Die Rückkehrstrategie basiert auf dem Breitengürtel-Tunnel


Erstellt: 2024-01-22 10:47:45 Letzte Änderung: 2024-01-22 10:47:45
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基于布林带通道的突破回归策略

Übersicht

Die Strategie basiert auf der Rückkehr-Breakthrough-Strategie des Brechen-Gipfels. Wenn der Preis unterhalb des Brechen-Gipfels fällt, geht man in einen langen Einstieg. Der Stop-Loss-Preis ist der niedrigste Preis am Eintritts-Breakthrough.

Die Strategie

Die Strategie verwendet einen 20-zyklischen Brin-Band-Kanal. Der Brin-Band-Kanal besteht aus Mittelbahn, Oberbahn und Unterbahn. Die Mittelbahn ist ein einfaches gleitendes Durchschnitt von 20 Zyklen, wobei die Oberbahn aus Mittelbahn plus zweifacher Standardabweichung besteht und die Unterbahn aus Mittelbahn minus zweifacher Standardabweichung besteht.

Wenn der Preis unter die Linie fällt, was bedeutet, dass der Preis in den Überverkauf eingetreten ist, wird ein Long-Position eingegangen. Nach dem Eintritt wird der Stop-Loss-Preis auf den niedrigsten Preis der K-Linie beim Eintritt gesetzt, wobei das Stop-Loss-Ziel auf das Brin-Band verfolgt wird. Die Strategie besteht darin, den Prozess zu verfolgen, bei dem der Preis aus dem Überverkauf in eine gleichmäßige Linie zurückkehrt, um Gewinn zu erzielen.

Strategische Stärkenanalyse

Die Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Die Nutzung der Brin-Band-Kanäle, um zu bestimmen, ob ein Markt überkauft ist, ist zeitlich effizient.
  2. Rückkehr zur Transaktionsstrategie, um Docname nicht zu verfolgen
  3. Ein vernünftiges Einstellen von Stopp-Loss-Punkten hilft bei der Risikokontrolle

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Die Brin-Band ist nicht perfekt, um die Preisentwicklung zu beurteilen, und wenn die Preise durchbrechen, werden sie nicht immer rückgängig gemacht.
  2. Wenn die Börse weiter sinkt, kann Floating P/L zuerst einen Stop-Loss auslösen.
  3. Die Stopppunkte sind in der Nähe der Bahn und die Stoppkosten sind zu hoch.

Strategische Optimierung

Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Optimieren Sie die Parameter des Blinkenbands, um die beste Parameterkombination zu finden
  2. Hinzufügen von Filtersignalen für andere Indikatoren, um die Einstiegsgenauigkeit zu verbessern
  3. Die Strategie zur Optimierung von Stop-Loss-Strategien und zur Steigerung des Gewinn-Verlust-Verhältnisses

Zusammenfassung

Die Strategie ist übersichtlich und hat eine gewisse Funktionalität. Sie ist jedoch nicht zeitlich effizient und kann den Preistrend nicht perfekt bestimmen. Darüber hinaus muss der Stop-Loss-Mechanismus optimiert werden.

Strategie-Quellcode
                
                    /*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Ronsword
//@version=5

strategy("bb 2ND target", overlay=true)
 
// STEP 1. Create inputs that configure the backtest's date range
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
     group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 1997"), 
     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 Sept 2023"),
     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.")

// STEP 2. See if the current bar falls inside the date range
inTradeWindow = true

// Bollinger Bands inputs
length = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
mult = input.float(2.0, title="Multiplier")
src = input(close, title="Source")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// EMA Settings
ema20 = ta.ema(close, 20)
plot(ema20, color=color.blue, title="20 EMA")

// Entry condition
longEntryCondition = ta.crossover(close, lower)

// Define stop loss level as the low of the entry bar
var float stopLossPrice = na
if longEntryCondition
    stopLossPrice := low

// Top Bollinger Band itself is set as the target
topBandTarget = upper

// Enter long position when conditions are met
if inTradeWindow and longEntryCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1)

// Set profit targets
strategy.exit("ProfitTarget2", from_entry="Long", limit=topBandTarget)

// Set stop loss
strategy.exit("StopLoss", stop=stopLossPrice)

// Plot Bollinger Bands with the same gray color
plot(upper, color=color.gray, title="Upper Bollinger Band")
plot(lower, color=color.gray, title="Lower Bollinger Band")


                
            
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