
Эта стратегия представляет собой комплексную торговую систему, основанную на перекрестных сигналах по Брин-Бенду и учитывающую скольжение и влияние на цену. Она использует восходящие и нисходящие треки по Брин-Бенду для выявления потенциальных зон перекупа и перепродажи, а также учитывает скольжение и влияние на цену при совершении сделок, чтобы лучше имитировать ситуацию с торговлей в реальных рыночных условиях.
Брин-Бенд считает:
Торговые сигналы:
Изменения в ценовых показателях:
Условия ликвидации:
Приспособность к рыночным колебаниям: Бринбанд может автоматически адаптироваться к рыночным колебаниям, что позволяет стратегии оставаться эффективными в различных рыночных условиях.
Тренд-слежение в сочетании с обратным поворотом: с помощью перекрестных сигналов по Брин-полосам, стратегия может не только улавливать продолжение тренда, но и использовать потенциальные возможности для обратного поворота.
Рассмотрение фактических затрат на транзакции: учет факторов, влияющих на цену и проскальзывание, приближает стратегию к реальной торговой среде и повышает надежность результатов обратной связи.
Управление рисками: использование бринговых полос в качестве динамических уровней поддержки и сопротивления помогает контролировать риски.
Гибкость: с помощью параметрической разработки стратегия может быть оптимизирована в зависимости от различных рынков и видов торгов.
Чрезмерная торговля: в крипторынке цены могут часто пересекать границы Брин, что приводит к чрезмерным и ненужным сделкам.
Отсталость: Брин-пояса как отсталый показатель, который может не реагировать во время быстрых изменений тренда.
Высокий скользящий момент и влияние на цену: 40% скользящий момент и влияние на цену может быть слишком высоким, что может привести к затрудненному исполнению или значительным потерям в реальной сделке.
Риск ложного прорыва: цены могут прорваться через границу Брин, а затем вернуться обратно, что может привести к ошибочному сигналу.
Отсутствие дополнительного подтверждения: полагается только на сигналы Бринбера, отсутствует подтверждение других технических показателей или фундаментального анализа.
Введение показателей трафика: комбинированный анализ трафика может помочь подтвердить эффективность прорыва и снизить риск ложного прорыва.
Добавление фильтров тренда: например, использование долгосрочных скользящих средних или индикатора ADX, чтобы гарантировать торговлю в направлении основного тренда.
Оптимизация параметров скольжения и влияния на цену: скорректирование процентов скольжения и влияния на цену в соответствии с реальными рыночными данными, чтобы они соответствовали реальным условиям торговли.
Реализация динамического стоп-порога: можно рассмотреть возможность использования ATR-индикатора для настройки динамического стоп-порога в соответствии с изменением волатильности рынка.
Добавлена временная фильтрация: избегайте торговли в периоды низкой волатильности (например, азиатский диск), чтобы уменьшить шум сигналов.
Оптимизируйте параметры ленты буринга: попробуйте различные длины ленты буринга и множители, чтобы найти наиболее подходящие настройки для целевого рынка.
Внедрение алгоритмов машинного обучения: использование технологий машинного обучения для оптимизации времени входа и выхода, повышения общей производительности стратегии.
Стратегия, объединяющая технический анализ и фактические торговые соображения, представляет собой комплексную торговую систему. С помощью показателей по ленте Брин, которая улавливает движение рынка и учитывает влияние на цены и цены, эта стратегия направлена на то, чтобы предоставить более практичный способ торговли. Однако, в стратегии все еще есть некоторые потенциальные риски, такие как проблемы с чрезмерной торговлей и ложными прорывами.
/*backtest
start: 2023-07-25 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)
// Input parameters for Bollinger Band Strategy
bb_length = input.int(20, title="BB Length")
bb_mult = input.float(2.0, title="BB Mult")
// Input parameters for Slippage and Price Impact
slippage_percent = input.float(40.0, title="Slippage (%)") / 100 // 40% slippage
price_impact_percent = input.float(40.0, title="Price Impact (%)") / 100 // 40% price impact
// Calculating Bollinger Bands
basis_bb = ta.sma(close, bb_length)
deviation = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
upper = basis_bb + deviation
lower = basis_bb - deviation
// Entry and exit conditions for Bollinger Band Strategy
longCondition = ta.crossover(close, upper)
shortCondition = ta.crossunder(close, lower)
closeLongCondition = shortCondition
closeShortCondition = longCondition
// Adjust entry price for slippage and price impact
slippage_adjustment = close * slippage_percent
price_impact_adjustment = close * price_impact_percent
slippage_price_impact_adjusted_long_price = close + slippage_adjustment + price_impact_adjustment
slippage_price_impact_adjusted_short_price = close - slippage_adjustment - price_impact_adjustment
// Strategy logic for Bollinger Band Strategy
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, limit=slippage_price_impact_adjusted_long_price)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, limit=slippage_price_impact_adjusted_short_price)
if (closeLongCondition)
strategy.close("Long")
if (closeShortCondition)
strategy.close("Short")
// Plotting Bollinger Bands
plot(upper, color=color.blue)
plot(lower, color=color.red)