Chiến lược đảo ngược giá trung bình dựa trên dải Bollinger
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược quay trở lại trung bình của Brin là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên chỉ số của Brin. Chiến lược này sử dụng các quy luật thống kê về biến động của giá xung quanh đường trung bình, bằng cách hoạt động ngược lại khi giá lệch khỏi Brin để đạt được lợi nhuận khi giá quay trở lại trung bình.
Nguyên tắc chiến lược
Vành đai của Brin được tạo thành từ ba đường: đường trung tâm là đường trung bình di chuyển, đường trên và đường dưới là sự chênh lệch chuẩn của một số nhân trên cơ sở đường trung tâm. Theo nguyên tắc thống kê, trong trường hợp phân phối chính xác, khoảng 95% các giá trị sẽ được phân phối trong phạm vi khoảng cách trung bình tích cực âm hai chênh lệch chuẩn.
Chiến lược quay trở lại mức trung bình của Bollinger Bands sử dụng nguyên tắc này. Khi giá lên vượt qua Bollinger Bands, cho thấy giá có thể quá cao, có nguy cơ quay trở lại; Khi giá dưới vượt qua Bollinger Bands, cho thấy giá có thể quá thấp, có cơ hội hồi phục. Do đó, chiến lược này làm trống khi giá chạm vào Bollinger Bands và làm nhiều khi chạm vào Bollinger Bands để nắm bắt không gian lợi nhuận của giá quay trở lại mức trung bình.
Lập luận chính của mã chính sách là:
Tính toán trung bình di chuyển của một chu kỳ được chỉ định, làm đường trung tâm của băng Brin. Có thể chọn các loại đường trung bình khác nhau như SMA, EMA, SMMA, WMA, VWMA.
Tính toán chênh lệch tiêu chuẩn của giá trong chu kỳ đó và kết hợp các tham số nhân được thiết lập bởi người dùng, để có được đường ray lên xuống của Brin.
Khi giá đóng cửa vượt qua vòng Brin trên đường ray, nó sẽ kích hoạt tín hiệu bán; khi giá đóng cửa vượt qua vòng Brin xuống đường ray, nó sẽ kích hoạt tín hiệu mua.
Chiến lược thực hiện giao dịch: mở nhiều vị trí khi tín hiệu mua được kích hoạt và giữ vị trí trơn khi tín hiệu bán xuất hiện.
Thông qua quá trình trên, chiến lược có thể thiết lập vị trí đảo ngược khi giá lệch đáng kể khỏi đường trung bình và thu lợi nhuận khi giá quay trở lại trung bình.
Phân tích lợi thế
Chiến lược quay trở về giá trị trung bình của vùng Brin có những ưu điểm sau:
Logic đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện. Chiến lược này dựa trên các nguyên tắc cơ bản của thống kê, vẽ phạm vi biến động của giá thông qua dây chuyền Brin, xác định rõ ràng các điều kiện nhập và xuất.
Khả năng thích ứng mạnh mẽ, có thể áp dụng cho nhiều thị trường và giống. Brinband là một chỉ số kỹ thuật phổ biến, có khả năng thích ứng với cả thị trường xu hướng và biến động. Người dùng có thể điều chỉnh các tham số một cách linh hoạt để phù hợp với các đặc điểm thị trường khác nhau.
Cơ hội để nắm bắt biến động giá. Sự mở rộng và thu hẹp của các vùng Brin thể hiện sự biến động của giá, chiến lược này tìm cách thu lợi nhuận từ giá trị trung bình của giá trị trở lại bằng cách đặt hàng khi giá đạt đến mức cao hoặc thấp tương đối.
Lệnh dừng là tương đối rõ ràng. Vì vùng Brin tương ứng với một khoảng tin cậy nhất định, vị trí dừng của chiến lược này tương đối dễ xác định, giúp kiểm soát rủi ro.
Phân tích rủi ro
Mặc dù có những lợi thế của chiến lược quay trở lại giá trị trung bình của Brin, nhưng cũng có một số rủi ro:
Chiến lược này có thể xảy ra giao dịch thua lỗ thường xuyên nếu thị trường có xu hướng một chiều liên tục, giá tiếp tục hoạt động gần đường ray trên hoặc dưới đường ray của Brin.
Cài đặt tham số nhạy cảm. Chu kỳ và tham số nhân của Brin có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của chiến lược, các kết hợp tham số khác nhau có thể dẫn đến kết quả khác nhau. Nếu tham số được đặt không đúng cách, hiệu quả của chiến lược sẽ bị giảm đáng kể.
Rủi ro bị biến động thường xuyên. Chiến lược này có thể dẫn đến tổn thất nhỏ liên tục, dẫn đến giảm lợi nhuận tổng thể khi thị trường có biến động lớn và giá dao động thường xuyên giữa đường ray trên và dưới của Bollinger Band.
Không tính đến chi phí giao dịch. Mã ví dụ này không tính đến các yếu tố chi phí giao dịch như chênh lệch điểm và phí xử lý, trong ứng dụng thực tế, các yếu tố này sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận ròng của chiến lược đến một mức độ nhất định.
Đối với những rủi ro trên, các biện pháp sau đây có thể được xem xét để tối ưu hóa chiến lược:
Trình lọc kết hợp với các chỉ số xu hướng. Để đánh giá tín hiệu, bạn có thể sử dụng các chỉ số xu hướng như đường trung bình di chuyển để tránh giao dịch thường xuyên trong xu hướng đơn phương.
Lựa chọn tham số tối ưu hóa. Bằng cách đánh giá lại dữ liệu lịch sử, phân tích hiệu suất của chiến lược dưới các kết hợp tham số khác nhau, chọn tham số tối ưu phù hợp với thị trường hiện tại. Đánh giá và điều chỉnh tham số thường xuyên.
Lập các điều kiện lọc khác. Ví dụ, xem xét các chỉ số biến động như ATR, tạm dừng giao dịch khi biến động quá cao; hoặc tham khảo các chỉ số khác như khối lượng giao dịch, để xác nhận thêm độ tin cậy của tín hiệu.
Bao gồm các yếu tố chi phí giao dịch. Trong phản hồi và thực tế, chi phí giao dịch như chênh lệch điểm và phí xử lý nên được tính toán để đánh giá chính xác hơn về hiệu suất thực tế của chiến lược.
Hướng tối ưu hóa
Ngoài các biện pháp đối phó rủi ro được đề cập ở trên, chiến lược quay trở về giá trị trung bình của Brin có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Động lực điều chỉnh tham số. Tùy theo sự thay đổi của thị trường, động lực điều chỉnh chu kỳ và tham số nhân của Brin Belt. Bạn có thể xem xét sử dụng đường trung bình thích ứng (như KAMA) làm đường trung gian, hoặc động lực điều chỉnh tham số nhân theo các chỉ số như ATR để phù hợp với nhịp độ thị trường hiện tại.
Việc quản lý nhiều vị trí trống được giới thiệu. Khi mở vị trí, bạn có thể điều chỉnh kích thước vị trí theo động theo khoảng cách giữa giá và đường trung tâm của đường dây Brin.
Kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác. Brinband được sử dụng kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác (như RSI, MACD, v.v.) để tạo ra một cơ chế xác nhận tín hiệu mạnh mẽ hơn. Chỉ giao dịch khi nhiều chỉ số cộng hưởng, tăng độ tin cậy của tín hiệu.
Xem xét quản lý nhiều vị trí. Trong điều kiện thích hợp, bạn có thể giữ nhiều vị trí cùng một lúc, phân tán rủi ro. Ví dụ, bạn có thể áp dụng chiến lược này trong các chu kỳ thời gian khác nhau, hoặc mở các vị trí đồng thời trên các loại giao dịch khác nhau để có được lợi nhuận vững chắc hơn.
Các biện pháp tối ưu hóa này nhằm cải thiện khả năng thích ứng, ổn định và khả năng sinh lợi của chiến lược. Bằng các phương tiện như điều chỉnh động, kết hợp nhiều chỉ số và quản lý vị trí, các biện pháp này có thể đáp ứng tốt hơn với sự thay đổi của thị trường, kiểm soát rủi ro và nắm bắt nhiều cơ hội giao dịch hơn.
Tóm tắt
Chiến lược quay trở về giá trung bình của Brin là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên nguyên tắc thống kê, vẽ phạm vi biến động của giá bằng đường dây của Brin, hoạt động ngược lại khi giá lệch khỏi đường đi xuống, với mục đích thu được lợi nhuận từ sự quay trở về giá trung bình. Chiến lược này có logic đơn giản, có khả năng thích ứng, có thể nắm bắt cơ hội biến động giá, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với rủi ro của thị trường có xu hướng kém, cài đặt tham số nhạy cảm, động cơ thường xuyên.
Đối với những rủi ro này, có thể được tối ưu hóa bằng cách kết hợp các chỉ số xu hướng, lựa chọn tham số tối ưu hóa, giới thiệu các điều kiện lọc khác, kết hợp chi phí giao dịch và các biện pháp khác. Ngoài ra, có thể tiếp tục nâng cao khả năng thích ứng và sức mạnh của chiến lược bằng cách điều chỉnh các tham số động, quản lý vị trí nhiều vị trí trống, kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác, quản lý nhiều vị trí.
Nhìn chung, chiến lược quay trở lại giá trị trung bình của Brin cung cấp một cách suy nghĩ đơn giản và hiệu quả cho giao dịch định lượng. Trong ứng dụng thực tế, chiến lược cần được tối ưu hóa và cải tiến thích hợp theo các đặc điểm thị trường và nhu cầu giao dịch cụ thể.
/*backtest
start: 2023-03-02 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("BB Strategy", shorttitle="BB", overlay=true)
length = input.int(20, minval=1)
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")
// Calculate moving average based on selected type
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 Bollinger Bands
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
// Buy condition: Price below lower Bollinger Band
buy_condition = close < lower
// Sell condition: Price above upper Bollinger Band
sell_condition = close > upper
// Execute trades
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.close("Buy", when=sell_condition)