Estrategia de reversión a la media basada en bandas de Bollinger


Fecha de creación: 2024-03-08 14:46:15 Última modificación: 2024-03-08 14:46:15
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Estrategia de reversión a la media basada en bandas de Bollinger

Descripción general

La estrategia de regreso al promedio de la franja de Brin es una estrategia de negociación cuantitativa basada en el indicador de la franja de Brin. La estrategia utiliza la ley estadística de la fluctuación de los precios alrededor de la línea de la medianía, para obtener ganancias cuando los precios se desvían de la franja de Brin y se mueven hacia abajo.

Principio de estrategia

La banda de Bryn se compone de tres líneas: la media es una media móvil, la media es la diferencia estándar de un determinado múltiplo de la base de la media. De acuerdo con los principios estadísticos, en el caso de una distribución normal, aproximadamente el 95% de los valores se distribuirán en el rango de la diferencia estándar entre el promedio de la distancia y el promedio negativo.

La estrategia de retorno al promedio de la banda de Brin utiliza este principio. Cuando el precio se eleva por encima de la banda de Brin, indica que el precio puede ser demasiado alto y que existe un riesgo de retorno; cuando el precio se eleva por debajo de la banda de Brin, indica que el precio puede ser demasiado bajo y que existe una oportunidad de rebote. Por lo tanto, la estrategia hace hueco cuando el precio toca la banda de Brin y hace más cuando toca la banda de Brin, con el fin de capturar el espacio de ganancias de la vuelta al promedio del precio.

La lógica principal del código de la política es la siguiente:

  1. Calcula el promedio móvil de un período especificado, como la órbita media de la banda de Bryn. Se pueden elegir diferentes tipos de medias, como SMA, EMA, SMMA, WMA y VWMA.

  2. El precio se calcula en la diferencia estándar dentro de ese ciclo, y se combina con los parámetros multiplicadores establecidos por el usuario, para obtener la subida y bajada de la banda de Bryn.

  3. Cuando el precio de cierre cruza la banda de Brin hacia arriba, se dispara una señal de venta; cuando el precio de cierre cruza la banda de Brin hacia abajo, se dispara una señal de compra.

  4. Estrategia de ejecución de la operación: abrir posiciones adicionales cuando se activa la señal de compra y cerrar las posiciones cuando se produce la señal de venta.

A través de este proceso, la estrategia puede establecer posiciones invertidas cuando el precio se desvía significativamente de la línea media y obtener ganancias cuando el precio regresa a la media.

Análisis de las ventajas

La estrategia de regresión de la media de la banda de Bryn tiene las siguientes ventajas:

  1. La lógica es simple, fácil de entender y de implementar. La estrategia se basa en los principios básicos de la estadística y se dibuja en el rango de fluctuación de los precios a través de la banda de Brin, con las condiciones de entrada y salida claramente definidas.

  2. Adaptable a varios mercados y variedades. La banda de Brin es un indicador técnico de gran universalidad, con cierta capacidad de adaptación a mercados tendenciales y volátiles. El usuario puede ajustar los parámetros con flexibilidad para adaptarse a diferentes características del mercado.

  3. Oportunidad de capturar fluctuaciones de precios. La expansión y contracción de las bandas de Brin reflejan la volatilidad de los precios, y la estrategia busca obtener beneficios de la media de retorno de los precios mediante la creación de posiciones cuando los precios alcanzan niveles relativamente altos o bajos.

  4. El stop loss es relativamente claro. Como la banda de Brin corresponde a un cierto intervalo de confianza, la posición de stop loss de la estrategia es relativamente fácil de determinar, lo que ayuda a controlar el riesgo.

Análisis de riesgos

A pesar de sus ventajas, la estrategia de regreso a la media de la franja de Brin también presenta ciertos riesgos:

  1. La estrategia puede tener un mal desempeño en un mercado de tendencia. Si el mercado presenta una tendencia unilateral continua, los precios continúan operando cerca de la banda de Brin en la vía ascendente o descendente, y la estrategia puede generar pérdidas frecuentes.

  2. La configuración de los parámetros es sensible. Los parámetros de frecuencia y multiplicidad de la banda de Bryn tienen un impacto significativo en el rendimiento de la estrategia, y diferentes combinaciones de parámetros pueden dar lugar a resultados muy diferentes. Si los parámetros se ajustan incorrectamente, la eficacia de la estrategia se ve reducida considerablemente.

  3. El riesgo de sufrir frecuentes fluctuaciones. Cuando el mercado es muy volátil y los precios oscilan frecuentemente entre los trayectos de arriba y abajo de la banda de Brin, la estrategia puede generar pequeñas pérdidas consecutivas, lo que reduce la tasa de ganancias en general.

  4. No se consideran los costos de transacción. El código de ejemplo no considera los factores de costo de transacción, como la diferencia de puntos y los honorarios, que en la aplicación real afectan en cierta medida a los ingresos netos de la estrategia.

En respuesta a estos riesgos, se pueden considerar las siguientes medidas para optimizar la estrategia:

  1. El filtro se realiza en combinación con indicadores de tendencia. Al juzgar las señales, se puede utilizar un indicador de tendencia como la media móvil para evitar el comercio frecuente en una tendencia unilateral.

  2. Optimización de la selección de parámetros. Elegir los parámetros óptimos para el mercado actual. Evaluar y ajustar los parámetros periódicamente.

  3. Introducción de otros filtros. Se pueden considerar indicadores de volatilidad como el ATR, para suspender la negociación cuando la volatilidad es demasiado alta; o otros indicadores como el volumen de transacciones, para confirmar aún más la fiabilidad de la señal.

  4. Incluir los costos de las transacciones. En la retrospectiva y en el balance real, se deben calcular los costos de las transacciones, como el diferencial y las comisiones, para evaluar con mayor precisión el rendimiento real de la estrategia.

Dirección de optimización

Además de las respuestas a los riesgos mencionadas anteriormente, las estrategias de regresión a la media de la banda de Bryn pueden optimizarse en los siguientes aspectos:

  1. Ajuste dinámico de los parámetros. De acuerdo con los cambios en el mercado, ajuste dinámico de los parámetros de los ciclos y múltiplos de la banda de Bryn. Se puede considerar el uso de una línea media adaptativa (como KAMA) como trayectoria media, o ajuste dinámico de los parámetros de los múltiplos según indicadores como ATR para adaptarse al ritmo actual del mercado.

  2. Introducción de la gestión de posiciones múltiples. Al abrir una posición, el tamaño de la posición se puede ajustar dinámicamente según la distancia del precio y el centro de la banda de Brin. Cuanto más lejos de la central, la proporción de la posición abierta se puede reducir adecuadamente para controlar el riesgo; cuanto más cerca de la central, la proporción de la posición abierta se puede aumentar adecuadamente para aprovechar más oportunidades.

  3. Combinación con otros indicadores técnicos. El uso de la banda de Brin en combinación con otros indicadores técnicos (como RSI, MACD, etc.) forma un mecanismo de confirmación de señal más robusto. La confianza de la señal se mejora al realizar transacciones solo cuando varios indicadores resuenan.

  4. Considere la gestión de múltiples posiciones. En las condiciones adecuadas, se pueden mantener varias posiciones al mismo tiempo, para dispersar el riesgo. Por ejemplo, se puede aplicar la estrategia en diferentes períodos de tiempo, o abrir posiciones simultáneas en diferentes variedades de operaciones para obtener ganancias más sólidas.

El objetivo de estas medidas de optimización es mejorar la adaptabilidad, la solidez y la rentabilidad de las estrategias. Mediante medios como el ajuste dinámico, la combinación de múltiples indicadores y la gestión de posiciones, se puede responder mejor a los cambios en el mercado, controlar el riesgo y capturar más oportunidades de negociación.

Resumir

La estrategia de regreso a la media de la banda de Brin es una estrategia de negociación cuantitativa basada en principios estadísticos, que traza el rango de fluctuación de los precios a través de la banda de Brin, y opera de manera inversa cuando los precios se desvían de la vía descendente con el objetivo de obtener ganancias de la regreso a la media. La lógica de la estrategia es simple, adaptable y capaz de capturar oportunidades de fluctuación de precios, pero también se enfrenta a riesgos como el mal desempeño del mercado de tendencias, la configuración de parámetros sensibles y las frecuentes oscilaciones.

Estos riesgos se pueden optimizar mediante la combinación de indicadores de tendencia, la selección de parámetros de optimización, la introducción de otras condiciones de filtración, la inclusión de los costos de transacción, etc. Además, se puede mejorar aún más la adaptabilidad y la solidez de la estrategia mediante la adaptación dinámica de los parámetros, la gestión de posiciones abiertas múltiples, en combinación con otros indicadores técnicos y la gestión de múltiples posiciones.

En general, la estrategia de regreso de la media de Brin ofrece una idea simple y efectiva para el comercio cuantitativo. En la aplicación real, la estrategia debe optimizarse y mejorarse adecuadamente según las características específicas del mercado y las necesidades de la transacción.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-03-02 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

length = input.int(20, minval=1)
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")

// Calculate moving average based on selected type
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=#FF6D00)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// Buy condition: Price below lower Bollinger Band
buy_condition = close < lower
// Sell condition: Price above upper Bollinger Band
sell_condition = close > upper

// Execute trades
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.close("Buy", when=sell_condition)