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이중 표준편차 볼링거 밴드 모멘텀 브레이크업 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-11-28 15:10:20
태그:BBSMASDMULTATR

전반적인 설명

이 전략은 볼링거 밴드 지표의 혁신적인 응용을 나타내고, 이중 표준 편차 대역을 활용하여 추진력을 포착합니다. 핵심 메커니즘은 두 가지 다른 표준 편차 수준 (1SD 및 2SD) 을 사용하여 구성된 볼링거 밴드 시스템에 의존하며, 가격이 2SD 채널을 통과 할 때 거래 신호를 생성합니다. 정확한 수학적 모델링과 통계 원리를 통해이 전략은 거래자에게 체계적인 거래 접근 방식을 제공합니다.

전략 원칙

이 전략은 34주기 이동 평균을 중위 대역으로 사용하고, 상위 및 하위 대역은 단일 및 이중 표준 편차를 사용하여 계산된다. 구매 신호는 가격이 2SD 상위 대역 이상으로 떨어지면 생성되며, 판매 신호는 가격이 2SD 하위 대역 이하로 떨어지면 발생한다. 이 전략에는 자동 스톱 로스 메커니즘이 포함되어 있으며, 가격이 하위 대역 아래로 떨어지면 긴 포지션을 닫고, 가격이 상위 대역 이상으로 떨어지면 짧은 포지션을 닫는다. 효과적인 위험 통제를 위해 거래 당 계정 자금의 30%를 사용하여 돈 관리 시스템을 구현한다.

전략적 장점

이중 표준편차 설계는 더 정확한 시장 극단적인 판단을 제공합니다
자동화 된 출입/출입 메커니즘으로 인적 판단 오류가 감소
종합적인 돈 관리 시스템은 통제된 위험을 보장합니다.
다양한 시장 조건에 적합한 매우 적응 가능한 매개 변수
명확한 거래 신호로 높은 시각화 수준
트렌드 추적 및 변동성 브레이크오웃 거래 접근 방식을 결합합니다.

전략 위험

다양한 시장에서 빈번한 거짓 파장을 일으킬 수 있습니다.
스톱 로스 설정은 매우 변동적인 시장에서 조기 종료로 이어질 수 있습니다.
고정 포지션 사이징은 연속 손실의 위험성을 증가시킬 수 있습니다.
부적절한 매개 변수 설정으로 인해 신호가 늦어질 수 있습니다. 위험 관리 권고:

추가 기술 지표로 신호를 확인
동적으로 표준편차 곱셈을 조정합니다
트레일링 스톱 로스 메커니즘을 구현
변동성 기준으로 포지션 크기를 조정합니다

최적화 방향

시장 변동성에 기초한 대역폭의 자동 조정을 위한 적응형 표준편차 계산 방법을 도입
파업 신호 신뢰성을 향상시키기 위해 볼륨 확인 메커니즘을 추가
동적 위치 크기를 통해 돈 관리 시스템을 최적화
다양한 시장에서 잘못된 신호를 줄이기 위해 트렌드 필터를 구현하십시오.
자동 전략 조정을 위한 지능적인 매개 변수 최적화 시스템을 개발

요약

이 혁신적인 전략은 고전적인 볼링거 밴드 지표에 기반하여 이중 표준편차 설계로 이론적 기초와 실용적 유용성을 모두 갖춘 거래 시스템을 제공합니다. 운영 단순성과 직관성을 유지하면서 전략은 엄격한 수학적 모델링과 포괄적인 위험 통제 메커니즘을 통해 거래자에게 신뢰할 수있는 거래 도구를 제공합니다. 최적화 할 여지가 있지만 핵심 논리는 건전하며 좋은 실용적 가치를 보여줍니다.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// Baker Odeh's Strategy - Bollinger Bands : 27/SEP/2014 01:36 : 1.0
// This displays the traditional Bollinger Bands, the difference is
// that the 1st and 2nd StdDev are outlined with two colors and two
// different levels, one for each Standard Deviation

strategy(shorttitle="Baker Odeh's Strategy - Bollinger Bands", title="Baker Odeh's Strategy - Bollinger Bands", overlay=true, currency=currency.NONE, initial_capital=30, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)

basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev

upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2

colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange

pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))

fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))

if (close > upper2)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (close < lower2)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (close <= lower2)
    strategy.close("Long")

if (close >= upper2)
    strategy.close("Short")