ChaoZhang
개요
이 전략은 부린 밴드 (Bollinger Bands) 를 기반으로 한 고급 수량 거래 시스템으로, 동적 스톱 스톱 손실 메커니즘을 결합합니다. 전략의 핵심은 부린 밴드 (Bollinger Bands) 의 하향 경로를 통해 시장 동력을 포착하는 것이며, 점수 (Pips) 를 기반으로 한 스톱 스톱 손실을 도입하여 위험을 관리합니다. 이 전략은 다양한 거래 품종에 적합하며, 파라미터를 최적화하여 다른 시장 환경에 적응 할 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 핵심 원칙에 기초하고 있습니다.
- 20주기 간단한 이동 평균 ((SMA) 을 브린 밴드의 중간 궤도로 사용하며 2배의 표준 차로 궤도 상하를 계산한다.
- 가격이 하향 궤도를 돌파하고 닫기 가격이 하향 궤도 위에있을 때, 다중 신호를 유발합니다. 가격이 상향 궤도를 돌파하고 닫기 가격이 상향 궤도 아래에있을 때, 공백 신호를 유발합니다.
- 점수 기반의 동적 스톱 손실 메커니즘을 사용하며, 기본 스톱 손실은 10점, 스톱 손실은 20점이다.
- pipValue 파라미터를 통해 다른 거래 품종에 대한 적응을 구현하여 전략을 보편화합니다.
전략적 이점
- 신호 생성 메커니즘은 안정적이고 안정적이며, 종전 가격 확인을 통해 가짜 신호를 감소시킨다.
- 이윤을 보호하고 손실을 제한하기 위해 동적 스톱 손실을 적용한 리스크 관리 시스템.
- 전략의 매개 변수는 조정 가능하며, 다양한 시장 환경에 적응할 수 있다.
- 시각화 기능이 완벽하여 거래자의 모니터링과 분석을 용이하게 합니다.
- 실제 거래 비용을 고려하고, 슬라이포인트 파라미터를 도입하여 재측정 진위를 향상시킵니다.
전략적 위험
- 위기 시장에서 빈번한 가짜 돌파 신호가 발생할 수 있습니다.
- 고정된 점수의 스톱 스톱 손실은 변동성이 높은 시장에 적합하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 매개 변수 설정은 과도한 거래 또는 중요한 기회를 놓치게 할 수 있습니다. 해결책:
- 트렌드 필터를 추가하여 흔들리는 시장의 잘못된 신호를 줄이십시오.
- ATR 기반의 동적 정지 손실을 도입합니다.
- 역검사 최적화를 통해 최적의 변수 조합을 결정한다
전략 최적화 방향
- 시장 변동률 지표 (ATR 같은) 를 도입하여 스톱 스톱 손실 거리를 동적으로 조정한다.
- 트렌드 확인 지표를 추가하여 거래 신호를 필터링하십시오.
- 입시 결정을 지원하기 위한 거래량 분석을 추가합니다.
- 포지션 관리 시스템을 구현하여 자금 사용 효율을 최적화하십시오.
- 시장 상태 변화에 적응하기 위해 적응 파라미터 시스템을 개발한다.
요약하다
이것은 잘 설계된 양적 거래 전략으로, 브린 띠의 돌파구를 통해 시장 기회를 포착하고, 과학적 위험 관리 시스템으로 보완된다. 전략은 좋은 확장성과 적응성을 가지고 있으며, 제안된 최적화 방향에 의해 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 중장기 경향 거래에 관심이 있는 투자자에게 적합하다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-02-09 00:00:00
end: 2025-02-06 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Enhanced Bollinger Bands Strategy with SL/TP", overlay=true,
slippage=2)
// 入力パラメータの改善
length = input.int(20, "SMA Length", minval=1)
mult = input.float(2.0, "Standard Deviation Multiplier", minval=0.001, maxval=50)
enableLong = input.bool(true, "Enable Long Positions")
enableShort = input.bool(true, "Enable Short Positions")
pipValue = input.float(0.0001, "Pip Value", step=0.00001)
slPips = input.float(10, "Stop Loss (Pips)", minval=0)
tpPips = input.float(20, "Take Profit (Pips)", minval=0)
showBands = input.bool(true, "Show Bollinger Bands")
showSignals = input.bool(true, "Show Entry Signals")
// ボリンジャーバンド計算
basis = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// 可視化
plot(showBands ? basis : na, "Basis", color=color.blue)
u = plot(showBands ? upper : na, "Upper", color=color.red)
l = plot(showBands ? lower : na, "Lower", color=color.green)
fill(u, l, color=color.new(color.purple, 90))
// エントリー条件の改善
longCondition = ta.crossover(close, lower) and close > lower and enableLong
shortCondition = ta.crossunder(close, upper) and close < upper and enableShort
// ポジション管理
calcSlPrice(price, isLong) => isLong ? price - slPips * pipValue : price + slPips * pipValue
calcTpPrice(price, isLong) => isLong ? price + tpPips * pipValue : price - tpPips * pipValue
// エントリー＆エグジットロジック
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long, limit=lower)
strategy.exit("Long Exit", "Long",
stop=calcSlPrice(lower, true),
limit=calcTpPrice(lower, true))
if shortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short, limit=upper)
strategy.exit("Short Exit", "Short",
stop=calcSlPrice(upper, false),
limit=calcTpPrice(upper, false))
// シグナル可視化
plotshape(showSignals and longCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(showSignals and shortCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)