Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Bollinger Bands Mean Reverssion Trading Strategy dengan Volume Filter

Bollinger Bands Mean Reverssion Trading Strategy dengan Volume Filter

Penulis:ChaoZhang
Tag:BBSMASDVOL

img

Gambaran umum

Prinsip Strategi

  1. Setup Bollinger Bands:

    • Menggunakan periode perhitungan 20 hari
    • Band tengah adalah 20-hari Simple Moving Average (SMA)
    • Pita atas dan bawah adalah 2 standar deviasi di atas dan di bawah pita tengah

  2. Sinyal Perdagangan:

    • Sinyal beli: Harga melintasi di atas Bollinger Band bawah
    • Sinyal jual: Harga melintasi di bawah Bollinger Band atas

  3. Filter volume:

    • Filter volume opsional dapat diaktifkan
    • Volume harus melebihi ambang batas yang ditetapkan (default 100,000) untuk memicu sinyal perdagangan

  4. Eksekusi Perdagangan:

    • Masukkan posisi panjang pada sinyal beli
    • Tutup posisi panjang dan masuk pendek pada sinyal jual
    • Tutup posisi short pada sinyal beli
    • Jika filter volume diaktifkan, perdagangan hanya dieksekusi ketika kondisi volume terpenuhi

Keuntungan Strategi

  1. Prinsip Reversi Rata-rata: Memanfaatkan sifat rata-rata-reversi fluktuasi harga pasar keuangan, meningkatkan probabilitas keuntungan.

  2. Adaptabilitas Dinamis: Bollinger Bands secara otomatis menyesuaikan posisi band atas dan bawah berdasarkan volatilitas pasar, memungkinkan strategi untuk beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda.

  3. Pengendalian risiko: Pengaturan Bollinger Bands menyediakan stop-loss alami dan tingkat mengambil keuntungan untuk perdagangan.

  5. Perdagangan dua arah: Strategi ini mendukung posisi panjang dan pendek, memanfaatkan sepenuhnya peluang pasar di kedua arah.

  6. Visualisasi: Menggambar Bollinger Bands dan sinyal perdagangan pada grafik memfasilitasi pemahaman dan analisis kinerja strategi secara intuitif.

Risiko Strategi

  1. Risiko Pasar Berbelit-belit: Di pasar sisi, volatile, sering menyentuh batas atas dan bawah Bollinger Bands dapat menyebabkan kerugian berturut-turut.

  2. Trend Market Deficiency: Di pasar dengan tren yang kuat, strategi dapat melewatkan pergerakan harga yang signifikan atau posisi yang sering ditutup, membatasi keuntungan.

  3. Risiko Breakout Palsu: Meskipun ada penyaringan volume, breakout palsu yang mengarah pada perdagangan yang salah masih dapat terjadi.

  4. Sensitivitas Parameter: Kinerja strategi sangat tergantung pada pengaturan untuk periode Bollinger Bands, multiplier, dan ambang volume.

Arah Optimasi Strategi

  1. Pemfilteran Tren: Memperkenalkan indikator tren tambahan (seperti moving average atau ADX) untuk menyesuaikan perilaku strategi di pasar dengan tren yang kuat.

  2. Optimasi Parameter Dinamis: Sesuaikan secara otomatis parameter Bollinger Bands dan ambang volume berdasarkan volatilitas pasar untuk meningkatkan kemampuan adaptasi strategi.

  3. Optimasi Stop-Loss: Melakukan stop trailing atau stop-loss dinamis berbasis ATR untuk pengendalian risiko yang lebih baik.

  4. Konfirmasi sinyal: Menggabungkan indikator teknis lainnya (seperti RSI atau MACD) untuk konfirmasi sekunder sinyal perdagangan untuk meningkatkan akurasi.

  5. Manajemen Posisi: Melakukan logika pengambilan keuntungan parsial dan skala posisi untuk mengoptimalkan manajemen modal dan rasio risiko-manfaat.

  6. Penyaringan Waktu: Tambahkan pembatasan jendela waktu perdagangan untuk menghindari periode volatilitas tinggi atau likuiditas rendah.

  7. Backtesting dan Optimization: Melakukan backtest sejarah yang lebih komprehensif dan menggunakan metode seperti algoritma genetik untuk mengoptimalkan kombinasi parameter.

Kesimpulan

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

// Bollinger Bands
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")

basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Plotting Bollinger Bands
plot(basis, title="Basis", color=color.blue)
plot(upper, title="Upper Band", color=color.red)
plot(lower, title="Lower Band", color=color.red)

// Trading logic
longCondition = ta.crossover(src, lower)
shortCondition = ta.crossunder(src, upper)

// Plotting signals
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Strategy execution
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Long", when=shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=longCondition)

// Volume filter (optional)
useVolumeFilter = input(true, title="Use Volume Filter")
volumeThreshold = input(100000, title="Volume Threshold")

volumeCondition = na(volume) ? na : volume > volumeThreshold

if useVolumeFilter
    longCondition := longCondition and volumeCondition
    shortCondition := shortCondition and volumeCondition

// Final execution with volume filter
if useVolumeFilter
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    strategy.close("Long", when=shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
    strategy.close("Short", when=longCondition)
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi