
브린 벨트 평균값 회귀 거래 전략은 가격 변동과 평균값 회귀 원칙에 기반한 양적 거래 방법이다. 이 전략은 브린 벨트 지표를 사용하여 시장의 과매매 지역을 식별하고 가격이 평균값으로 돌아가는 것을 시작하면 더 많이 입주한다. 전략의 핵심 아이디어는 브린 벨트 아래의 궤도에서 20 주기의 평균선으로 되돌아가는 가격의 이동 과정을 포착하여 상대적으로 신뢰할 수있는 단기 수익 기회를 실현하는 것이다.
이 전략의 기본 원칙은 평균값 회귀 이론과 부린띠 지표의 응용에 기초한다. 부린띠는 세 개의 선으로 구성된다: 중도 ((20주기 간단한 이동 평균), 상도 ((중도 더하기 두 배 표준 차) 및 하도 ((중도 빼기 두 배 표준 차). 전략의 구체적인 실행 논리는 다음과 같다:
입장 조건:
정지 설정:
손해 방지 설정:
이 전략의 진입 신호는 시장이 과매매 상태에서 반발을 시작할 수 있음을 나타냅니다. 중간에 정지한 정지는 평균값 회귀의 개념을 나타냅니다.
명확한 입출장 조건: 전략은 정확한 입출장 조건을 제공하며, 20주기 평균선과 거래 과정에서 주관적인 판단을 줄여줍니다.
통계학 원리에 기초: 브린띠는 표준 차이의 계산에 기초하여, 통계학적인 기초를 가지고 있으며, 가격이 평균에서 너무 멀리 떨어져 있을 때, 평균으로 돌아가는 것이 더 큰 확률이 있다.
위험 통제는 합리적입니다: 입시 신호 선의 최저 지점에 스톱로스를 설정하여 단일 거래의 최대 손실을 제한합니다.
자금 관리 명확: 전략은 계좌의 총 자산의 비율을 ((100%) 로 포지션 관리하여 위험을 평가하는 것을 용이하게 한다.
시각화 지원: 코드는 브린 테이프와 입시 신호의 시각화를 포함하고, 거래자가 시장 상태와 신호 트리거 포인트를 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는다.
연속적으로 나쁜 거래를 피하십시오: 전략은 새로운 입문 신호를 고려하기 위해 포지션이 열리지 않은 경우에만 제한을 설정합니다.
흔들림 시장 위험: 가로판 흔들림 시장에서, 가격은 부린带 하단 궤도와 중도 궤도 사이에 여러 번 변동할 수 있으며, 이로 인해 거래가 빈번하고 효과적이지 않습니다.
트렌드 시장 위험: 강력한 하향 트렌드에서, 가격이 짧은 반발 후 계속 하락하여 이전 하락점을 돌파하여 스톱 손실이 유발 될 수 있습니다.
과도한 자금 사용률: 100%의 계좌 자금을 사용하여 거래하는 전략, 이러한 높은 레버리지는 연속적인 손실이 발생하면 계좌 자금이 급격히 줄어들 수 있습니다.
가짜 브레이크 위험: 때로는 가격이 부린을 잠시 넘어서서 빠르게 내려가며 잘못된 입문 신호를 유발할 수 있습니다.
시장 환경 필터링의 부재: 전략은 전체 시장 환경을 고려하지 않고 (트렌드 방향, 변동율과 같은) 신호를 필터링하여 부적절한 시장 조건에서 거래 신호를 생성 할 수 있습니다.
트렌드 필터를 도입합니다. 장기 이동 평균 또는 다른 트렌드 지표를 추가하여 상승 추세 또는 중립 추세 환경에서만 다중 신호를 실행하고 하향 추세에서 거래하는 것을 피합니다.
최적화된 자금 관리: 거래량을 고정된 100%에서 동적 비율로 조정하고, 시장의 변동성이나 계좌 철수 상태에 따라 포지션 크기를 조정하여 위험을 줄일 수 있다.
다중 시간 프레임 분석을 추가: 더 큰 시간 프레임에서 시장 방향을 확인하고 더 작은 시간 프레임에서 거래 신호를 실행하여 승률을 높인다.
거래 필터 조건: 거래량 확인, RSI 오버 셀드 영역 확인과 같은 추가 조건으로, 가짜 신호를 줄인다.
부분 수익 메커니즘을 도입한다: 여러 수익 목표를 설정할 수 있다. 예를 들어, 부린 벨트 중선에 도달했을 때 일부 포지션을 평정하고 나머지 포지션이 수익을 계속하도록 한다.
다이내믹 스톱조정: 트래킹 스톱 기능을 도입하여 가격이 유리한 방향으로 이동함에 따라 자동으로 스톱 포지션을 조정하여 이미 수익을 보호합니다.
최적화 매개 변수 설정: 다른 브린 밴드 주기 (무한 20) 와 표준 격차 배수 (무한 2.0) 를 재검토하여 특정 시장에 더 적합한 매개 변수 조합을 찾습니다.
부린반도평등회귀거래전략은 시장의평등회귀특성을 활용하여 가격의 초과구역에서 평균으로 돌아가는 과정을 포착하는 간단하고 효과적인 수량거래방법이다. 이전략은 명확한 진입, 정지 및 중단 조건이 있고, 쉽게 실행 및 재검토된다. 그러나, 전략의 안정성을 높이기 위해, 트렌드 필터링, 다중 시간 프레임 분석 및 최적화 자금 관리와 같은 개선 조치를 도입하는 것이 좋습니다. 동시에, 거래자는 시장 환경의 변화가 전략의 성능에 영향을 줄 수 있음을 인식해야하며, 따라서 전략의 매개 변수를 정기적으로 평가하고 조정하는 것은 장기적으로 수익성을 유지하는 데 중요합니다. 이러한 최적화를 통해 부린반도평등회귀전략은 거래자의 도구 상에 강력한 무기가 될 수 있습니다. 특히 변동적이지만 평평등회귀가있는 시장에서
/*backtest
start: 2024-07-09 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Reversal | 100% Take at 20 MA", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,
initial_capital=1000, currency=currency.EUR)
// === PARAMETERS ===
bb_length = 20
bb_mult = 2.0
// === BOLLINGER BANDS ===
basis = ta.sma(close, bb_length)
dev = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// === DETECTION OF 2 CANDLES ===
candle1 = close[1] < lower[1]
candle2 = close > lower
valid_entry = candle1 and candle2
entry_price = high
stop_price = math.min(low, low[1])
final_target = basis // Final take profit is the 20-period moving average
// === ENTRY SIGNAL ===
entry_condition = valid_entry and strategy.opentrades == 0
if entry_condition
strategy.entry("Bollinger Entry", strategy.long, stop=entry_price)
// === FULL EXIT AT 20 MA ===
if strategy.position_size > 0 and close >= final_target
strategy.close("Bollinger Entry", comment="🎯 Take at 20 MA")
// === STOP LOSS ===
if strategy.position_size > 0 and low <= stop_price
strategy.close("Bollinger Entry", comment="🛑 Initial Stop")
// === VISUALIZATION ===
plot(upper, title="Upper Band", color=color.red)
plot(lower, title="Lower Band", color=color.green)
plot(basis, title="20 MA", color=color.gray)
plotshape(valid_entry, location=location.belowbar, style=shape.arrowup, color=color.green, title="Bollinger Signal")