ChaoZhang
概述
该策略基于布林带指标,当价格突破布林带下轨时做多,当价格触碰布林带上轨时平仓。该策略利用布林带的包含性原理,追踪价格异常突破,实现低买高卖的目的。
策略原理
计算布林带的中线SMA,取近期收盘价的简单移动平均。
计算标准差StdDev,反映价格波动范围。
中线SMA加上标准差上偏移,得到布林带上轨。
中线SMA减去标准差下偏移,得到布林带下轨。
当收盘价从下向上突破下轨时,做多入场。
当价格触碰上轨时,认为价格异常,平仓离场。
优势分析
该策略最大优点是利用布林带指标的统计特性,有效跟踪市场异常波动,实现趋势捕捉。与常规移动平均策略相比,布林带策略更具优势:
布林带上下轨可自动适应市场波动。
突破作为入场信号更可靠。
回归中轴作为止盈信号合理。
参数优化空间大,可针对不同市场进行调整。
可捕捉中长线趋势,也可用于短线。
风险分析
该策略潜在风险主要有:
布林带在横盘市场中效果不佳,须避免错入。
突破信号可能是假突破,须审慎判断。
止盈位置过于理想化,可优化至实际行情。
参数设定不当可能导致过于频繁或保守交易。
回测周期需足够长,避免曲拟合。
对应风险处理措施:
结合交易量指标过滤信号。
优化参数,测试不同市场的数据效果。
增设移动止损,轮动止盈位置。
评估信号背离,避免追高杀跌。
优化方向
该策略可从以下方面进行优化:
尝试不同大小的布林带参数,寻找最佳组合。
增加均线、MACD等指标过滤突破信号。
应用机器学习算法优化布林带参数。
在突破入场的同时,评估其强弱并调整仓位。
回测更长周期数据,测试策略稳定性。
添加止损机制来控制风险。
总结
布林带策略总体来说是一个可靠的趋势跟踪策略。它能够有效捕捉价格异常波动。但我们也要注意其与实际行情偏差,并不断优化参数。如果用于实盘,一定要严格进行风险管理,控制单笔损失。
策略源码
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-12 04:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="BB training No Repainting (OTS Mode)", overlay=true)
// Strategy Rules:
// 1. Enter trade when price crosses above the lower band
// 2. Exit trade when price touches the upper band
//
// Chart Properties
testStartYear = input(2010, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? #6c6f6c : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
// User provided values
smaLength = input(title="SMA Length", type=input.integer, defval=20) // Middle band period length (moving average)
stdLength = input(title="StdDev Length", type=input.integer, defval=20) // Range to apply bands to
ubOffset = input(title="Upper Band Offset", type=input.float, defval=2.0, step=0.5) // Number of standard deviations above MA
lbOffset = input(title="Lower Band Offset", type=input.float, defval=2.0, step=0.5) // Number of standard deviation below MA
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
smaValue = sma(close, smaLength) // Middle band
stdDev = stdev(close, stdLength)
upperBand = smaValue + stdDev * ubOffset // Top band
lowerBand = smaValue - stdDev * lbOffset // Bottom band
// Plot bands to chart
plot(series=smaValue, title="SMA", color=color.green)
plot(series=upperBand, title="UB", color=color.blue, linewidth=2)
plot(series=lowerBand, title="LB", color=color.blue, linewidth=2)
longCondition = (crossover(close, lowerBand))
closeLongCondition = (close >= upperBand)
if (longCondition and testPeriod())
strategy.entry(id="CALL", long=true)
strategy.close(id="CALL", when=closeLongCondition)