ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif berdasarkan prinsip Bollinger Bands dan pengembalian min harga. Dengan memantau sisihan antara harga dan purata bergerak, digabungkan dengan isyarat penembusan landasan atas dan bawah Bollinger Bands, perdagangan dijalankan apabila harga dijangka kembali kepada min selepas pasaran terlebih beli atau terlebih jual. Strategi ini menggunakan ambang peratusan untuk mengukur tahap sisihan harga dan menapis isyarat palsu dengan menetapkan syarat pencetus yang munasabah untuk meningkatkan ketepatan transaksi.
Prinsip Strategi
Logik teras strategi adalah berdasarkan elemen utama berikut:
- Gunakan purata bergerak 20 hari sebagai landasan tengah dan bina saluran Bollinger Band dengan 2 kali sisihan piawai
- Memperkenalkan ambang sisihan harga 3.5% untuk mengenal pasti sisihan yang ketara
- Jejaki sama ada harga berada di luar negeri melalui pembolehubah is_outside
- Apabila harga kembali ke julat Bollinger Band, isyarat dagangan akan dicetuskan
- Peraturan perdagangan khusus ialah:
- Pergi beli apabila harga kembali daripada sisihan dan menembusi jalur atas
- Pergi pendek apabila harga kembali daripada sisihan dan menembusi jalur bawah
Kelebihan Strategik
- Logik pengulangan min adalah mantap
- Berdasarkan undang-undang statistik bahawa harga akhirnya akan kembali kepada min
- Pastikan kepentingan peluang dagangan melalui ambang sisihan
- Kawalan risiko yang sempurna
- Bollinger Bands memberikan rujukan yang jelas kepada julat turun naik
- Penjejakan sisihan untuk mengelakkan dagangan dalam situasi yang tidak menentu
- Kebolehlarasan parameter yang kuat
- Parameter Bollinger Band boleh dilaraskan mengikut ciri-ciri produk
- Ambang sisihan boleh ditetapkan berdasarkan keutamaan risiko
Risiko Strategik
- Risiko Kegagalan Pasaran Trend
- Isyarat palsu yang kerap mungkin berlaku dalam pasaran yang sangat arah aliran
- Adalah disyorkan untuk menambah penapis arah aliran untuk mengenal pasti keadaan pasaran
- Risiko sensitiviti parameter
- Tetapan parameter yang tidak betul boleh menjejaskan prestasi strategi
- Perlu mengoptimumkan parameter melalui ujian balik data sejarah
- Risiko kos tergelincir
- Perdagangan yang kerap boleh menyebabkan kos transaksi yang lebih tinggi
- Adalah disyorkan untuk meningkatkan had masa pegangan dan kawalan kos
Arah pengoptimuman strategi
- Tingkatkan pengiktirafan persekitaran pasaran
- Memperkenalkan penunjuk kekuatan arah aliran seperti ADX
- Laraskan parameter secara dinamik berdasarkan keadaan pasaran
- Meningkatkan mekanisme henti untung dan henti rugi
- Menetapkan stop loss dinamik berdasarkan ATR
- Memperkenalkan hentian untung mudah alih untuk melindungi keuntungan
- Optimumkan kekerapan transaksi
- Tingkatkan had masa pegangan minimum
- Tetapkan selang urus niaga untuk mengawal kos
ringkaskan
Strategi ini menangkap peluang terlebih beli dan terlebih jual pasaran melalui Bollinger Bands dan prinsip pengembalian min, dan mengawal risiko dagangan dengan berkesan dengan menggabungkan ambang sisihan munasabah dan mekanisme penjejakan status. Rangka kerja strategi mempunyai kebolehskalaan yang baik dan boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran pasaran yang berbeza melalui pengoptimuman parameter dan peningkatan fungsi. Adalah disyorkan untuk memberi perhatian kepada kawalan risiko dalam aplikasi masa nyata dan melaraskan parameter mengikut ciri-ciri produk tertentu.
/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Estratégia com Bandas de Bollinger e Sinal de Retorno", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)
// Configurações das Bandas de Bollinger
length = input.int(20, title="Período da média")
mult = input.float(2.0, title="Desvio padrão")
bbBasis = ta.sma(close, length)
bbUpper = bbBasis + mult * ta.stdev(close, length)
bbLower = bbBasis - mult * ta.stdev(close, length)
// Configuração para a distância da média
percent_threshold = input.float(3.5, title="Distância da média (%)") / 100
dist_from_mean = 0.0
trigger_condition = false
if not na(bbBasis)
dist_from_mean := math.abs(close - bbBasis) / bbBasis
trigger_condition := dist_from_mean >= percent_threshold
// Variáveis para identificar o estado do afastamento
var bool is_outside = false
var color candle_color = color.new(color.white, 0)
if trigger_condition
is_outside := true
if is_outside and close <= bbUpper and close >= bbLower
is_outside := false
candle_color := color.new(color.blue, 0) // Atribui uma cor válida
else
candle_color := color.new(color.white, 0)
// Aplicar cor às velas
barcolor(candle_color)
// Plotar Bandas de Bollinger
plot(bbBasis, color=color.yellow, title="Média")
plot(bbUpper, color=color.red, title="Banda Superior")
plot(bbLower, color=color.green, title="Banda Inferior")
// Lógica de entrada e saída
longCondition = not is_outside and close > bbUpper
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
shortCondition = not is_outside and close < bbLower
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)