Estrategia de seguimiento de bandas de Bollinger

Resumen general

La estrategia de seguimiento de bandas de Bollinger es una estrategia de trading cuantitativa basada en bandas de Bollinger. Calcula los rieles superior e inferior de las bandas de Bollinger de una acción y establece condiciones de compra y venta para seguir el mercado. Cuando el precio toca el rieles inferior de las bandas de Bollinger, la acción se considera subvalorada, lo que proporciona más espacio para el crecimiento y genera una señal de compra; cuando el precio sube y toca el rieles superior, la acción se considera sobrevalorada, generando por lo tanto una señal de venta.

Principio de la estrategia

El indicador central de esta estrategia son las bandas de Bollinger. Las bandas de Bollinger consisten en tres líneas: el tren medio, el tren superior y el tren inferior. El tren medio es el precio de cierre promedio móvil de n días; el tren superior es el tren medio + k veces la desviación estándar de n días del precio de cierre; el tren inferior es el tren medio - k veces la desviación estándar de n días del precio de cierre. El valor k generalmente se establece en 2.

Específicamente, esta estrategia primero calcula el promedio móvil de 20 días de los precios de cierre como el carril medio, y luego calcula el doble de la desviación estándar de 20 días de los precios de cierre como el ancho de banda. El carril superior es el carril medio + ancho de banda y el carril inferior es el carril medio - ancho de banda. Luego establece la condición de compra para que el precio de cierre sea más bajo que el carril inferior, y la condición de venta para que el precio de cierre sea más alto que el carril superior.

Análisis de ventajas

Esta estrategia tiene las siguientes ventajas:

1. El principio es simple y fácil de entender y aplicar.
2. Puede seguir las tendencias del mercado y generar automáticamente señales de compra y venta.
3. El riesgo de reducción es relativamente pequeño con cierta función de stop-loss de seguimiento.
4. Puede filtrar las fallas falsas y evitar operaciones incorrectas en los mercados laterales.
5. Los parámetros como el multiplicador de período y desviación estándar se pueden ajustar para adaptarse a diferentes acciones y entornos de mercado.

Análisis de riesgos

También hay algunos riesgos con esta estrategia:

1. Las bandas de Bollinger no son un indicador perfecto para puntos de compra y venta, las señales pueden retrasarse.
2. No puede predecir condiciones extremas del mercado, enfrentar eventos de cisne negro como crisis financieras.
3. El precio de las acciones puede moverse por un lado de las bandas durante largos períodos, lo que resulta en señales insuficientes.
4. La configuración de parámetros como la longitud del período necesita optimización, de lo contrario puede ser demasiado sensible o inerte.

Soluciones correspondientes:

1. Combinar con otros indicadores para confirmar el momento de las operaciones
2. Establecer el stop loss y el take profit para controlar la pérdida máxima
3. Optimizar los parámetros para mejorar la adaptabilidad
4. Adoptar estrategias compuestas para evitar la dependencia exclusiva

Direcciones de optimización

Las principales direcciones de optimización para esta estrategia incluyen:

1. Optimizar los parámetros de las bandas de Bollinger como probar diferentes longitudes de período y el multiplicador de desviación estándar para encontrar los parámetros óptimos.
2. Incorporar otros indicadores como KDJ, MACD, etc. para filtrar las decisiones de compra / venta para evitar la emisión de bandas de Bollinger.
3. Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para guiar la configuración óptima de parámetros.
4. Utilice el aprendizaje profundo para predecir la probabilidad de que el precio salga de las bandas.
5. Adoptar estrategias compuestas con estrategias de negociación de respaldo para evitar una dependencia excesiva de una sola estrategia.

Conclusión

En general, la estrategia de seguimiento de bandas de Bollinger es una estrategia de trading cuantitativa relativamente simple y práctica. Puede rastrear automáticamente las tendencias de precios y también proporcionar señales de compra y venta. Los pros son la implementación fácil, los riesgos más pequeños, filtrar falsos breakouts. Los contras son cierto retraso, la incapacidad de enfrentar condiciones de mercado extremas como cisnes negros. Esta estrategia se puede mejorar aún más mediante la optimización de parámetros e indicadores, utilizando técnicas más avanzadas como el aprendizaje automático.