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Bollinger Bands Momentum Trend nach der Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-26 11:21:10
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Übersicht

Diese Strategie umfasst eine solide Trend-Folge-Strategie, die auf Bollinger-Bändern, gleitenden Durchschnitten und Volumenanalyse basiert.

Strategie Logik

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.

Vorteile

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

Risiken für die Rückprüfungsperiode

  • Die Leistung kann in verschiedenen historischen Zeiten variieren. Die Robustheit sollte durch mehrjährige Rückversuche validiert werden.

Trendumkehrrisiken

  • Erhöhte Stop-Loss-Trigger während von Range-bound-Märkten.

Überoptimierung

  • Eine Optimierung mit mehreren Parametern kann zu einer Überanpassung führen. Die Robustheit sollte über verschiedene Parametermengen hinweg überprüft werden.

Risiken für nachlassende Indikatoren

  • Die Indikatoren haben eine inhärente Verzögerung. Die Kursbewegung sollte die Indikatorsignale ergänzen.

Möglichkeiten zur Verbesserung

Optimierung der Parameter

  • Optimierung der BB-, MA- und ATR-Parameter für verschiedene Produkte und Zeitrahmen.

Positionsoptimierung

  • Versuche unterschiedliche Eigenkapitalanteile bei Risikoniveaus, Stop-Loss-Multiplikatoren.

Signaloptimierung

  • Einführung zusätzlicher Filter wie KD, MACD, um Ein- und Ausstiegssignale zu ergänzen.

Codeoptimierung

  • Verbessern Sie die Signallogik, um unnötige Transaktionen zu vermeiden.

Schlussfolgerung

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)


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