Количественная стратегия краткосрочного разворота полосы Боллинджера, основанная на скользящей средней
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия является стратегией обратного трейдинга коротких линий, основанной на индикаторе Бринского пояса. Она сочетает в себе среднюю линию, стандартную разницу и канал Бринского пояса, чтобы искать возможности для обратного трейдинга при необычной дисперсии цены.
Стратегический принцип
Расчет средней и стандартной разницы. Используйте sma () функцию для расчета средней линии sma, используйте stdev () функцию для расчета стандартной разницы.
Вычисление на основе средней линии и стандартной разницы на верхней и нижней полосах Брин-ленты. Верхняя линия представляет собой цену + стандартную разницу*1, нижняя линия - цена - стандартная разница*1。
Когда цена прорывается вверх или вниз, это говорит о том, что произошла аномалия, и тогда мы решаем совершить обратную сделку.
В частности, если цена ниже нижней полосы, мы совершаем многоочередные сделки; если цена выше верхней полосы, мы совершаем короткие сделки.
Анализ преимуществ
Использование каналов Брин-Бинд для определения аномальных цен обеспечивает основу для обратной торговли.
В сочетании с равнолинейным фактором можно эффективно отфильтровывать часть шума.
Введение коэффициента стандартной погрешности позволило Бринскому каналу быть более динамичным и лучше судить о ценовых аномалиях.
Эта стратегия имеет небольшие отступления и некоторую стабильность.
Анализ рисков
Показатели Брин-Бенда не могут полностью определить аномальные ситуации с ценами, в которых могут возникнуть ложные прорывы.
Частота сделок может быть слишком высокой, рекомендуется соответствующая корректировка параметров для контроля частоты сделок.
Прорыв Брин-полосы на спусковой сигнал может занять больше времени, требуя соответствующей корректировки параметров для лучшего эффекта обратного хода.
Строгое ограничение риска.
Направление оптимизации
- Оптимизация среднелинейных циклов и параметров стандартного отклонения для получения более рациональных путей в поясе Бурин.
- Добавление вспомогательных факторов, таких как EMA и MACD, фильтрация частичного сигнала.
- Введение механизмов контроля стоп-лосса и позиций.
- Оптимизация размеров и контроля позиций.
Подвести итог
Стратегия имеет некоторую стабильность. Нам необходимо еще больше снизить максимальный отвод стратегии и повысить ее стабильность с помощью оптимизации параметров, введения вспомогательных факторов, управления стоп-лоском и контроля позиций.
/*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)