Chiến lược Bollinger Bands ATR Trailing Stop
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-03 11:20:06Tags:
Tổng quan
Chỉ số này kết hợp chỉ số Bollinger Bands và chỉ số Average True Range (ATR) để tạo thành một chiến lược giao dịch đột phá với chức năng dừng lỗ. Các tín hiệu giao dịch được tạo ra khi giá vượt qua các dải Bollinger của các sai lệch tiêu chuẩn được chỉ định. Đồng thời, chỉ số ATR được sử dụng để tính toán dừng lỗ và lấy lợi nhuận để kiểm soát tỷ lệ rủi ro / phần thưởng. Ngoài ra, chiến lược cũng có các tính năng như bộ lọc thời gian và tối ưu hóa tham số.
Chiến lược logic
Bước 1, Tính toán dải giữa, dải trên và dải dưới. Dải giữa là trung bình di chuyển đơn giản (SMA) của giá, và dải trên và dải dưới là số nhân của độ lệch chuẩn giá. Khi giá vượt lên từ dải dưới, đi dài. Khi giá vượt xuống từ dải trên, đi ngắn.
Bước 2, Tính toán chỉ số ATR. Chỉ số ATR phản ánh sự biến động trung bình của giá. Theo giá trị ATR, đặt mức dừng lỗ cho các vị trí dài và ngắn. Đồng thời, đặt vị trí lấy lợi nhuận dựa trên giá trị ATR để kiểm soát tỷ lệ rủi ro / phần thưởng.
Bước 3, Sử dụng bộ lọc thời gian để giao dịch chỉ trong khoảng thời gian được chỉ định để tránh biến động mạnh mẽ từ các sự kiện tin tức lớn.
Bước 4, Cơ chế dừng kéo theo. Tiếp tục điều chỉnh dừng lỗ dựa trên vị trí ATR mới nhất để khóa thêm lợi nhuận.
Phân tích lợi thế
-
Bollinger Bands chính nó phản ánh sự cân bằng giá hiệu quả hơn so với đường trung bình động duy nhất;
-
ATR kiểm soát tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận của mỗi giao dịch;
-
Trailing stop điều chỉnh tự động dựa trên biến động thị trường để khóa lợi nhuận;
-
Các thông số chiến lược phong phú cho phép tùy chỉnh cao.
Phân tích rủi ro
-
Nhiều lỗ nhỏ có thể xảy ra khi thị trường hợp nhất;
-
Phá vỡ đảo ngược với băng Bollinger crossover;
-
Rủi ro cao hơn liên quan đến các phiên họp qua đêm và các sự kiện tin tức lớn.
Các biện pháp đối phó:
- Tiếp cận chặt chẽ các nguyên tắc quản lý rủi ro, kiểm soát lỗ cho mỗi giao dịch;
- Tối ưu hóa các thông số để cải thiện tỷ lệ thắng;
- Áp dụng bộ lọc thời gian để tránh các giai đoạn có nguy cơ cao.
Hướng dẫn tối ưu hóa
- Kiểm tra các kết hợp tham số khác nhau;
- Thêm chỉ số thời gian như OBV;
- Kết hợp mô hình học máy.
Kết luận
Chiến lược này kết hợp các dải Bollinger để xác định xu hướng cân bằng và hướng đột phá, ATR để tính toán dừng lỗ và lấy lợi nhuận để kiểm soát tỷ lệ rủi ro / phần thưởng và dừng lại để khóa lợi nhuận.
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © sadeq_haddadi
//@version=5
strategy('Bollinger Bands + ATR / trail- V2', overlay=true ) // Interactive Brokers rate)
//date and time
startDate = input(title="Start Date", defval=timestamp("01 Aug 2023 00:00 +0000"), tooltip="Date & time to begin analysis",group = 'Time Filter')
endDate = input(title="End Date", defval=timestamp("1 Jan 2099 00:00 +0000"), tooltip="Date & time to stop analysis")
timeSession = input(title="Time Session To Analyze", defval="0300-1700", tooltip="Time session to analyze")
inSession(sess) => true
// indicators
length = input.int(20, minval=1,group = 'Bollinger Band')
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult1 = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev1")
mult2 = input.float(3.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev2")
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)
basis = ma(src, length, maType)
dev1 = mult1 * ta.stdev(src, length)
dev2 = mult2 * ta.stdev(src, length)
upper1 = basis + dev1
lower1 = basis - dev1
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)
plot(basis, "Basis", color=#2962FF, offset = offset,linewidth=2)
p1 = plot(upper1, "Upper", color=color.new(color.white,50), offset = offset,linewidth=2)
p2 = plot(lower1, "Lower", color=color.new(color.white,50), offset = offset,linewidth=2)
p3 = plot(upper2, "Upper", color=color.new(color.white,80), offset = offset,linewidth=1)
p4 = plot(lower2, "Lower", color=color.new(color.white,80), offset = offset,linewidth=1)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
fill(p3, p4, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
show_crosses = input(false, "Show Cross the Bands?")
plotshape(show_crosses and ta.crossover(close, upper2) ? src : na, "S", style = shape.triangledown, location =location.abovebar, color = color.yellow, size = size.tiny)
plotshape(show_crosses and ta.crossunder(low, lower2) ? src : na ,"L", style = shape.triangleup, location = location.belowbar, color = color.purple, size = size.tiny)
second_entry = input(true, "Show second deviation entry point?")
//atr
length_ATR = input.int(title="Length", defval=5, minval=1,group = 'ATR')
smoothing = input.string(title="Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
m = input.float(1, "Multiplier")
src1 = input(high)
src2 = input(low)
pline = input.bool(title = 'show ATR lines ?', defval=false)
ma_function(source, length_ATR) =>
if smoothing == "RMA"
ta.rma(source, length_ATR)
else
if smoothing == "SMA"
ta.sma(source, length_ATR)
else
if smoothing == "EMA"
ta.ema(source, length_ATR)
else
ta.wma(source, length_ATR)
a = ma_function(ta.tr(true), length_ATR) * m
x = ma_function(ta.tr(true), length_ATR) * m + src1
x2 = src2 - ma_function(ta.tr(true), length_ATR) * m
PP1 = plot(pline ? x :na , title = "ATR Short Stop Loss", color= color.new(color.red,20) )
PP2 = plot(pline ? x2:na , title = "ATR Long Stop Loss", color=color.new(color.green,20) )
Tp_to_Sl = input.float(1.5, "TP/SL")
candle_size = input.float(10, "candle/pip")
distance_source = input.float(1.5, "distance to midline/pip")
//strategy
buyCondition = low[2] < lower1 and ta.crossover(close[1], lower1) and strategy.position_size == 0 and (close[1] - open[1]) < candle_size * 0.0001 and close > open and ( basis - close) > distance_source * 0.0001
sellCondition = high[2] > upper1 and ta.crossunder(close[1], upper1) and strategy.position_size == 0 and (open[1] - close[1]) < candle_size * 0.0001 and close < open and (close - basis) > distance_source * 0.0001
//
buyCondition2 = low[2] < lower2 and ta.crossover(close[1], lower2) and (close[1] - open[1]) < candle_size * 0.0001 and close > open and ( basis - close) > distance_source * 0.0001
sellCondition2 = high[2] > upper2 and ta.crossunder(close[1], upper2) and (open[1] - close[1]) < candle_size * 0.0001 and close < open and (close - basis) > distance_source * 0.0001
plotshape(second_entry and sellCondition2 ? src : na, "S", style = shape.triangledown, location =location.abovebar, color = color.rgb(241, 153, 177), size = size.tiny)
plotshape(second_entry and buyCondition2 ? src : na ,"L", style = shape.triangleup, location = location.belowbar, color = color.rgb(177, 230, 168), size = size.tiny)
//
since_buy =ta.barssince(buyCondition)
since_sell =ta.barssince(sellCondition)
entry_price = ta.valuewhen(buyCondition or sellCondition, src, 0)
sl_long = ta.valuewhen(buyCondition, x2[1], 0)
sl_short = ta.valuewhen(sellCondition, x[1], 0)
buyprofit = entry_price + (Tp_to_Sl*( entry_price - sl_long))
sellprofit= entry_price + (Tp_to_Sl*( entry_price - sl_short))
//alert_massage = "new strategy position is {{strategy.position_size}}"
//prof = ta.crossover(high,upper1)
//buyexit=ta.valuewhen(prof,upper1,0)
if buyCondition and inSession(timeSession)
strategy.entry( id = "long", direction = strategy.long , alert_message='Open Long Position' )
if sellCondition and inSession(timeSession)
strategy.entry(id= "short", direction = strategy.short, alert_message='Open Short Position')
//trail-stop loss
use_trailing = input.bool(title = 'use trailing stop loss?', defval=true)
pricestop_long=0.00
pricestop_short=100000.00
if (strategy.position_size > 0)
if use_trailing == false
pricestop_long := sl_long
else
pricestop_long := math.max (x2, pricestop_long[1]) //trail - long
if (strategy.position_size < 0)
if use_trailing == false
pricestop_short := sl_short
else
pricestop_short := math.min (x, pricestop_short[1]) // trail - short
if strategy.position_size > 0
strategy.exit(id = 'close', limit = buyprofit , stop = pricestop_long )
if strategy.position_size < 0
strategy.exit(id = 'close', limit = sellprofit , stop = pricestop_short )
alertcondition(buyCondition or sellCondition, 'Enter_position')
Thêm nữa
- Chỉ số động lực RSI Chiến lược giao dịch đảo ngược
- Chiến lược phá vỡ băng Bollinger gấp đôi
- Chiến lược theo dõi xu hướng tự động dựa trên T3 và ATR
- Chiến lược theo xu hướng phát triển kênh ATR
- Chiến lược giao dịch giao dịch chéo trung bình động ngày MACD 200
- Chiến lược theo dõi xu hướng tăng của Golden Cross
- Chiến lược theo dõi dao động chéo EMA kép
- Chiến lược đột phá độ cứng
- Chiến lược dao động đột phá bên cạnh
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên chỉ số RSI và mô hình hấp thụ
- Chiến lược thoát hàng ngày
- Chiến lược giao dịch trung bình di chuyển tín hiệu-đối với tiếng ồn dựa trên giao dịch định lượng
- Momentum Crossover Moving Average và Bộ lọc MACD Chiến lược nến Heikin-Ashi
- Chiến lược tổng hợp giữa nhiều chỉ số sức mạnh tương đối
- Random Fisher biến đổi tạm dừng đảo ngược chỉ số STOCH Chiến lược định lượng
- Chiến lược đường sắt dừng mất mát thích nghi
- Bollinger Bands Volume Confirmation Chiến lược giao dịch định lượng
- Xu hướng tối ưu hóa tham số theo chiến lược định lượng
- Chuyển chiến lược chuyển tiếp kênh Vegas
- Xu hướng theo chiến lược dựa trên trung bình động động