, 극단적인 상황에서는 반전 기회를 찾을 수 있다.
- 리스크 관리: 외장 브린 테이프를 스톱 로스로 사용하여 거래 당 위험을 통제하는 데 도움이됩니다.
- 시각적 피드백: 전략은 명확한 시각적 피드백을 제공하여 거래자가 시장 상황을 직관적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.
- 유연성: 변수는 조정할 수 있으며, 거래자가 다른 시장과 개인 취향에 따라 최적화 할 수 있습니다.
전략적 위험
- 가짜 돌파구: 수평 시장에서 가격이 종종 브린 벨트 경계에 닿을 수 있으므로 과도한 가짜 신호가 발생합니다.
- 뒤처진성: 뒤처진 지표로서, 부린 띠는 빠르게 변화하는 시장에서 반응하지 않을 수 있다.
- 과도한 거래: 높은 변동성 시장에서 과도한 거래 신호가 발생하여 거래 비용이 증가 할 수 있습니다.
- 트렌드 의존성: 명백한 트렌드가 없는 시장에서 전략이 좋지 않을 수 있다.
- 매개 변수 민감성: 전략 성능은 선택된 매개 변수에 크게 의존하며, 다른 시장에는 다른 최적화 설정이 필요할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 추가 필터를 도입: 다른 기술 지표와 결합하여 신호를 확인하고, 가짜 돌파구를 줄인다.
- 동적 변수 조정: 시장의 변동성에 따라 브린 밴드 변수를 자동으로 조정하여 전략 적응력을 향상시킵니다.
- 거래량 분석에 추가: 거래량을 보조 지표로 사용하여 신호의 신뢰성을 높인다.
- 자기 적응 주기: 고정된 주기보다는 자기 적응 주기를 사용하여, 시장의 리듬을 더 잘 잡는다.
- 포지션 관리를 최적화: 부린 대역폭에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정하고, 높은 확실성에서 포지션을 증가시킨다.
- 시장 상태를 인식하는 것: 전략에 시장 상태를 포함하는 판단 (트렌드 / 흔들림) 을 다양한 시장 조건에 적응하기 위해.
요약하다
강화된 동적 브린띠 거래 전략은 유연하고 강력한 거래 시스템으로, 트렌드 추적과 반전 거래의 필요성을 효율적으로 균형 잡는 두 층의 브린띠 구조를 사용합니다. 이 전략의 주요 장점은 동적 적응성과 명확한 시각적 피드백으로, 다양한 시장 조건에 적합한 강력한 도구입니다. 그러나, 거래자는 가짜 돌파구와 과도한 거래의 위험을 주의해야하며, 전략의 성능을 최적화하기 위해 추가 필터와 동적 매개 변수 조정을 도입하는 것을 고려해야합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-05-28 00:00:00
end: 2024-06-27 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// Bollinger Bands: Madrid : 14/SEP/2014 11:07 : 2.0
// This displays the traditional Bollinger Bands, the difference is
// that the 1st and 2nd StdDev are outlined with two colors and two
// different levels, one for each Standard Deviation
strategy(shorttitle='MBB', title='Bollinger Bands', overlay=true)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev
upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange
pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))
fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
if (close > upper2)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (close < lower2)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (close <= lower2)
strategy.close("Long")
if (close >= upper2)
strategy.close("Short")