ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой динамическую систему прорыва торговли, основанную на полосах Боллингера, которая использует адаптированный механизм выбора однолинейного типа, в сочетании со стандартным каналом для идентификации рыночных колебаний, особенно подходящий для использования в условиях высокой волатильности рынка.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии основана на следующих ключевых элементах:
- Средняя траектория полосы Полинга рассчитана с использованием настраиваемых подвижных средних (включая SMA, EMA, SMMA, WMA, VWMA).
- Динамическое определение посадки и высадки поезда через кратность стандартного отклонения (по умолчанию 2.0)
- При повышении цены на рынок, входящий рынок становится более активным, что свидетельствует о формировании сильной порывной тенденции.
- Когда цена падает вниз, это указывает на то, что восходящая тенденция может закончиться.
- Система учитывает встроенную стоимость сделки (,1%) и скольжение ( балла), что соответствует реальной ситуации.
Стратегические преимущества
- Адаптируемость: благодаря выбору различных типов средней линии, стратегия может адаптироваться к различным рыночным условиям.
- Управление рисками совершенствовано: с помощью подвесных рельсов Болинга в качестве точки остановки, обеспечивается четкое управление рисками.
- Рациональное управление капиталом: применение метода управления пропорциональностью позиций, избежание риска, связанного с фиксированным количеством рук.
- Расчет стоимости сделки: включает в себя комиссионные и сдвижные пункты, результаты обратной проверки ближе к реальности.
- Гибкость временных рамок: можно выбрать конкретный временной диапазон с помощью параметров.
Стратегический риск
- Риск ложного прорыва: возможны частые ложные сигналы прорыва на колеблющихся рынках. Решение: можно добавить подтверждение или задержку входа в систему.
- Риск обратного тренда: в случае резкого переворота рынка в сильной тенденции может быть причинен большой убыток. Решение: можно добавить фильтр интенсивности тренда.
- Чувствительность параметров: Различные комбинации параметров могут привести к значительным различиям в эффективности стратегии. Решение: Необходимо провести полное оптимизацию параметров и тестирование на устойчивость.
Направление оптимизации стратегии
- Введение показателя интенсивности тренда:
- Можно добавить ADX или аналогичные показатели, чтобы отфильтровать сигналы ослабления рынка
- Это позволит снизить ущерб от ложных взломов.
- Оптимизация механизма хранения убытков:
- Возможность динамического остановки, например, отслеживания остановки
- Это поможет получить больше прибыли, если тенденция сохранится.
- Добавить фильтр транзакций:
- Сигнал подтверждения на основе объема транзакций
- Не торгуйте в условиях низкой ликвидности
- Улучшение механизмов регистрации:
- Механизмы, позволяющие увеличить количество вызовов
- Помощь в получении лучшей цены на вход
Подвести итог
Это стратегия для отслеживания тенденций, разработанная разумно и логически чётко. Она улавливает рыночную динамику с помощью динамических характеристик полосы Болинга и имеет хороший механизм управления рисками. Стратегия имеет высокую настраиваемость и может быть адаптирована к различным рыночным условиям с помощью параметров. Рекомендуется проводить полное оптимизацию параметров и обратную проверку при применении в реальном мире, а также проводить стратегические улучшения в сочетании с рекомендованными направлениями оптимизации.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Demo GPT - Bollinger Bands", overlay=true, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs
length = input.int(20, minval=1, title="Length")
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
offset = input.int(0, "Offset", minval=-500, maxval=500)
// Date range inputs
startYear = input.int(2018, "Start Year", minval=1970, maxval=2100)
startMonth = input.int(1, "Start Month", minval=1, maxval=12)
startDay = input.int(1, "Start Day", minval=1, maxval=31)
endYear = input.int(2069, "End Year", minval=1970, maxval=2100)
endMonth = input.int(12, "End Month", minval=1, maxval=12)
endDay = input.int(31, "End Day", minval=1, maxval=31)
// Time range
startTime = timestamp("GMT+0", startYear, startMonth, startDay, 0, 0)
endTime = timestamp("GMT+0", endYear, endMonth, endDay, 23, 59)
// Moving average function
ma(source, length, _type) =>
switch _type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
// Calculate Bollinger Bands
basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Plot
plot(basis, "Basis", color=#2962FF, offset=offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#F23645, offset=offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#089981, offset=offset)
fill(p1, p2, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
// Strategy logic: Only go long and flat
inDateRange = time >= startTime and time <= endTime
noPosition = strategy.position_size == 0
longPosition = strategy.position_size > 0
// Buy if close is above upper band
if inDateRange and noPosition and close > upper
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Sell/Exit if close is below lower band
if inDateRange and longPosition and close < lower
strategy.close("Long")