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MA 트렌드 필터와 함께 볼링거 밴드 역전

저자:차오장, 날짜: 2023-12-06 17:34:51
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전반적인 설명

이 전략은 볼링거 밴드와 이동 평균을 결합하여 볼링거 밴드 상부 및 하부 레일의 반전 지점과 이동 평균의 방향을 입출 신호로 사용합니다. 구체적으로 가격이 볼링거 밴드의 하부 레일을 넘어 이동 평균보다 높을 때 길게 이동합니다. 가격이 볼링거 밴드의 상부 레일을 넘어 아래로 이동 평균보다 낮을 때 포지션을 닫습니다.

전략 원칙

이 전략은 주로 두 가지 지표: 볼링거 밴드 (Bollinger Bands) 와 이동 평균 (Moving Average) 를 기반으로 합니다.

볼링거 밴드는 상단, 하단 및 중부 레일을 포함합니다. 중부 레일은 n 일간 간단한 이동 평균이며 상단 및 하단 밴드는 중부 레일에서 상단 및 하단으로 표준 편차의 k 배입니다. 가격이 상단 또는 하단에 접근하면 과잉 구매 또는 과잉 판매를 나타냅니다. 이는 반전으로 이어질 수 있습니다.

이동 평균은 가격의 평균 트렌드 방향을 반영합니다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균을 넘을 때, 그것은 가격 추세가 상승하고 있음을 나타냅니다. 따라서 장기 이동 평균을 넘을 때, 그것은 가격 추세가 하락하고 있음을 나타냅니다. 따라서 짧은 기간을 고려 할 수 있습니다.

이 전략은 볼링거 밴드에서 반전 신호와 이동 평균에서 트렌드 판단을 모두 고려합니다. 가격이 볼링거 밴드의 하단 밴드를 통과 할 때 구매 신호를 생성하고 또한 상승 주요 트렌드를 보장하기 위해 이동 평균이 상승하도록 요구합니다. 가격이 볼링거 밴드의 상단 밴드를 통과 할 때 판매 신호를 생성하고 또한 이동 평균이 하향 주요 트렌드를 보장하기 위해 하향으로 이동하도록 요구합니다. 따라서 반전을 포착하는 동안 주요 트렌드 방향을 고려하는 것을 실현합니다.

구체적인 운영 규칙은 다음과 같습니다.

  1. 가격이 볼링거 밴드의 하위 범위를 넘어 이동 평균보다 높을 때, 긴 거리를 가십시오.
  2. 가격이 볼링거 밴드의 상단 범위를 넘어 이동 평균보다 낮을 때, 포지션을 닫습니다.

이점 분석

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 중장기적 반전 신호와 장기적 동향 방향을 모두 고려하여 양방향 운영의 필요를 충족합니다.
  2. 볼링거 밴드 상부와 하부 레일의 강력한 반전 성격을 활용하여 더 나은 진입 기회를 얻습니다.
  3. 이동평균 필터를 추가하여 옆 시장에서 윙사브를 피합니다.
  4. 전략 논리는 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 구현하기 쉽고 양적 거래에 적합합니다.

위험 과 해결책

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

  1. 볼링거 밴드의 부적절한 매개 변수 설정은 상위 및 하위 밴드 브레이크오웃의 너무 빈번한 거래 신호로 이어질 수 있으며 쉽게 윙사우를 유발할 수 있습니다.
  2. 이동 평균에 대한 잘못된 매개 변수 설정은 좋은 거래 기회를 필터 할 수 있습니다. 최적화를 위해 다른 지표와 결합하는 것이 고려 될 수 있습니다.
  3. 시장은 손실을 증가시키는 긴 측면 통합을 가질 수 있습니다. 특정 범위 내에서 개별 손실을 제한하기 위해 Stop Loss 포인트를 설정할 수 있습니다.

전략 최적화

이 전략이 최적화 할 수있는 주요 측면은:

  1. 거래 신호를 생성하는 최적의 매개 변수 조합을 찾기 위해 볼링거 밴드의 매개 변수를 최적화합니다.
  2. 이동평균의 다양한 종류와 길이의 매개 변수를 사용해 가장 적합한 매치를 찾습니다.
  3. 전략 성과를 향상시키기 위해 부피, RSI 등과 같은 다른 지표의 판단을 추가하십시오.
  4. 시장 변동성 범위에 따라 Stop Loss 포인트를 설정하는 역동적인 Stop Loss 메커니즘을 구축합니다.
  5. 최적의 적응성을 찾기 위해 다른 제품에서 매개 변수 설정을 테스트합니다.

요약

이 전략은 볼링거 밴드 (Bollinger Bands) 의 반전 신호와 이동 평균 (Moving Average) 의 트렌드 판단을 모두 고려하여, 역전 효과를 보장하면서 전체 트렌드 판단에 대한 지역 충격의 영향을 제어합니다. 신호와 원칙은 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 구현하기 쉽고 더 나은 성능을 위해 최적화하는 여러 가지 방법이 있으며, 양적 거래에 적합한 효율적인 전략입니다.

/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bollinger Bands Rejection with MA Trend Filter", overlay=true)

// Bollinger Bands Settings
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Standard Deviation")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)

// Calculate Bollinger Bands
upper_band = basis + dev
lower_band = basis - dev

// MA Settings
ma_length = input(50, title="MA Length")
ma_src = input(close, title="MA Source")
ma = ta.sma(ma_src, ma_length)

// Buy Condition
buy_condition = ta.crossover(close, lower_band) and ta.crossover(close, ma)

// Sell Condition
sell_condition = ta.crossunder(close, upper_band) and ta.crossunder(close, ma)

if buy_condition
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    
if sell_condition
    strategy.close("Buy")

plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Bollinger Band")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Bollinger Band")
plot(ma, color=color.blue, title="50-period MA")
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