ChaoZhang
이 전략은 두 개의 다른 주기적 BBI의 교차 신호를 기반으로 거래하는 전략이다. 전략은 짧은 기간과 긴 기간 BBI의 교차를 비교하여 시장 추세 변화를 포착하여 거래 결정을 내린다.
전략 개요
이 전략은 두 개의 BBI 지표 그룹을 사용하며, 각 그룹은 4 개의 다른 기간의 간단한 이동 평균을 포함합니다. 그룹 A는 짧은 기간을 사용합니다. 12/24/48/80, 비교적 짧은 가격 추세를 포착하기 위해; 그룹 B는 긴 기간을 사용합니다. 120/240/480/600, 장기 기간의 추세를 확인하기 위해.
전략 원칙
- 두 개의 BBI 지표를 계산하여 4 개의 다른 기간의 간단한 이동 평균을 계산하여
- A 그룹 BBI = (SMA12 + SMA24 + SMA48 + SMA80) / 4
- B 그룹 BBI = (SMA120 + SMA240 + SMA480 + SMA600) / 4
- A 그룹 BBI가 아래에서 B 그룹 BBI를 돌파하면 단기 트렌드가 장기 트렌드보다 강해지기 시작한다는 것을 나타냅니다.
- A 그룹 BBI가 B 그룹 BBI의 상단에서 떨어지면 단기 동향이 약해진 것을 나타냅니다.
전략적 이점
- 다중 이동 평균 조합을 사용하여 단일 지표의 거짓 신호를 효과적으로 감소시킵니다.
- 단기 및 장기 동향 판단과 결합하여 거래 신호의 신뢰성을 향상시킵니다.
- 전략 논리는 간단하고 명확하며 이해하기 쉽고 실행이 가능합니다.
- 좋은 트렌드 추적 특성을 가지고 있으며, 큰 트렌드 트렌드를 포착할 수 있습니다.
전략적 위험
- 과도한 거래로 인해 불안한 시장에서 자주 교차 신호가 발생할 수 있습니다.
- 입점과 출구 모두 지연되어 최고의 가격을 놓칠 수 있습니다.
- 손해 차단 장치와 같은 위험 관리 조치를 고려하지 않았습니다.
- 급격한 변동성 시장에서 큰 회수일 가능성이 있다.
전략 최적화 방향
- RSI 또는 MACD와 같은 트렌드 확인 지표를 증가시켜 가짜 신호를 필터링합니다.
- 단편 거래 위험을 제어하기 위한 스톱 로스 스 메커니즘을 추가합니다.
- 다양한 시장 특성에 따라 조정할 수 있는 최적화된 BBI 주기 변수
- 신호 신뢰성을 높이기 위해 거래량 지표를 추가하는 것을 고려하십시오.
- 시장 변동성 필터를 추가하여 높은 변동성 기간 동안 거래 빈도를 낮추는 것
요약하다
이 전략은 서로 다른 주기 BBI 지표의 교차를 비교하여 시장 추세를 포착하고 논리적으로 명확하고 실행하기 쉬운 특징이 있습니다. 그러나 전략의 안정성과 신뢰성을 높이기 위해 위험 제어 조치를 추가하고 다양한 시장 상황에 대한 매개 변수를 최적화하는 것이 필요합니다. 실물 거래 전에 충분한 피드백 검증을 수행하고 다른 기술 지표와 결합하여 거래 결정을 수행하는 것이 좋습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=6
strategy("BBI 多頭策略", overlay=true)
// 自訂參數設置
input_ma1_a = input(12, title="A組 MA1 週期")
input_ma2_a = input(24, title="A組 MA2 週期")
input_ma3_a = input(48, title="A組 MA3 週期")
input_ma4_a = input(80, title="A組 MA4 週期")
input_ma1_b = input(120, title="B組 MA1 週期")
input_ma2_b = input(240, title="B組 MA2 週期")
input_ma3_b = input(480, title="B組 MA3 週期")
input_ma4_b = input(600, title="B組 MA4 週期")
// 設定 A 組 BBI
ma1_a = ta.sma(close, input_ma1_a)
ma2_a = ta.sma(close, input_ma2_a)
ma3_a = ta.sma(close, input_ma3_a)
ma4_a = ta.sma(close, input_ma4_a)
bbi_a = (ma1_a + ma2_a + ma3_a + ma4_a) / 4
// 設定 B 組 BBI
ma1_b = ta.sma(close, input_ma1_b)
ma2_b = ta.sma(close, input_ma2_b)
ma3_b = ta.sma(close, input_ma3_b)
ma4_b = ta.sma(close, input_ma4_b)
bbi_b = (ma1_b + ma2_b + ma3_b + ma4_b) / 4
// 當 A 組 BBI 上穿 B 組 BBI 時，執行做多策略
long_condition = ta.crossover(bbi_a, bbi_b)
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// 當 A 組 BBI 下穿 B 組 BBI 時，平倉
close_condition = ta.crossunder(bbi_a, bbi_b)
if (close_condition)
strategy.close("Long")
// 繪製 BBI 指標
plot(bbi_a, color=color.blue, title="BBI A")
plot(bbi_b, color=color.red, title="BBI B")