Diese Strategie umfasst eine solide Trend-Folge-Strategie, die auf Bollinger-Bändern, gleitenden Durchschnitten und Volumenanalyse basiert.
Bollinger-Bänder
Benutzt Bollinger-Bänder, um Überkauf- und Überverkaufszustände auf dem Markt zu identifizieren.
Berechnet Bands basierend auf dem mittleren Wert und der Standardabweichung über einen bestimmten Zeitraum.
Filter für den gleitenden Durchschnitt
Implementiert einen gleitenden Durchschnittsfilter (MA), um die Trendidentifizierung zu verbessern.
Erzeugt Kauf- (Verkauf-) Signale, wenn der Preis über (unter) dem gleitenden Durchschnitt steigt.
Volumenanalyse
Ermöglicht es Benutzern, die Lautstärkanalyse in die Strategie für eine verbesserte Signalbestätigung zu integrieren.
Der Volumen-Kreuzungsdurchschnitt kann zur Bestätigung von Preissignalen verwendet werden.
Ein starker Trend folgt
Identifiziert Markttrendumkehrungen anhand von Bollinger-Bändern, gleitenden Durchschnitten und Volumen.
Erfasst die Preisentwicklung rechtzeitig für den Trendhandel.
Flexibilität und Anpassung
Benutzer können Parameter wie BB-Periode, MA-Typ und Länge optimieren.
Lange und kurze Positionen können getrennt gesteuert werden.
Visualisierung und Bestätigung
Doppelsignalmechanismus zur Bestätigung von Preissignalen unter Verwendung von MA und Volumen.
Intuitive Anzeige der wichtigsten Handelssignale wie gleitende Durchschnitte, Stop-Loss-Level.
Risikomanagement
Berechnet Stop-Loss auf Basis von ATR. Anpassbarer ATR-Zeitraum und Multiplikator.
Anpassung der Positionsgröße anhand des Risikokapitalanteils, um Einzelhandelsverluste zu kontrollieren.
Risiken für die Rückprüfungsperiode
Trendumkehrrisiken
Überoptimierung
Risiken für nachlassende Indikatoren
Optimierung der Parameter
Positionsoptimierung
Signaloptimierung
Codeoptimierung
Die Strategie integriert Bollinger Bands, gleitende Durchschnitte und Volumenanalyse in ein mechanisches Trendhandelssystem. Ihre Stärke liegt in robusten Signalbestätigungs- und Risikokontrollmechanismen. Weitere Verbesserungen können über Parameter und Signaloptimierung vorgenommen werden, um Stabilität und Rentabilität zu verbessern.
/*backtest start: 2023-11-25 00:00:00 end: 2023-12-25 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/ // © sosacur01 //@version=5 strategy(title="Bollinger Band | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000) //-------------------------------------- //BACKTEST RANGE useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest", group="Backtest Time Period") backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2017"), title="Start Date", group="Backtest Time Period", tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " + "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + "zone of the chart or of your computer.") backtestEndDate = input(timestamp("1 jul 2100"), title="End Date", group="Backtest Time Period", tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " + "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + "zone of the chart or of your computer.") inTradeWindow = true if not inTradeWindow and inTradeWindow[1] strategy.cancel_all() strategy.close_all(comment="Date Range Exit") //-------------------------------------- //LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT LongPositions = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position") ShortPositions = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position") //-------------------------------------- //MA INPUTS averageType1 = input.string(defval="WMA", group="MA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"]) averageLength1 = input.int(defval=99, title="MA Lenght", group="MA") averageSource1 = input(close, title="MA Source", group="MA") //MA TYPE MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) => switch str.upper(averageType1) "SMA" => ta.sma(averageSource1, averageLength1) "EMA" => ta.ema(averageSource1, averageLength1) "WMA" => ta.wma(averageSource1, averageLength1) "HMA" => ta.hma(averageSource1, averageLength1) "RMA" => ta.rma(averageSource1, averageLength1) "SWMA" => ta.swma(averageSource1) "ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6) "VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1) "VWAP" => ta.vwap(averageSource1) => runtime.error("Moving average type '" + averageType1 + "' not found!"), na //MA VALUES ma = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) //MA CONDITIONS bullish_ma = close > ma bearish_ma = close < ma //PLOT COLOR ma_plot = if close > ma color.navy else color.rgb(49, 27, 146, 40) //MA PLOT plot(ma,color=ma_plot, linewidth=2, title="MA") //-------------------------------------- //BB INPUTS length = input.int(20, minval=1, group="BB") src = input(close, title="Source", group="BB") mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="BB") //BB VALUES basis = ta.sma(src, length) dev = mult * ta.stdev(src, length) upper = basis + dev lower = basis - dev offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500) //BBPLOT //plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset) p1 = plot(upper, "Upper", color=#2978ffa4, offset = offset) p2 = plot(lower, "Lower", color=#2978ffa4, offset = offset) fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 47, 243, 97)) //BB ENTRY AND EXIT CONDITIONS bb_long_entry = close >= upper bb_long_exit = close <= lower bb_short_entry = close <= lower bb_short_exit = close >= upper //--------------------------------------------------------------- //VOLUME INPUTS useVolumefilter = input.bool(title='Use Volume Filter?', defval=false, group="Volume Inputs") dailyLength = input.int(title = "MA length", defval = 30, minval = 1, maxval = 100, group = "Volume Inputs") lineWidth = input.int(title = "Width of volume bars", defval = 3, minval = 1, maxval = 6, group = "Volume Inputs") Volumefilter_display = input.bool(title="Color bars?", defval=false, group="Volume Inputs", tooltip = "Change bar colors when Volume is above average") //VOLUME VALUES volumeAvgDaily = ta.sma(volume, dailyLength) //VOLUME SIGNAL v_trigger = (useVolumefilter ? volume > volumeAvgDaily : inTradeWindow) //PLOT VOLUME SIGNAL barcolor(Volumefilter_display ? v_trigger ? color.new(#6fe477, 77):na: na, title="Volume Filter") //--------------------------------------------------------------- //ENTRIES AND EXITS long_entry = if inTradeWindow and bullish_ma and bb_long_entry and v_trigger and LongPositions true long_exit = if inTradeWindow and bb_long_exit true short_entry = if inTradeWindow and bearish_ma and bb_short_entry and v_trigger and ShortPositions true short_exit = if inTradeWindow and bb_short_exit true //-------------------------------------- //RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING atrPeriod = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs") sl_atr_multiplier = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5) sl_atr_multiplier_short = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5) i_pctStop = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100 //ATR VALUE _atr = ta.atr(atrPeriod) //CALCULATE LAST ENTRY PRICE lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) //STOP LOSS - LONG POSITIONS var float sl = na //CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size) sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier) //IN TRADE - LONG POSITIONS inTrade = strategy.position_size > 0 //PLOT SL - LONG POSITIONS plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss") //CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier) //============================================================================================ //STOP LOSS - SHORT POSITIONS var float sl_short = na //CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size) sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short) //IN TRADE SHORT POSITIONS inTrade_short = strategy.position_size < 0 //PLOT SL - SHORT POSITIONS plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss") //CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short) //=============================================== //LONG STRATEGY strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize) if (strategy.position_size > 0) strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long") strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long") //SHORT STRATEGY strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short) if (strategy.position_size < 0) strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short") strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short") //ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS) //strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)