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볼링거 대역 추적 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-29 10:51:09
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전반적인 설명

볼링거 밴드 추적 전략 (Bollinger Bands tracking strategy) 은 볼링거 밴드 기반의 양적 거래 전략이다. 그것은 주식의 볼링거 밴드의 상부 및 하부 레일을 계산하고 시장을 추적하기 위해 구매 및 판매 조건을 설정한다. 가격이 볼링거 밴드의 하부 레일을 만지면 주가가 과부평가된 것으로 간주되며, 따라서 성장에 더 많은 공간을 제공하고 구매 신호를 생성한다. 가격이 상승하고 상부 레일을 만지면 주가가 과부평가된 것으로 간주되며, 따라서 판매 신호를 표시한다고 간주된다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 볼링거 밴드이다. 볼링거 밴드는 세 개의 라인으로 구성된다: 중간 레일, 상부 레일 및 하부 레일. 중간 레일은 n 일 이동 평균 종료 가격이다; 상부 레일은 중간 레일 + k일 종료 가격의 n 일 표준 편차; 하부 레일은 중간 레일 - k일 종료 가격의 n 일 표준 편차이다. k 값은 일반적으로 2로 설정된다. 주식 가격이 하부 레일보다 낮을 때, 그것은 상대적으로 낮은 가격 수준에 있으며, 따라서 낮은 가치로 간주되어 구매 신호를 생성한다; 주식 가격이 상부 레일보다 높을 때, 그것은 상대적으로 높은 가격 수준에 있으며 과평가되어 판매 신호를 생성한다고 간주된다.

특히, 이 전략은 먼저 중간 레일로 종료 가격의 20일 이동 평균을 계산하고, 그 다음 대역폭으로 종료 가격의 20일 표준편차의 두 배를 계산한다. 상부 레일은 중간 레일 + 대역폭이고, 하부 레일은 중간 레일 - 대역폭이다. 그 다음 구매 조건이 하부 레일보다 낮은 종료 가격, 판매 조건이 상위 레일보다 높은 종료 가격으로 설정된다. 종료 가격이 하부 레일 아래에 있을 때 구매 신호를 생성하고, 종료 가격이 상위 레일 위에 있을 때 판매 신호를 생성한다.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 이 원칙은 간단하고 이해하기 쉽고 적용하기 쉽습니다.
  2. 시장 트렌드를 추적하고 자동으로 구매 및 판매 신호를 생성할 수 있습니다.
  3. 특정 추적 스톱 로스 기능으로 마감 위험은 상대적으로 작습니다.
  4. 그것은 거짓의 파장을 필터링하고 옆 시장에서 잘못된 거래를 피할 수 있습니다.
  5. 기간과 표준편차 곱셈과 같은 매개 변수는 다른 주식과 시장 환경에 적응하도록 조정 할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

  1. 볼링거 밴드는 구매 및 판매 포인트에 대한 완벽한 지표가 아닙니다. 신호가 지연할 수 있습니다.
  2. 극단적인 시장 상황을 예측할 수 없고, 금융 위기와 같은 블랙 스완 사태에 직면할 수 없습니다.
  3. 주식 가격은 장시간 동안 한쪽에서 움직일 수 있어 신호가 충분하지 않습니다.
  4. 기간 길이와 같은 매개 변수 설정은 최적화가 필요합니다. 그렇지 않으면 너무 민감하거나 무활성일 수 있습니다.

대응 솔루션:

  1. 거래 시기를 확인하기 위해 다른 지표와 결합
  2. 최대 손실을 제어하기 위해 손해를 멈추고 이익을 취하십시오.
  3. 적응력을 높이기 위해 매개 변수를 최적화
  4. 단일 의존을 피하기 위해 복합적인 전략을 채택하십시오.

최적화 방향

이 전략의 주요 최적화 방향은 다음과 같습니다.

  1. 다양한 기간 길이와 표준 편차 곱셈을 시도하는 것과 같은 볼링거 밴드 매개 변수를 최적화하여 최적의 맞춤 매개 변수를 찾습니다.
  2. KDJ, MACD 등과 같은 다른 지표를 통합하여 구매/판매 결정을 필터링하여 볼링거 밴드 지연 발행을 피합니다.
  3. 기계 학습 알고리즘을 적용하여 최적의 매개 변수 설정을 안내합니다.
  4. 딥러닝을 사용하여 가격의 폭이 변할 확률을 예측합니다.
  5. 단일 전략에 대한 과도한 의존을 피하기 위해 백업 거래 전략과 함께 복합 전략을 채택하십시오.

결론

전체적으로 볼링거 밴드 추적 전략은 비교적 간단하고 실용적인 양적 거래 전략이다. 가격 트렌드를 자동으로 추적하고 구매 및 판매 신호를 제공 할 수 있습니다. 장점은 쉽게 구현, 더 작은 위험, 가짜 브레이크오웃을 필터링하는 것입니다. 단점은 특정 지연, 블랙 스완과 같은 극단적인 시장 조건에 직면 할 수없는 것입니다. 이 전략은 기계 학습과 같은 더 고급 기술과 같은 매개 변수 및 지표를 최적화함으로써 더욱 향상 될 수 있습니다. 요컨대, 볼링거 밴드 전략을 다른 기술적 전략과 결합하면 견고하고 효율적인 양적 거래 시스템을 형성 할 수 있습니다.

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

//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy", shorttitle="BB Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
mult = input(2, title="Multiplier")

// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, length)
bb_upper = basis + mult * ta.stdev(close, length)
bb_lower = basis - mult * ta.stdev(close, length)

// Buy and sell conditions
buy_condition = close < bb_lower
sell_condition = close > bb_upper

// Execute trades
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell_condition)

// Plotting Bollinger Bands on the chart
plot(bb_upper, color=color.red, title="Upper Band")
plot(bb_lower, color=color.green, title="Lower Band")
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")

// Highlighting buy and sell signals on the chart
bgcolor(buy_condition ? color.new(color.green, 90) : na)
bgcolor(sell_condition ? color.new(color.red, 90) : na)
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