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BB-Strategie für einen Durchbruch

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-06-14 15:21:03
Tags:SMAEMASMMARMAWMAVWMASTDDEV

BB均线突破策略

Übersicht

Die Strategie basiert auf dem Bollinger Bands-Indikator und erzeugt Handelssignale, indem der Preis den Bollinger Bands durchbricht. Man macht mehr, wenn der Preis den Bollinger Band durchbricht, und macht weniger, wenn er den Bollinger Band durchbricht. Gleichzeitig wird bei mehreren Bestellungen der Preis, wenn er den Bollinger Band durchbricht, flach gehalten; bei leeren Bestellungen, wenn der Preis den Bollinger Band durchbricht, ist der Kurs flach.

Die Strategie

  1. Es wird berechnet, dass die beweglichen Mittelwerte für die angegebenen Perioden als Mittelstrecke des Blinkenbandes ausgewählt werden können, wobei verschiedene Arten von beweglichen Mittelwerten wie SMA, EMA, SMMA, WMA und VWMA ausgewählt werden können.
  2. Die Standarddifferenz der mittleren Strecke plus minus ein bestimmtes Multiplikator wird als die Ober- und Unterstrecke des Brin-Bandes berechnet.
  3. Wenn der Preis durchbricht, gibt es ein Mehr-Signal und wenn er durchbricht, gibt es ein Leersignal.
  4. Wenn mehrere Bestellungen gehalten werden, werden sie ausgeglichen, wenn der Preis unter die Linie fällt; wenn leere Bestellungen gehalten werden, werden sie ausgeglichen, wenn der Preis über die Linie fällt.

Stärkenanalyse

  1. Die Blinkband kann die Marktvolatilität gut quantifizieren und bietet ein klares Handelssignal, wenn sich die Preisschwankungen verschärfen.
  2. Die Strategie setzt gleichzeitig die Bedingungen für einen Stop-Loss, um das Risiko effektiv zu kontrollieren.
  3. Die Strategieparameter sind anpassbar und können anhand verschiedener Sorten und Zyklen optimiert werden, mit einer gewissen Anpassungsfähigkeit und Flexibilität.

Risikoanalyse

  1. In einem turbulenten Markt kann ein häufiger Abbruch des Braun-Band-Preises zu einem zu häufigen Handelssignal führen, was zu einem Anstieg der Handelskosten führt.
  2. Die Brin-Band hat eine gewisse Verzögerung und kann bei schnellen Marktveränderungen verzögert werden.
  3. Eine falsche Auswahl von Blink-Band-Parametern kann zu schlechter Strategienperformance führen und muss auf verschiedene Sorten und Zyklen optimiert werden.

Optimierung

  1. Man könnte Methoden wie die Einführung von Trendindikatoren oder die Identifizierung von Preisverhaltensmustern in Betracht ziehen, um die Handelssignale zweimal zu bestätigen, um Verlustgeschäfte durch falsche Durchbrüche zu reduzieren.
  2. Die Stop-Loss-Bedingungen können optimiert werden, z. B. indem man dynamische Stopps nach Indikatoren wie ATR setzt oder Methoden wie Tracking Stop-Loss einführt, um das Risiko weiter zu kontrollieren.
  3. Strategieparameter können durch Methoden wie genetische Algorithmen, Netzsuche und andere optimiert werden, um die optimale Parameterkombination zu finden.

Zusammenfassung

Die BB-Gleichlinie-Breakthrough-Strategie ist eine Handelsstrategie, die auf dem Brennband-Indikator basiert und durch die Erfassung von Gelegenheiten, bei denen der Preis den Brennband-Abschwung erreicht, gehandelt wird. Die Vorteile der Strategie sind, dass das Signal klar und leicht zu realisieren ist, und es gibt gewisse Risikokontrollen. Die Strategie hat jedoch auch einige Einschränkungen, wie möglicherweise zu hohe Handelsfrequenz und Probleme mit Signalverzögerungen. In der Praxis können daher Verbesserungen der Strategie in Bezug auf Signalbestätigung, Stop-Loss-Optimierung, Parameteroptimierung, um die Stabilität und Profitabilität der Strategie zu verbessern, in Betracht gezogen werden.


/*backtest
start: 2023-06-08 00:00:00
end: 2024-06-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BB Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(20, minval=1, title="Length")
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
offset = input.int(0, "Offset", minval=-500, maxval=500, title="Offset")

// Moving average function
ma(source, length, _type) =>
    switch _type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

// Calculate Bollinger Bands
basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Plot Bollinger Bands
plot(basis, "Basis", color=color.blue, offset=offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=color.red, offset=offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=color.green, offset=offset)
fill(p1, p2, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// Strategy logic
longCondition = ta.crossover(close, upper)
shortCondition = ta.crossunder(close, lower)

// Strategy entries and exits
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if (shortCondition and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long")
if (longCondition and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short")

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