この戦略は,PB指標とボリンジャーバンドの上下線との間の黄金十字と死十字関係を決定するために,平均PB指標とボリンジャーバンドのボリンジャーバンドを計算する.PB指標がボリンジャーバンドの中部レールまたは下部レールの上を突破したとき,購入信号を生成し,PB指標がボリンジャーバンドの中部レールまたは上部レールの下を突破したとき,販売信号を生成する.
戦略のコア指標は,平均PB指標である.平均PB指標は,移動平均システムの安定性とPB指標の感度とを組み合わせる.それは,長期と短期のトレンドを決定するために価格変化傾向を表現するために,異なるサイクルの高速および遅い移動平均間の違いを使用する.
この戦略は,ボリンジャーバンド指標も利用し,株価の過剰購入および過剰売却状況を特定する.ボリンジャーバンド指標は,三つの曲線で構成される:ミドルレール,上部レール,下部レール.ミドルレールはn日移動平均線である.上部レールと下部レールは,ミドルレールと歴史的な変動に基づいて計算される.株価が上部レールに近いとき,それは過剰購入ゾーンにあり;下部レールに近いとき,それは過剰販売ゾーンにあり,中部レールの周りのエリアは,株式の合理的な価格範囲である.
要約すると,この戦略は,株価の上昇傾向または下落傾向を決定するために平均PB指標を巧みに使用し,過剰購入および過剰販売条件を決定するための補助指標としてボリンジャー帯を使用し,この2つの指標の関係から取引信号を見つけます.これは典型的な技術指標取引戦略に属します.
この戦略の主な利点は以下の通りです.
この戦略の主なリスクは,
上記のリスクに対処するために,パラメータ設定の最適化,厳格なストップ損失,マクロ要因の考慮,手動モニタリングなどの方法がリスク軽減に使用できます.
この戦略の最適化方向には,以下が含まれます.
この戦略の全体的なパフォーマンスはかなり満足のいく. 中央PB指標がコアであり,取引信号を決定するのに役立つボリンジャー帯を持つため,シンプルな論理,高い感度,良質なバックテスト結果があります.パラメータ設定を最適化し続け,他の補助指標を追加し,厳格なストップロスを実装することで,戦略の収益性と安定性がさらに向上できます.ライブ取引とアプリケーションで検証する価値があります.
/*backtest start: 2024-01-09 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 30m basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("BandPass EOS", overlay=false, initial_capital = 1000) src = input(close, "Source", input.source) Period1 = input(41, "Fast Period", input.integer) Period2 = input(54, "Slow Period", input.integer) showBG = input(false, "Show crosses on background?", input.bool) UseReversalStop = input(true, "Use additional triggers?", input.bool) //Super Passband Filter a1 = 0.0 a2 = 0.0 PB = 0.0 RMS = 0.0 if bar_index > Period1 a1 := 5 / Period1 a2 := 5 / Period2 PB := (a1 - a2) * src + (a2 * (1 - a1) - a1 * (1 - a2)) * src[1] + (1 - a1 + 1 - a2) * nz(PB[1]) - (1 - a1) * (1 - a2) * nz(PB[2]) for i = 0 to 49 by 1 RMS := RMS + PB[i] * PB[i] RMS RMS := sqrt(RMS / 40) RMS z = 0 buy = PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z) sell = PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z) signal = buy ? 1 : sell ? -1 : 0 bg = buy ? color.green : sell ? color.red : color.white bg := showBG ? bg : na upperFill = PB>RMS ? color.lime : na lowerFill = PB<-RMS ? color.red : na p1 = plot(PB,"PB",color.red) p2 = plot(RMS,"+RMS",color.blue) p3 = plot(-RMS,"-RMS",color.blue) bgcolor(bg) fill(p1,p2,upperFill) fill(p1,p3,lowerFill) hline(0) //PERIOD testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0) testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0) testPeriod() => true lcolor = PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z) scolor = PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z) c1 = (PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z)) c2 = (PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z)) plot (c1 ? PB : na, style = plot.style_circles, color = color.red, linewidth = 3) plot (c2 ? PB : na, style = plot.style_circles, color = color.green, linewidth = 3) if (PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z)) strategy.entry("long", strategy.long, when = testPeriod()) if (PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z)) strategy.entry("short", strategy.short, when = testPeriod())