La estrategia de regreso basado en el Canal de la Franja de Brín
¿ Qué pasa?
Resumen
Esta estrategia se basa en la estrategia de ruptura de regreso del canal de la cinta de Bryn. Cuando el precio cae por debajo de la trayectoria del canal de la cinta de Bryn, se realiza una entrada larga. El precio de stop loss se establece como el precio más bajo del punto de ruptura de la entrada.
Principios estratégicos
La estrategia utiliza 20 ciclos de trayectoria de la cinta de Bryn. La cinta de Bryn está compuesta de trayectoria media, trayectoria superior y trayectoria inferior. La trayectoria media es una media móvil simple de 20 ciclos, la trayectoria superior está compuesta por el trayectorio medio más dos veces el desvío estándar, y la trayectoria inferior está compuesta por el trayectorio medio menos dos veces el desvío estándar.
Cuando el precio cae por debajo de la trayectoria, lo que indica que el precio ha entrado en el estado de sobreventa, se realiza una entrada larga. Después de entrar, el precio de stop loss se establece como el precio más bajo de la línea K al momento de la entrada, y el objetivo de stop loss es la trayectoria de la banda de Bryn. Así, la estrategia es perseguir el proceso de regreso del precio de la trayectoria de sobreventa a la línea uniforme, para obtener ganancias.
Análisis de ventajas estratégicas
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
- El uso del canal del cinturón de Bryn para juzgar el estado de sobrecompra y sobreventa del mercado tiene cierta eficacia en el tiempo.
- Regresar a la estrategia de transacción para evitar que docname suba y baje
- La configuración del punto de frenado de pérdidas es razonable y ayuda a controlar el riesgo
Análisis de riesgos
La estrategia también tiene algunos riesgos:
- El cinturón de la cola no es un buen juez de la tendencia de los precios, los precios que rompen la trayectoria baja no tienen por qué rebotar.
- Cuando el mercado continúa bajando, el P/L flotante puede desencadenar primero el stop loss.
- Los puntos de contención están cerca de las vías, con el riesgo de que el costo de contención sea demasiado alto
Dirección de optimización estratégica
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Optimiza los parámetros de la banda de browning para encontrar la mejor combinación de parámetros
- Añadir otras señales de filtro de indicadores para mejorar la precisión de entrada
- Optimizar las estrategias de contención de pérdidas para mejorar la relación de ganancias y pérdidas
Resumen
La estrategia tiene una idea general clara y una cierta operabilidad. Sin embargo, su uso de la cinta de Bryn para determinar la sobrecompra es poco eficiente y no puede determinar perfectamente la tendencia de los precios. Además, el mecanismo de contención de pérdidas también debe optimizarse.
/*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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