ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики
Обзор
Это количественная торговая стратегия, основанная на принципе среднезначной регрессии, в сочетании с техническими показателями, такими как ленты Бринга, относительно сильный индекс ((RSI) и средняя реальная волна ((ATR), чтобы торговать, идентифицируя перекуп и перепродажу на рынке. Стратегия использует низкую риск-возвратную себестоимость, чтобы повысить шансы на победу, и контролирует риск с помощью управления капиталом.
Стратегический принцип
Стратегия заключается в следующем:
- Использование Бринской полосы ((20 дней) в качестве основы для определения диапазона колебаний цен
- Рынок перекупается и перепродается по RSI (14 числа)
- Используйте ATR (в 14-й день) для динамического установления стоп-лосс и прибыльных целей
- Привлекайте прибыль, когда цена пробивает Брин-банк и RSI ниже 30.
- Вход в паузу, когда цена прорывает Бринскую полосу и RSI выше 70
- Настройка коэффициента возврата на риск 0,75 для повышения выигрышности стратегии
- 2% риск-контроль на основе учетных прав и интересов
Стратегические преимущества
- Улучшение надежности торговых сигналов в сочетании с множеством технических показателей
- Поймать рыночные возможности перекупа и перепродажи с помощью свойства регрессии средней стоимости
- Использование ATR для динамической корректировки стоп-позиции в соответствии с рыночными колебаниями
- Низкий риск прибыли, чем настройка повышает вероятность победы стратегии
- Эффективное распределение капитала с использованием процентного управления рисками
- Логика стратегии ясна, проста для понимания и реализации.
- Хорошая масштабируемость и оптимизация
Стратегический риск
- Частые потери на рынках с высоким трендом
- Относительно небольшое соотношение риска к прибыли, которое может привести к небольшой прибыли
- Показатели BRI и RSI могут отставать
- Стоп-позиции могут оказаться не самыми лучшими при резких рыночных колебаниях.
- Транзакционные издержки могут повлиять на общую доходность стратегии. Решение:
- Добавить фильтр тренда
- Оптимизация времени поступления
- Настройка параметров показателя
- Дополнительные сигналы подтверждения
Направление оптимизации стратегии
- Внедрение индикаторов трендового анализа, чтобы избежать обратной торговли
- Оптимизация RSI и параметров Брин-полосы для повышения точности сигналов
- Динамическая корректировка коэффициента возврата риска в зависимости от рыночных условий
- Добавить индикатор объема в качестве вспомогательного подтверждения
- Подумайте о добавлении временного фильтра, чтобы избежать торговли в определенное время.
- Разработка механизмов параметров адаптации для повышения адаптивности стратегий
- Совершенствование системы управления капиталом и оптимизация размеров позиций
Подвести итог
Эта стратегия создает стабильную торговую систему с использованием принципа средней величины регрессии и множества технических индикаторов. Низкий риск-рентабельный коэффициент помогает повысить выигрыш, а строгое управление рисками обеспечивает безопасность средств. Хотя существуют некоторые присущие риски, стратегия имеет перспективы на лучшую производительность с помощью постоянной оптимизации и совершенствования.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("High Win Rate Mean Reversion Strategy for Gold", overlay=true)
// Input Parameters
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbMult = input.float(2, title="Bollinger Bands Multiplier")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
rrRatio = input.float(0.75, title="Risk/Reward Ratio", step=0.05) // Lower RRR to achieve a high win rate
riskPerTrade = input.float(2.0, title="Risk per Trade (%)", step=0.1) / 100 // 2% risk per trade
// Bollinger Bands Calculation
basis = ta.sma(close, bbLength)
dev = bbMult * ta.stdev(close, bbLength)
upperBand = basis + dev
lowerBand = basis - dev
// RSI Calculation
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// ATR Calculation for Stop Loss
atr = ta.atr(atrLength)
// Entry Conditions: Mean Reversion
longCondition = close < lowerBand and rsi < rsiOversold
shortCondition = close > upperBand and rsi > rsiOverbought
// Stop Loss and Take Profit based on ATR
longStopLoss = close - atr * 1.0 // 1x ATR stop loss for long trades
shortStopLoss = close + atr * 1.0 // 1x ATR stop loss for short trades
longTakeProfit = close + (close - longStopLoss) * rrRatio // 0.75x ATR take profit
shortTakeProfit = close - (shortStopLoss - close) * rrRatio // 0.75x ATR take profit
// Calculate position size based on risk
equity = strategy.equity
riskAmount = equity * riskPerTrade
qtyLong = riskAmount / (close - longStopLoss)
qtyShort = riskAmount / (shortStopLoss - close)
// Long Trade
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qtyLong)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// Short Trade
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=qtyShort)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit, stop=shortStopLoss)
// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Bollinger Band")
plot(lowerBand, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Bollinger Band")
plot(basis, color=color.gray, linewidth=2, title="Bollinger Basis")
// Plot RSI for visual confirmation
hline(rsiOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(rsiOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI")