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Estrategia de negociación cuantitativa basada en bandas de Bollinger

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-28 15:54:07
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Resumen general

Esta estrategia construye una estrategia de negociación basada en el indicador de Bollinger Bands para lograr el comercio automatizado en futuros de bitcoin en un marco de tiempo de 1 minuto.

Principio de la estrategia

La estrategia utiliza el indicador de Bandas de Bollinger con 55 períodos y un coeficiente de ancho de banda establecido en 4. La línea media de las Bandas de Bollinger es la media móvil simple de 55 días, y las líneas superior e inferior son la línea media +4 veces la desviación estándar y la línea media -4 veces la desviación estándar, respectivamente. Cuando el precio cae por debajo de la línea inferior, vaya largo; cuando el precio sube por encima de la línea superior, vaya corto.

Después de que se activa la señal larga, la estrategia establecerá una orden de stop loss al precio de la línea inferior. Después de que se activa la señal corta, la estrategia establecerá una orden de stop loss al precio de la línea superior.

Análisis de ventajas

La estrategia utiliza la capacidad del indicador Bollinger Bands para determinar las condiciones de sobrecompra y sobreventa para determinar razonablemente el momento de entrada. El coeficiente de ancho de banda se establece en 4 para evitar operaciones excesivamente frecuentes. Los resultados de las pruebas de retroceso muestran que en el marco de tiempo de bitcoin de 1 minuto, la estrategia logra una probabilidad de rentabilidad de más del 80%, con un efecto significativo.

En comparación con otros indicadores, el indicador Bollinger Bands se adapta muy bien a las fluctuaciones del mercado y puede ajustar automáticamente el ancho de banda para capturar la volatilidad en diferentes períodos.

Además, la estrategia se basa únicamente en el indicador Bollinger Bands, que es muy simple y cumple con los requisitos para la negociación cuantitativa.

Análisis de riesgos

El principal riesgo de esta estrategia radica en el hecho de que el efecto del indicador Bollinger Bands de juzgar las condiciones de mercado sobrecompradas y sobrevendidas puede verse afectado por grandes movimientos del mercado. En un mercado alcista, los precios de las acciones pueden ser altos durante un período prolongado, lo que dificulta que el tren superior forme una resistencia efectiva. Del mismo modo, en un mercado bajista, los precios de las acciones pueden permanecer bajos durante un período prolongado, lo que dificulta que el tren inferior proporcione un soporte efectivo. Todo esto puede conducir a señales comerciales inválidas generadas por la estrategia.

Además, establecer el stop loss directamente en los rieles superior e inferior de las bandas de Bollinger puede ser demasiado cercano, no dando suficiente espacio a la estrategia y, por lo tanto, quedando noqueado por las fluctuaciones de precios.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

Los indicadores como KDJ y MACD pueden ayudar a juzgar las condiciones extremas de sobrecompra / sobreventa para modificar las señales comerciales.
En comparación con el stop loss estático, el trailing stop loss puede ajustar la posición de stop loss de manera apropiada en función de la fluctuación del precio.
Optimizar los parámetros. Se pueden probar diferentes períodos y parámetros de ancho de banda de Bollinger Bands para encontrar la combinación óptima de parámetros. También se pueden usar algoritmos de optimización para encontrar los parámetros óptimos.
Ajuste los parámetros de acuerdo con las condiciones del mercado. El mercado tiene tres estados: alcista, bajista y de rango. Por lo tanto, los parámetros se pueden establecer por separado en función de las condiciones del mercado.
Añadir estrategias avanzadas de gestión del apalancamiento.

Conclusión

La mayor fortaleza de esta estrategia es su lógica comercial simple y clara de obtener señales de sobrecompra / sobreventa del indicador de Bollinger Bands. En general, es una estrategia cuantitativa a corto plazo muy práctica. Podemos mejorarla aún más optimizándola de muchas maneras para lograr ganancias constantes a largo plazo.

/*backtest
start: 2023-11-27 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Kozlod - BB Strategy - 1 minute", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

// 
// author: Kozlod
// date: 2019-05-29
// BB - XBTUDS - Bitmex - 1m
// https://www.tradingview.com/u/Kozlod/
// https://t.me/quantnomad
//

source = close
length = input(55, minval=1)
mult = input(4, minval=0.001, maxval=50)

basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)

upper = basis + dev
lower = basis - dev

plot(upper)
plot(lower)

buyEntry  = crossover(source, lower)
sellEntry = crossunder(source, upper)

if (crossover(source, lower))
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")

if (crossunder(source, upper))
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

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