ChaoZhang
概述
该策略是一种基于布林带指标的短线反转交易策略。它结合了均线、标准差和布林带通道,寻找价格异常离散的机会进行反转交易。
策略原理
计算均线和标准差。使用sma()函数计算sma均线,使用stdev()函数计算标准差。
根据均线和标准差计算布林带上下轨。上轨线为价格+标准差*1,下轨线为价格-标准差*1。
当价格突破上轨或下轨时,表明价格发生异常,这时我们判断去做反转交易。
具体来说,如果价格低于下轨,我们做多头交易;如果价格高于上轨,我们做空头交易。
优势分析
利用布林带通道判断价格异常,这为反转交易提供了依据。
结合均线因子,可以有效过滤部分噪音交易。
标准差因子的引入,让布林带通道更加动态,更好判断价格异常。
该策略回撤较小,具有一定的稳定性。
风险分析
布林带指标并不能完全判断价格的异常情况,价格可能出现假突破的情况。
交易频率可能过高,建议适当调整参数,控制交易频率。
突破布林带上下轨信号可能时间较长,需要适当调整参数获得更好的反转效果。
适当引入止损来控制风险。
优化方向
- 优化均线周期和标准差参数,获得更加合理的布林带通道。
- 增加EMA和MACD等辅助因子,过滤部分信号。
- 引入止损和头寸控制机制。
- 优化仓位规模和仓位控制措施。
总结
该策略通过布林带指标判断价格异常,配合均线和标准差参数进行反转交易。具有一定的稳定性。我们需要进一步通过参数优化、辅助因子引入、止损管理和仓位控制等手段来降低策略的最大回撤和提高稳定性。
策略源码
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("BCE Version of EMA, SMA Mean Reversion", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs
st_yr_inp = input(defval=2017, title='Backtest Start Year')
st_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Month')
st_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Day')
en_yr_inp = input(defval=2025, title='Backtest End Year')
en_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest End Month')
en_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest End Day')
sma_lookback = input(defval=100, title="Lookback Period For SMA")
ema_lookback = input(defval=10, title="Lookback Period For EMA")
long_diff_perc = input(defval=6, title="Percentage Deviation From SMA to go Long")/100
short_diff_perc = input(defval=20, title="Percentage Deviation From SMA to go Short")/100
ema_filter_bars = input(defval=4, title="The number of bars the EMA must rise/fall")
lng_allwd = input(defval=true, title="Allow Longs?")
srt_allwd = input(defval=true, title="Allow Shorts?")
use_stop = input(defval=true, title="Use Stoploss?")
stop_perc = input(defval=30, title="Stop Loss Percentage")/100
// Dates
start = timestamp(st_yr_inp, st_mn_inp, st_dy_inp,00,00)
end = timestamp(en_yr_inp, en_mn_inp, en_dy_inp,00,00)
can_trade = time >= start and time <= end
// Indicators Setup
sma = sma(close, sma_lookback)
ema = ema(close, ema_lookback)
// Strategy Calcuations
close_stdev = stdev(close, sma_lookback)
sd1_upper = close + (close_stdev * 1)
sd1_lower = close - (close_stdev * 1)
close_diff = (close - sma) / sma
// Entries and Exits
longCondition = close > sma and open > sma
if (time >= start and time <= end)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if use_stop
stop_price = close * (1 - stop_perc)
strategy.order("Long Stoploss", false, stop=stop_price)
shortCondition = close < sma and open < sma
if (shortCondition)
// strategy.entry("Short", strategy.short)
// if use_stop
// stop_price = close * (1 + stop_perc)
// strategy.order("Short Stoploss", true, stop=stop_price)
//if (time >= start)
strategy.close("Long", when=close < sma and open < sma)
//strategy.cancel("Long Stoploss", when=sma < sma[1])
// strategy.close("Short", when=close > sma and open > sma)
//strategy.cancel("Short Stoploss", when=close_diff<=0)
// Plotting
sma_col = sma > sma[1] ? green : red
ema_fill = close_diff <= -long_diff_perc ? lime : close_diff >= short_diff_perc ? maroon : aqua
p_sma = plot(sma, color=sma_col, linewidth=3)
p_ema = plot(ema, color=black, linewidth=2)
p_sd1 = plot(sd1_upper, color=black, linewidth=1, transp=85)
p_sd2 = plot(sd1_lower, color=black, linewidth=1, transp=85)
fill(p_sd1, p_sd2, title='STDEV Fill', color=silver, transp=80)
fill(p_sma, p_ema, title='EMA > Mean Percentage', color=ema_fill, transp=80)
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