資源の読み込みに... 荷物...

Bollinger % Bands トレーディング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-11 11:14:53
タグ:

概要

この戦略は,短期的なブレイクアウトシステムを実装するために,移動平均値とATR技術指標と組み合わせたボリンジャーバンド指標に基づいています.この戦略は,取引信号を生成するために,新しい高値と低値ブレイクアウトと組み合わせて,過剰購入および過剰販売状況を判断するために,ボリンジャーバンドチャンネル内の価格の相対的な割合位置を計算します.

戦略の論理

ボリンジャー・バンドチャネルとチャネル内の価格の相対的な割合位置を計算する
オープン,閉鎖,高値,低値の移動平均を別々に計算する.
ATR指標を計算し,ATRと組み合わせたストップ損失ラインを設定する
価格が新高値や新低値に近いかどうかを判断する
年間高値と低値を組み合わせて,より大きな時間枠の動向を判断する
ボリンジャー・バンドの割合の変化と新しい高値/低値に基づいて取引信号を生成する.

この戦略は,市場変動を判断するためにボリンジャーバンドチャネルを使用し,チャネルの幅は標準偏差によって決定されます.価格が下帯を下回ると買い信号が生成され,価格が上帯を下回ると売り信号が生成されます.移動平均はボリンジャー変動を平ら化し,偽ブレイクを減らすことができます.ATRインジケーターはストップ損失スケールを固定するためにストップ損失を追うストップ損失と組み合わせます.新しい高値/低値がトップを追いかけてダウンサイドを制限するのを避けるのに役立ちます.年次高値/低値はより大きなタイムフレームの統合をフィルタリングします.要約すると,この戦略は市場リズムとエントリータイミングを判断するためのさまざまな技術分析ツールを組み合わせます.

利点

厳格なボリンジャー・バンドのブレイクアウトフィルターは誤った信号を減らすのに役立ちます
移動平均は価格を平らにし,真の傾向を特定します
ATR インジケーターは,ストップ・ロスを動的に追跡し,単一の取引損失を制限します.
新しい高値/低値と年間高値/低値が信号をより信頼性のあるものにします
多数の指標を効果的に組み合わせることで効率が向上します

リスクと解決策

誤ったボリンジャー・バンドパラメータは過剰な誤ったブレイクを引き起こす可能性があるため,最適な結果を得るため,異なるパラメータの組み合わせをテストする必要があります.
閉じる価格基準は,ATR設定のストップ損失範囲を超えた引き下げにつながる可能性があります. 割合計算のためにより不安定な高値/低値を使用することを検討してください.
厳格なボリンガーフィルタリングは,長期的トレンド機会を逃す可能性があります. 適切なフィルターや保持期間を緩める.
ATRインジケーターは,大きな価格変動をゆっくりと追跡し,真の範囲のようなより高い周波数波動度測定を考慮します
新高値/低値の突破は,短期間の騒音によって容易に混乱します.統計的重要性とトレンド持続可能性を評価します.

オプティマイゼーションの方向性

Bollinger の最適なパラメータと移動平均の長さを決定するために異なるパラメータの組み合わせをテストする.
異なるボリンジャーパラメータまたは移動平均を組み込むモデル組み合わせを使用する.
耐久性をテストし,異なる時間枠と製品で適応性を向上させる
日々のボリンジャー信号や季節的な要素のようなより高いタイムフレームの信号を組み込む
戦略の範囲と収益性を拡大するための傾向を追求する機会を評価する

結論

この戦略は,ボリンジャー百分比帯,移動平均,ATR指標,新しい高値/低値,および年間高値/低値を効果的に組み合わせて,比較的厳格で効率的な短期ブレークアウト取引システムを構築する.その優れた利点は,ノイズを削減し,真のトレンド信号を識別するためのさまざまなツールを使用することにある.もちろん,この戦略は厳格な条件下でいくつかのパラメータ調整困難と逃げた機会に直面している.全体として,それはユニークな取引スタイルと高効率のボリンジャーブレークアウト戦略を表し,実際の取引データに対するさらなる研究と検証を保証する.

/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-12-10 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/
// © HeWhoMustNotBeNamed

//@version=4
strategy("Bollinger %B Candles Strategy", overlay=false, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01, calc_on_order_fills = true)

BBLength = input(100, minval=1, step=1)
StdDev = 10
useMovingAverage = input(true)
MAType = input(title="Moving Average Type", defval="rma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
lookbackPeriod = input(22, minval=10, step=10)
colorByPreviousClose = input(true)

AtrMAType = input(title="Moving Average Type", defval="hma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
AtrLength = input(10)
AtrMult = input(4)
wicks = input(false)

considerYearlyHighLow = input(false)
considerNewLongTermHighLows = input(false)
shortHighLowPeriod = 100
longHighLowPeriod = 200
tradeDirection = input(title="Trade Direction", defval=strategy.direction.all, options=[strategy.direction.all, strategy.direction.long, strategy.direction.short])

backtestYears = input(10, minval=1, step=1)


//////////////////////////////////// Calculate new high low condition //////////////////////////////////////////////////
f_calculateNewHighLows(shortHighLowPeriod, longHighLowPeriod, considerNewLongTermHighLows)=>
    newHigh = highest(shortHighLowPeriod) == highest(longHighLowPeriod) or not considerNewLongTermHighLows
    newLow = lowest(shortHighLowPeriod) == lowest(longHighLowPeriod) or not considerNewLongTermHighLows
    [newHigh,newLow]

//////////////////////////////////// Calculate Yearly High Low //////////////////////////////////////////////////
f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)=>
    yhigh = security(syminfo.tickerid, '12M', high[1]) 
    ylow = security(syminfo.tickerid, '12M', low[1]) 
    yhighlast = yhigh[365]
    ylowlast = ylow[365]
    yhighllast = yhigh[2 * 365]
    ylowllast = ylow[2 * 365]
    
    yearlyTrendUp = na(yhigh)? true : na(yhighlast)? close > yhigh : na(yhighllast)? close > max(yhigh,yhighlast) : close > max(yhigh, min(yhighlast, yhighllast))
    yearlyHighCondition = (  (na(yhigh) or na(yhighlast) ? true : (yhigh > yhighlast) ) and ( na(yhigh) or na(yhighllast) ? true : (yhigh > yhighllast))) or yearlyTrendUp or not considerYearlyHighLow
    yearlyTrendDown = na(ylow)? true : na(ylowlast)? close < ylow : na(ylowllast)? close < min(ylow,ylowlast) : close < min(ylow, max(ylowlast, ylowllast))
    yearlyLowCondition = (  (na(ylow) or na(ylowlast) ? true : (ylow < ylowlast) ) and ( na(ylow) or na(ylowllast) ? true : (ylow < ylowllast))) or yearlyTrendDown or not considerYearlyHighLow
    
    label_x = time+(60*60*24*1000*1)
    [yearlyHighCondition,yearlyLowCondition]

f_getMovingAverage(source, MAType, length)=>
    ma = sma(source, length)
    if(MAType == "ema")
        ma := ema(source,length)
    if(MAType == "hma")
        ma := hma(source,length)
    if(MAType == "rma")
        ma := rma(source,length)
    if(MAType == "vwma")
        ma := vwma(source,length)
    if(MAType == "wma")
        ma := wma(source,length)
    ma

inDateRange = true
[yearlyHighCondition,yearlyLowCondition] = f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)
[newHighS,newLowS] = f_calculateNewHighLows(shortHighLowPeriod, longHighLowPeriod, considerNewLongTermHighLows)
[middleclose, upperclose, lowerclose] = bb(close, BBLength, StdDev)
[middleopen, upperopen, loweropen] = bb(open, BBLength, StdDev)
[middlehigh, upperhigh, lowerhigh] = bb(high, BBLength, StdDev)
[middlelow, upperlow, lowerlow] = bb(low, BBLength, StdDev)

percentBClose = (close - lowerclose)*100/(upperclose-lowerclose)
percentBOpen = (open - loweropen)*100/(upperopen-loweropen)
percentBHigh = (high - lowerhigh)*100/(upperhigh-lowerhigh)
percentBLow = (low - lowerlow)*100/(upperlow-lowerlow)

percentBMAClose = f_getMovingAverage(percentBClose, MAType, lookbackPeriod)
percentBMAOpen = f_getMovingAverage(percentBOpen, MAType, lookbackPeriod)
percentBMAHigh = f_getMovingAverage(percentBHigh, MAType, lookbackPeriod)
percentBMALow = f_getMovingAverage(percentBLow, MAType, lookbackPeriod)

newOpen = useMovingAverage? percentBMAOpen : percentBOpen
newClose = useMovingAverage? percentBMAClose : percentBClose
newHigh = useMovingAverage? percentBMAHigh : percentBHigh
newLow = useMovingAverage? percentBMALow : percentBLow

truerange = max(newHigh, newClose[1]) - min(newLow, newClose[1])

averagetruerange = f_getMovingAverage(truerange, AtrMAType, AtrLength)
atr = averagetruerange * AtrMult

longStop = newClose - atr
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := (wicks ? newLow[1] : newClose[1]) > longStopPrev ? max(longStop, longStopPrev) : longStop

shortStop = newClose + atr
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := (wicks ? newHigh[1] : newClose[1]) < shortStopPrev ? min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop

dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and (wicks ? newHigh : newClose) > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and (wicks ? newLow : newClose) < longStopPrev ? -1 : dir

trailingStop = dir == 1? longStop : shortStop

candleColor = colorByPreviousClose ?
                 (newClose[1] < newClose ? color.green : newClose[1] > newClose ? color.red : color.silver) : 
                 (newOpen < newClose ? color.green : newOpen > newClose ? color.red : color.silver)
plotcandle(newOpen, newHigh, newLow, newClose, title='PercentBCandle', color = candleColor, wickcolor=candleColor)
plot(trailingStop, title="TrailingStop", style=plot.style_linebr, linewidth=1, color= dir == 1 ? color.green : color.red)

buyCondition = dir==1 and yearlyHighCondition and newHighS
exitBuyCondition = dir == -1
sellCondition = dir == -1 and yearlyLowCondition and newLowS
exitSellCondition = dir == 1
strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)

barcolor(buyCondition? color.lime : sellCondition ? color.orange : color.silver)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition and inDateRange, oca_name="oca_buy")
strategy.close("Buy", when=exitBuyCondition)

strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition and inDateRange, oca_name="oca_sell")
strategy.close("Sell", when=exitSellCondition)

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.

Bollinger % Bands トレーディング戦略

概要

戦略の論理

利点

リスク と 解決策

オプティマイゼーションの方向性

結論

リスクと解決策