Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên Bollinger Bands và MACD
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này kết hợp các chỉ số Brin và MACD, sử dụng Brin để đánh giá cơ hội bán tháo thị trường và MACD để đánh giá xu hướng đảo ngược, để thực hiện chiến lược giao dịch định lượng mua thấp và bán cao. Tên chiến lược được đặt tên là Brin MACD đảo ngược chiến lược.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này đầu tiên tính các vùng Brin 20 ngày, bao gồm đường trung, đường trên và đường dưới. Khi giá chạm đường xuống, thị trường được coi là đang bán tháo.
Cụ thể, Brin tạo ra tín hiệu mua khi chạm đường ray xuống và MACD chênh lệch đang hướng tới đường tín hiệu phá vỡ đồng thời; tạo ra tín hiệu dừng khi giá đóng cửa tăng vượt quá điểm dừng.
Phân tích lợi thế chiến lược
Chiến lược này tích hợp các tín hiệu đảo ngược xu hướng của Brin và MACD để đạt được giá mua thấp hơn. Ngoài ra, chiến lược này cũng có thêm phương thức dừng để khóa lợi nhuận và tránh thua lỗ.
Cụ thể, những lợi thế là:
- Kết hợp các vùng bán tháo và MACD để tạo ra điểm mua tốt hơn
- Sử dụng chỉ số MACD để xác định điểm đảo ngược xu hướng, giảm khả năng phá vỡ giả
- Sử dụng phương pháp ngăn chặn thiệt hại để kiểm soát rủi ro hiệu quả
Phân tích rủi ro chiến lược
Chiến lược này cũng có một số rủi ro, chủ yếu tập trung vào các khía cạnh sau:
- Có khả năng Brin Belt đã bị phá vỡ, có thể dẫn đến việc phán quyết bán lẻ vượt trội.
- MACD có thể phá vỡ khoảng cách cũng có thể là phá vỡ giả, xác định có xác suất sai
- Cài đặt vị trí dừng lỗ không hợp lý, có thể quá thoải mái hoặc nghiêm ngặt, dẫn đến phòng thủ không đủ hoặc dừng lỗ quá nhanh
Các biện pháp phòng ngừa có thể được áp dụng cho các rủi ro trên:
- Kết hợp với các chỉ số khác để xác nhận hiệu quả của tín hiệu đột phá của Brin
- Tăng bộ lọc như chỉ số năng lượng để tránh đột phá giả của MACD
- Tối ưu hóa và thử nghiệm các giải pháp dừng lỗ tham số khác nhau
Hướng tối ưu hóa chiến lược
Chiến lược này còn có thể được tối ưu hóa hơn nữa, bao gồm:
- Tối ưu hóa tham số Brin để tìm ra giải pháp phân tích bán lẻ tốt hơn
- Tăng bộ lọc như chỉ số năng lượng, tăng hiệu quả phán đoán MACD
- Kiểm tra các phương thức dừng lỗ cho các chỉ số như ATR để tìm tham số tốt hơn
- Thêm mô-đun đánh giá xu hướng để tránh giao dịch ngược
- Phương pháp học máy kết hợp với mô hình đánh giá để cải thiện hiệu quả tổng thể của chiến lược
Tóm tắt
Chiến lược này kết hợp các phán đoán bán tháo Brin và MACD, cho phép lựa chọn điểm mua tương đối tốt hơn. Đồng thời, thiết lập kiểm soát rủi ro bằng cách dừng lỗ. Đây là một chiến lược bán tháo giá thấp đáng để học hỏi và tối ưu hóa.
/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © DojiEmoji
//@version=4
strategy("[KL] BOLL + MACD Strategy v2 (published)",overlay=true)
// BOLL bands {
BOLL_length = 20
BOLL_src = close
BOLL_mult = 2.0
BOLL_basis = sma(BOLL_src, BOLL_length)
BOLL_dev = BOLL_mult * stdev(BOLL_src, BOLL_length)
BOLL_upper = BOLL_basis + BOLL_dev
BOLL_lower = BOLL_basis - BOLL_dev
BOLL_offset = 0
plot(BOLL_basis, "Basis", color=#872323, offset = BOLL_offset)
BOLL_p1 = plot(BOLL_upper, "Upper", color=color.navy, offset = BOLL_offset, transp=50)
BOLL_p2 = plot(BOLL_lower, "Lower", color=color.navy, offset = BOLL_offset, transp=50)
fill(BOLL_p1, BOLL_p2, title = "Background", color=#198787, transp=85)
// }
// MACD signals {
MACD_fastLen = 12
MACD_slowLen = 26
MACD_Len = 9
MACD = ema(close, MACD_fastLen) - ema(close, MACD_slowLen)
aMACD = ema(MACD, MACD_Len)
MACD_delta = MACD - aMACD
// }
backtest_timeframe_start = input(defval = timestamp("01 Nov 2010 13:30 +0000"), title = "Backtest Start Time", type = input.time)
//backtest_timeframe_end = input(defval = timestamp("05 Mar 2021 19:30 +0000"), title = "Backtest End Time", type = input.time)
TARGET_PROFIT_MODE = input(false,title="Exit when Risk:Reward met")
REWARD_RATIO = input(3,title="Risk:[Reward] (i.e. 3) for exit")
// Trailing stop loss {
var entry_price = float(0)
ATR_multi_len = 26
ATR_multi = input(2, "ATR multiplier for stop loss")
ATR_buffer = atr(ATR_multi_len) * ATR_multi
risk_reward_buffer = (atr(ATR_multi_len) * ATR_multi) * REWARD_RATIO
take_profit_long = low > entry_price + risk_reward_buffer
take_profit_short = low < entry_price - risk_reward_buffer
var bar_count = 0 //number of bars since entry
var trailing_SL_buffer = float(0)
var stop_loss_price = float(0)
stop_loss_price := max(stop_loss_price, close - trailing_SL_buffer)
// plot TSL line
trail_profit_line_color = color.green
if strategy.position_size == 0
trail_profit_line_color := color.blue
stop_loss_price := low
plot(stop_loss_price,color=trail_profit_line_color)
// }
var touched_lower_bb = false
if true// and time <= backtest_timeframe_end
if low <= BOLL_lower
touched_lower_bb := true
else if strategy.position_size > 0
touched_lower_bb := false//reset state
expected_rebound = MACD > MACD[1] and abs(MACD - aMACD) < abs(MACD[1] - aMACD[1])
buy_condition = touched_lower_bb and MACD > aMACD or expected_rebound
//ENTRY:
if strategy.position_size == 0 and buy_condition
entry_price := close
trailing_SL_buffer := ATR_buffer
stop_loss_price := close - ATR_buffer
strategy.entry("Long",strategy.long, comment="buy")
bar_count := 0
else if strategy.position_size > 0
bar_count := bar_count + 1
//EXIT:
// Case (A) hits trailing stop
if strategy.position_size > 0 and close <= stop_loss_price
if close > entry_price
strategy.close("Long", comment="take profit [trailing]")
stop_loss_price := 0
else if close <= entry_price and bar_count
strategy.close("Long", comment="stop loss")
stop_loss_price := 0
bar_count := 0
// Case (B) take targeted profit relative to risk
if strategy.position_size > 0 and TARGET_PROFIT_MODE
if take_profit_long
strategy.close("Long", comment="take profits [risk:reward]")
stop_loss_price := 0
bar_count := 0