ChaoZhang
개요
이 전략은 부린 띠, RSI 지표 및 이동 평균을 기반으로 한 통합 거래 시스템입니다. 전략은 부린 띠의 가격 변동 범위, RSI 초과 과매매 수준 및 EMA 트렌드 필터링을 통해 잠재적인 거래 기회를 식별합니다. 이 시스템은 더 많은 거래와 더 적은 거래를 지원하며 자금을 보호하기 위해 여러 가지 탈퇴 장치를 제공합니다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 핵심 구성 요소를 기반으로 합니다.
- 1.8배의 표준 차이의 브린을 사용하여 가격 변동 범위를 결정합니다.
- 7주기 RSI 지표를 사용하여 과매매를 판단합니다.
- 트렌드 필터로 선택 가능한 500주기 EMA
- 입장 조건:
- RSI가 25보다 낮아지고 부린이 경계를 넘어섰습니다.
- 공백: RSI가 75을 넘어서 부린을 돌파했다.
- 탈퇴 방법은 RSI 하락 또는 브린 반전 돌파를 지원합니다.
- 선택 가능한 상해 방지 비율
전략적 이점
- 다중 기술 지표의 연동은 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
- 유연한 매개 변수 설정은 다른 시장 상황에 따라 조정할 수 있습니다.
- 양방향 거래를 지원하고, 시장 기회를 최대한 활용하라
- 다양한 거래 스타일에 맞게 다양한 탈퇴 메커니즘을 제공합니다.
- 트렌드 필터링 기능이 가짜 신호를 효과적으로 감소시킵니다.
- 손해배상 제도는 좋은 리스크 관리를 제공합니다.
전략적 위험
- 변동성이 큰 시장에서는 잘못된 신호가 자주 발생할 수 있습니다.
- 여러 지표로 인해 신호 지연이 발생할 수 있습니다.
- 고정된 RSI 경계는 시장 환경에 따라 충분히 유연하지 않을 수 있습니다.
- 브린 밴드 매개 변수는 시장의 변동에 따라 조정되어야 합니다.
- 스톱 손실 설정은 급격한 변동에 의해 쉽게 트리거 될 수 있습니다
전략 최적화 방향
- 시장의 변동에 따라 동적으로 조정되는 적응형 부린 대수
- 보조 확인으로 볼륨 표시기 추가
- 시간 필터를 추가하여 특정 시간대에 거래하는 것을 고려하십시오.
- 동적인 RSI 마이너스 시스템 개발
- 더 많은 트렌드 확인 지표를 통합합니다.
- 손해 차단 메커니즘을 최적화하고 동적 손해 차단을 고려합니다.
요약하다
이것은 여러 기술 지표의 조합을 통해 시장 기회를 포착하기 위해 잘 설계된 정량 거래 전략입니다. 전략은 구성성이 강하며 다양한 거래 요구에 적응 할 수 있습니다. 일부 고유한 위험이 있지만, 매개 변수를 최적화하고 보조 지표를 추가하면 안정성과 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 체계화된 거래 방법을 찾는 투자자에게는 참고할 가치가있는 전략 프레임 워크입니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands Scalp Pro", overlay=true)
// Inputs for the strategy
length = input(20, title="Bollinger Band Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(1.8, title="Bollinger Band Multiplier")
rsiLength = input(7, title="RSI Length")
rsiOverbought = input(75, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input(25, title="RSI Oversold Level")
// Custom RSI exit points
rsiExitLong = input(75, title="RSI Exit for Long (Overbought)")
rsiExitShort = input(25, title="RSI Exit for Short (Oversold)")
// Moving Average Inputs
emaLength = input(500, title="EMA Length")
enableEMAFilter = input.bool(true, title="Enable EMA Filter")
// Exit method: Choose between 'RSI' and 'Bollinger Bands'
exitMethod = input.string("RSI", title="Exit Method", options=["RSI", "Bollinger Bands"])
// Enable/Disable Long and Short trades
enableLong = input.bool(true, title="Enable Long Trades")
enableShort = input.bool(false, title="Enable Short Trades")
// Enable/Disable Stop Loss
enableStopLoss = input.bool(false, title="Enable Stop Loss")
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss Percentage (%)", minval=0.1) / 100
// Bollinger Bands calculation
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// RSI calculation
rsi = ta.rsi(src, rsiLength)
// 200 EMA to filter trades (calculated but only used if enabled)
ema200 = ta.ema(src, emaLength)
// Long condition: RSI below oversold, price closes below the lower Bollinger Band, and optionally price is above the 200 EMA
longCondition = enableLong and (rsi < rsiOversold) and (close < lowerBB) and (not enableEMAFilter or close > ema200)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Short condition: RSI above overbought, price closes above the upper Bollinger Band, and optionally price is below the 200 EMA
shortCondition = enableShort and (rsi > rsiOverbought) and (close > upperBB) and (not enableEMAFilter or close < ema200)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Stop Loss setup
if (enableStopLoss)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercent))
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercent))
// Exit conditions based on the user's choice of exit method
if (exitMethod == "RSI")
// Exit based on RSI
exitLongCondition = rsi >= rsiExitLong
if (exitLongCondition)
strategy.close("Long")
exitShortCondition = rsi <= rsiExitShort
if (exitShortCondition)
strategy.close("Short")
else if (exitMethod == "Bollinger Bands")
// Exit based on Bollinger Bands
exitLongConditionBB = close >= upperBB
if (exitLongConditionBB)
strategy.close("Long")
exitShortConditionBB = close <= lowerBB
if (exitShortConditionBB)
strategy.close("Short")