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ボリンジャー・バンド・フィッティング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年10月24日 16:52:52
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概要

この戦略は,トレンド判断のためにボリンジャーバンド指標を使用し,オーバーバイヤーを避けるためにRSI指標と組み合わせ,さらにトレード信号を検証するためにキャンドルボディフィルターとカラーフィルターを使用する.全体として,この戦略の主なアイデアは,トレンドの開始時に購入し,トレンド逆転前に退出することで利益を得ることです.

原則

この戦略は,まずボリンジャーバンド指標の下帯を使用する.価格が下帯を下回ると,ポジションを開く機会とみなされる.オーバーバイヤーを避けるために,戦略はRSIインジケーターも導入し,RSIが30未満で買い信号を生成することを要求する.さらに,戦略は,現在のキャンドルスティックのボディフィルターを設定し,購入を誘発するために過去10期間のキャンドルスティックの平均ボディの半分以上のボディを必要とします.最後に,カラーフィルターは,キャンドルが緑色 (より高く閉じる) にする必要があります.さらに購入のタイミングを検証します.

価格がボリンジャーバンドの下帯を突破すると,RSIは30未満で,ボディが十分に大きく,キャンドルは緑色で,買い信号が生成されます.閉値が開値よりも高く,ボディが平均ボディの半分以上になると,それはポジションを閉じることを示唆するトレンド逆転信号です.

利点分析

この戦略の最大の利点は,トレンドの始まりを決定し,トレンド逆転前に市場に参入し,市場から退場することが可能であるため,利益の可能性が大きいことである.具体的には,主な利点は以下の通りである.

  1. ボリンジャーバンド指標は,トレンドの方向性を正確に判断します.価格変動範囲を使用して価格動きを決定します.この指標を使用すると,トレンドの開始と終了を効果的に決定することができます.

  2. RSIインジケーターは,過剰購入を回避する.RSIは,過剰購入と過剰販売の条件を測定することができます.それを使用することで,一時的な価格調整中に誤った購入を避けることができます.

  3. エンティティフィルタリングは信号の信頼性を高める.より大きなキャンドルボディはより強力な突破を代表する.エンティティフィルタリングは強力な突破を保証する.

  4. 色のフィルタリングはタイミングを確認します 緑色のキャンドルで購入するだけで 適切なタイミングが確認されます

  5. ろうそくが緑色になるのは,購入後トレンドの逆転を示します.トレーダーは"トレンドは順番に変わる"と言います.そしてろうそくが緑色になるのは,逆転のタイミングを判断することができます.

リスク分析

この戦略には,注意すべきいくつかのリスクもあります.

  1. ボリンジャー帯からの誤った信号の可能性.また,市場の振動時に誤ったブレイクアウト信号を生成する可能性があります.

  2. ストップロスの欠如は,判断が間違っている場合,より大きな損失につながります.

  3. フィルタリング条件が厳しすぎると 購入機会を逃す.複数のフィルタを積み重ねると 機会を逃す可能性があります.

  4. バックテストの結果を最適化する.パラメータとフィルター設定は最適化と検証を必要とし,実際の取引結果も検証を必要とします.

  5. 緑色に変えたキャンドルは逆転を特定するのに信頼できない.それは完全にトレンド逆転を確認していない.

リスクについては,ストップ・ロスは損失を制御し,フィルターを最適化することで,見逃した購入を減らすことができ,複数の指標を使用してシグナルを検証し,ライブ取引での結果を検証できます.

改善 の 方向

戦略は,いくつかの側面で最適化することができます:

  1. 最適な設定のためにボリンジャー帯パラメータを最適化します. 異なる期間,標準偏差倍数等をテストします.

  2. RSIの代わりに異なる振動値をテストします.例えば,KDJ,Williams %Rなど.

  3. バックテストデータに基づいて合理的なストップを設定します.

  4. フィルター状態のパラメータを最適化し 異なるボディフィルターサイズと期間をテストします

  5. 信号の確認のために他の指標を組み込む.例えば,値と量の確認指標.

  6. 異なる逆転信号をテストします.例えば,移動平均の交差点でトレンド逆転を決定します.

  7. 異なる製品と時間枠でテストし,異なる市場での戦略を評価する.

結論

一般的に,戦略は能力と適応性をフォローする比較的強いトレンドを持っています.主な強みは,トレンド方向を決定するためにボリンジャーバンドを使用し,タイミングを確保するためにRSIとフィルターを使用しています.しかし,標的型最適化とテストを必要とする特定のリスクもあります.パラメータとルールを検証できれば,ライブ取引で良い結果を得ることができます.結論として,戦略は探求に値する実用的な価値があります.

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//Donate: 3BMEXvKkuJLobJrcpMm12bKTZoCnojZTjh

//@version=2
strategy(title = "Noro's Wizard Strategy v1.1", shorttitle = "Wizard str 1.1", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)

//Settings
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
length = input(40, defval = 40, minval = 1, maxval = 200, title = "BB Period")
usebod = input(false, defval = false, title = "Use Body-Filter")
usecol = input(false, defval = false, title = "Use Color-Filter")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI-Filter")
showar = input(false, defval = false, title = "Show Arrows")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Bollinger
src = low
mult = 2
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
lower = basis - dev
plot(lower, color = lime, linewidth = 3, title="Bottom Line")

//Fast RSI Filter
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
rsif = rsi < 30 or usersi == false

//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebod == false

//Signals
up1 = low < lower and (close < open or usecol == false) and body and rsif
exit = close > open and nbody > abody / 2

//Arrows
needar = up1 and showar
plotarrow(needar ? 1 : na)

//Trading
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if up1
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Long", strategy.long, lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
    strategy.close_all()
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