ChaoZhang
Обзор
Данная стратегия представляет собой количественную торговую систему, основанную на принципах полос Боллинджера и возврата цены к среднему значению. Торговля осуществляется путем отслеживания отклонения цены от скользящей средней в сочетании с сигналами прорыва верхней и нижней дорожек полос Боллинджера, когда ожидается, что цена вернется к среднему значению после того, как рынок перекуплен или перепродан. Стратегия использует процентный порог для измерения степени отклонения цены и отфильтровывает ложные сигналы, устанавливая разумные условия срабатывания для повышения точности транзакций.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии основана на следующих ключевых элементах:
- Используйте 20-дневную скользящую среднюю в качестве средней дорожки и постройте канал полос Боллинджера с 2-кратным стандартным отклонением.
- Введение порогового значения отклонения цены в 3,5% для выявления существенных отклонений
- Отслеживайте, находится ли цена за пределами штата, с помощью переменной is_outside
- Когда цена вернется в диапазон полос Боллинджера, сработает торговый сигнал.
- Конкретные правила торговли таковы:
- Открывайте длинную позицию, когда цена возвращается из отклонения и пробивает верхнюю полосу.
- Открывайте короткую позицию, когда цена возвращается из отклонения и пробивает нижнюю полосу.
Стратегические преимущества
- Логика возврата к среднему надежна
- На основании статистического закона цены в конечном итоге вернутся к среднему значению
- Обеспечьте значимость торговых возможностей с помощью пороговых значений отклонения
- Идеальный контроль риска
- Полосы Боллинджера дают четкую ссылку на диапазон волатильности.
- Отслеживание отклонений для избежания торговли в нестабильных ситуациях
- Широкие возможности настройки параметров
- Параметры полос Боллинджера можно настраивать в соответствии с характеристиками продукта.
- Пороговые значения отклонения могут быть установлены на основе предпочтений по риску.
Стратегический риск
- Риск провала трендового рынка
- На рынках с сильными трендами могут возникать частые ложные сигналы.
- Рекомендуется добавлять фильтры трендов для определения рыночных условий.
- Риск чувствительности параметра
- Неправильные настройки параметров могут повлиять на эффективность стратегии
- Необходимо оптимизировать параметры посредством тестирования на исторических данных
- Риск проскальзывания стоимости
- Частая торговля может привести к более высоким транзакционным издержкам
- Рекомендуется увеличить лимит времени удержания и контроль затрат.
Направление оптимизации стратегии
- Повышение узнаваемости рыночной среды
- Представляем индикаторы силы тренда, такие как ADX
- Динамически корректировать параметры в зависимости от рыночных условий
- Улучшить механизм стоп-профита и стоп-лосса
- Установка динамического стоп-лосса на основе ATR
- Представляем мобильный стоп-профит для защиты прибыли
- Оптимизировать частоту транзакций
- Увеличить минимальный срок удержания
- Установите интервалы транзакций для контроля расходов
Подвести итог
Эта стратегия улавливает возможности перекупленности и перепроданности рынка с помощью полос Боллинджера и принципов возврата к среднему, а также эффективно контролирует торговые риски, сочетая разумные пороговые значения отклонения и механизмы отслеживания статуса. Структура стратегии обладает хорошей масштабируемостью и может адаптироваться к различным рыночным условиям за счет оптимизации параметров и улучшения функций. Рекомендуется уделять внимание контролю рисков в приложениях реального времени и корректировать параметры в соответствии с характеристиками конкретных продуктов.
/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Estratégia com Bandas de Bollinger e Sinal de Retorno", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)
// Configurações das Bandas de Bollinger
length = input.int(20, title="Período da média")
mult = input.float(2.0, title="Desvio padrão")
bbBasis = ta.sma(close, length)
bbUpper = bbBasis + mult * ta.stdev(close, length)
bbLower = bbBasis - mult * ta.stdev(close, length)
// Configuração para a distância da média
percent_threshold = input.float(3.5, title="Distância da média (%)") / 100
dist_from_mean = 0.0
trigger_condition = false
if not na(bbBasis)
dist_from_mean := math.abs(close - bbBasis) / bbBasis
trigger_condition := dist_from_mean >= percent_threshold
// Variáveis para identificar o estado do afastamento
var bool is_outside = false
var color candle_color = color.new(color.white, 0)
if trigger_condition
is_outside := true
if is_outside and close <= bbUpper and close >= bbLower
is_outside := false
candle_color := color.new(color.blue, 0) // Atribui uma cor válida
else
candle_color := color.new(color.white, 0)
// Aplicar cor às velas
barcolor(candle_color)
// Plotar Bandas de Bollinger
plot(bbBasis, color=color.yellow, title="Média")
plot(bbUpper, color=color.red, title="Banda Superior")
plot(bbLower, color=color.green, title="Banda Inferior")
// Lógica de entrada e saída
longCondition = not is_outside and close > bbUpper
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
shortCondition = not is_outside and close < bbLower
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)