Estratégia quantitativa de reversão de curto prazo da banda de Bollinger com base na média móvel
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia é uma estratégia de negociação de reversão de linha curta baseada no indicador de Brin, que combina a linha média, a diferença padrão e o canal de Brin, procurando oportunidades de negociação de reversão em preços anormalmente dispersos.
Princípio da estratégia
Calcule a mediana e a diferença padrão. Use a função sma () para calcular a mediana e a diferença padrão para calcular a função stdev ()
A linha superior é o preço + a diferença padrão*1, linha de base é preço-diferença padrão*1。
Quando o preço entra em alta ou baixa, isso indica que o preço está fora de normalidade, então nós decidimos fazer uma inversão.
Especificamente, se o preço está abaixo da linha de baixo, fazemos uma operação de cabeça; se o preço está acima da linha de cima, fazemos uma operação de cabeça.
Análise de vantagens
O uso do canal de Brin para determinar a anomalia de preço fornece a base para a inversão de preços.
A combinação de um fator de uniformidade permite uma filtragem eficaz de transações de ruído parcial.
A introdução do factor de diferença padrão permite que o canal de Brin seja mais dinâmico e melhor para avaliar os preços anormais.
A estratégia de retirada é menor e tem uma certa estabilidade.
Análise de Riscos
O indicador de correia de Brin não é capaz de avaliar completamente as anomalias de preços, podendo ocorrer falsas rupturas de preços.
A frequência de negociação pode ser excessiva, e é recomendado ajustar os parâmetros de forma apropriada para controlar a frequência de negociação.
O sinal de descida para a banda de Brin pode demorar mais tempo, e os parâmetros precisam ser adequadamente ajustados para um melhor efeito de reversão.
Introdução de stop loss adequada para controlar o risco.
Direção de otimização
- Otimização do ciclo de mediana e do parâmetro de desvio padrão para obter um caminho mais racional para a faixa de Bryn.
- Aumentar os fatores auxiliares como EMA e MACD, filtrando parte do sinal.
- Introdução de mecanismos de controle de stop loss e posição.
- Optimizar o tamanho das posições e as medidas de controle das posições.
Resumir
A estratégia tem uma certa estabilidade. Precisamos reduzir ainda mais a retração máxima da estratégia e aumentar a estabilidade por meio de otimização de parâmetros, introdução de fatores auxiliares, gestão de stop loss e controle de posição.
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("BCE Version of EMA, SMA Mean Reversion", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs
st_yr_inp = input(defval=2017, title='Backtest Start Year')
st_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Month')
st_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Day')
en_yr_inp = input(defval=2025, title='Backtest End Year')
en_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest End Month')
en_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest End Day')
sma_lookback = input(defval=100, title="Lookback Period For SMA")
ema_lookback = input(defval=10, title="Lookback Period For EMA")
long_diff_perc = input(defval=6, title="Percentage Deviation From SMA to go Long")/100
short_diff_perc = input(defval=20, title="Percentage Deviation From SMA to go Short")/100
ema_filter_bars = input(defval=4, title="The number of bars the EMA must rise/fall")
lng_allwd = input(defval=true, title="Allow Longs?")
srt_allwd = input(defval=true, title="Allow Shorts?")
use_stop = input(defval=true, title="Use Stoploss?")
stop_perc = input(defval=30, title="Stop Loss Percentage")/100
// Dates
start = timestamp(st_yr_inp, st_mn_inp, st_dy_inp,00,00)
end = timestamp(en_yr_inp, en_mn_inp, en_dy_inp,00,00)
can_trade = time >= start and time <= end
// Indicators Setup
sma = sma(close, sma_lookback)
ema = ema(close, ema_lookback)
// Strategy Calcuations
close_stdev = stdev(close, sma_lookback)
sd1_upper = close + (close_stdev * 1)
sd1_lower = close - (close_stdev * 1)
close_diff = (close - sma) / sma
// Entries and Exits
longCondition = close > sma and open > sma
if (time >= start and time <= end)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if use_stop
stop_price = close * (1 - stop_perc)
strategy.order("Long Stoploss", false, stop=stop_price)
shortCondition = close < sma and open < sma
if (shortCondition)
// strategy.entry("Short", strategy.short)
// if use_stop
// stop_price = close * (1 + stop_perc)
// strategy.order("Short Stoploss", true, stop=stop_price)
//if (time >= start)
strategy.close("Long", when=close < sma and open < sma)
//strategy.cancel("Long Stoploss", when=sma < sma[1])
// strategy.close("Short", when=close > sma and open > sma)
//strategy.cancel("Short Stoploss", when=close_diff<=0)
// Plotting
sma_col = sma > sma[1] ? green : red
ema_fill = close_diff <= -long_diff_perc ? lime : close_diff >= short_diff_perc ? maroon : aqua
p_sma = plot(sma, color=sma_col, linewidth=3)
p_ema = plot(ema, color=black, linewidth=2)
p_sd1 = plot(sd1_upper, color=black, linewidth=1, transp=85)
p_sd2 = plot(sd1_lower, color=black, linewidth=1, transp=85)
fill(p_sd1, p_sd2, title='STDEV Fill', color=silver, transp=80)
fill(p_sma, p_ema, title='EMA > Mean Percentage', color=ema_fill, transp=80)