Chiến lược hành động giá dựa trên dải Bollinger
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này được gọi là chiến lược hành vi giá dựa trên Brin. Nó tích hợp phân tích hành vi giá và chỉ số Brin để tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách sử dụng phán đoán điều kiện kết hợp.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này tính toán đường ray lên và xuống của vùng Brin, sau đó đánh giá xem đường K cuối cùng có phá vỡ đường ray xuống của vùng Brin hay không. Đồng thời, nó cũng sẽ đánh giá xem thực thể trên đường K cuối cùng có chỉ là một nửa của thực thể trên đường K trước đó hay không.
Cụ thể, chiến lược sử dụng sự thay đổi của thực thể K-đường đỏ trong tình huống giảm xuống chỉ bằng một nửa của thực thể K-đường trước đó và kết hợp với giá đóng cửa K-đường cuối cùng phá vỡ đường mòn xuống của Brin. Ngược lại, sử dụng sự thay đổi của thực thể K-đường xanh trong tình huống tăng lên chỉ bằng một nửa của thực thể K-đường trước đó và kết hợp với giá đóng cửa K-đường cuối cùng phá vỡ đường mòn lên của Brin như một tín hiệu trống.
Phân tích lợi thế
Chiến lược này kết hợp các chỉ số kỹ thuật và phán đoán hành vi giá để có thể lọc hiệu quả các đợt phá vỡ giả. Đồng thời, nó chỉ phát ra tín hiệu ở các điểm đảo chiều xu hướng, tránh giao dịch lặp lại trong xu hướng. Ngoài ra, chiến lược sử dụng tính năng biến đổi nhỏ của thực thể K-line để khóa vị trí đảo chiều xu hướng sau khi điều chỉnh nhỏ. Những lợi thế này có thể làm tăng sự ổn định và lợi nhuận của chiến lược.
Phân tích rủi ro
Rủi ro chính của chiến lược này là đặt tham số Brin không đúng và phá vỡ thất bại. Nếu tham số Brin được đặt quá lớn hoặc quá nhỏ sẽ dẫn đến sai lầm. Ngoài ra, ngay cả khi giá phá vỡ Brin xuống đường, nó có thể là một phá vỡ giả, không thể tạo ra một xu hướng thực sự.
Hướng tối ưu hóa
Chính sách này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Tối ưu hóa các tham số Brin để có thể nắm bắt xu hướng và biến động hiệu quả hơn.
Tăng Stop Loss để khóa lợi nhuận và quản lý rủi ro.
Các chỉ số khác như MACD, RSI và các chỉ số khác được kiểm tra và lọc các tín hiệu giả.
Thêm thuật toán học máy, sử dụng mô hình đào tạo dữ liệu lớn để tối ưu hóa các tham số chiến lược và động lực trọng lượng chỉ số.
Tóm tắt
Chiến lược này kết hợp thành công với hành động giá và chỉ số Brin Belt để có được tỷ lệ lợi nhuận cao trong trường hợp rủi ro thấp. Nó chỉ phát tín hiệu ở các điểm quan trọng và tránh nhiễu của tiếng ồn. Bằng cách tiếp tục tối ưu hóa các tham số và điều kiện lọc, chiến lược này có khả năng thu được lợi nhuận vượt trội ổn định hơn.
/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// main codebody taken from Trader Noro - Noro's Crypto Pattern for H1
// Intraday strategy- Exit at EOD at all cost
strategy(title = "Price Action + Bollinger Strategy ",overlay=true)
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
body = abs(close - open)
avgbody = sma(body, 100)
//calculate simple moving average bollinger bands
b_sma = input(21,minval=1,title=" SMA candle")
b_sma_no_of_deviations = 2.1
b_sma_signal = sma(close, b_sma)
b_sma_deviation = b_sma_no_of_deviations * stdev(close, b_sma)
b_sma_upper= b_sma_signal + b_sma_deviation
b_sma_lower= b_sma_signal - b_sma_deviation
up1 = body < body[1] / 2 and bar[1]==1 and bar == -1 and close[1] > b_sma_upper
dn1 = body < body[1] / 2 and bar[1]==-1 and bar == 1 and close[1] < b_sma_lower
up2 = false
dn2 = false
up2 := (up1[1] or up2[1]) and close < close[1]
dn2 := (dn1[1] or dn2[1]) and close > close[1]
plotarrow(up1 or up2 ? 1 : na, colorup = color.black, colordown = color.black, transp = 0)
plotarrow(dn1 or dn2 ? -1 : na, colorup = color.black, colordown = color.black, transp = 0)
strategy.entry("Buy", true, when = dn1)
strategy.exit("exit", "Buy", profit = 3, loss = 1.5)
strategy.entry("Short", false, when = up1)
strategy.exit("exit", "Short", profit = 3, loss = 1.5)