Sumber dimuat naik... memuat...

Bollinger Bands Trend Momentum Mengikut Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-26 11:21:10
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini melaksanakan strategi trend yang kukuh berdasarkan Bollinger Bands, purata bergerak, dan analisis jumlah.

Logika Strategi

Bollinger Bands

  • Menggunakan Bollinger Bands untuk mengenal pasti keadaan overbought dan oversold di pasaran.

  • Mengira rentang berdasarkan nilai tengah dan penyimpangan standard dalam tempoh tertentu. Harga melintasi rentang atas atau bawah menunjukkan isyarat overbought atau oversold.

Penapis purata bergerak

  • Mengimplementasikan penapis purata bergerak (MA) untuk meningkatkan pengenalan trend.

  • Menghasilkan isyarat membeli (menjual) apabila harga melintasi di atas (di bawah) purata bergerak.

Analisis Jumlah

  • Membolehkan pengguna mengintegrasikan analisis jumlah ke dalam strategi untuk pengesahan isyarat yang dipertingkatkan. Bar jumlah yang dikodkan warna menunjukkan sama ada jumlahnya di atas atau di bawah purata.

  • Purata penyambungan jumlah boleh digunakan untuk mengesahkan isyarat harga.

Kelebihan

Trend Kuat Berikutan

  • Mengenali pembalikan trend pasaran berdasarkan Bollinger Bands, purata bergerak dan jumlah.

  • Mencatatkan trend harga dengan tepat pada masanya untuk perdagangan trend.

Fleksibiliti & Penyesuaian

  • Pengguna boleh mengoptimumkan parameter seperti tempoh BB, jenis MA dan panjang.

  • Posisi panjang dan pendek boleh dikawal secara berasingan.

Visualisasi & Pengesahan

  • Mekanisme isyarat berganda yang mengesahkan isyarat harga menggunakan MA dan jumlah.

  • Penampilan intuitif isyarat perdagangan utama seperti purata bergerak, tahap stop-loss.

Pengurusan Risiko

  • Mengira stop-loss berdasarkan ATR. Tempoh ATR yang boleh disesuaikan dan pengganda.

  • Mengatur saiz kedudukan berdasarkan peratusan ekuiti yang berisiko untuk mengawal kerugian perdagangan tunggal.

Risiko

Risiko Tempoh Ujian Kembali

  • Prestasi boleh berbeza-beza dalam tempoh sejarah yang berbeza. Kekuatan harus disahkan melalui ujian belakang pelbagai tempoh.

Risiko Pembalikan Trend

  • Peningkatan pencetus stop-loss semasa pasaran terhad julat.

Pengoptimuman berlebihan

  • Pengoptimuman pelbagai parameter boleh menyebabkan pemasangan berlebihan. Kekuatan harus disahkan di pelbagai set parameter.

Risiko penunjuk yang ketinggalan

  • Indikator mempunyai kelewatan yang melekat. Tindakan harga harus melengkapi isyarat indikator.

Peluang Peningkatan

Pengoptimuman Parameter

  • Mengoptimumkan parameter BB, MA, ATR untuk produk dan jangka masa yang berbeza.

Pengoptimuman Kedudukan

  • Uji peratusan ekuiti yang berbeza pada tahap risiko, pengganda stop-loss.

Pengoptimuman Isyarat

  • Memperkenalkan penapis tambahan seperti KD, MACD untuk menambah isyarat masuk dan keluar.

Pengoptimuman Kod

  • Memperbaiki logik isyarat untuk mengelakkan perdagangan yang tidak perlu.

Kesimpulan

Strategi ini mengintegrasikan Bollinger Bands, purata bergerak dan analisis jumlah ke dalam sistem perdagangan trend mekanikal. Kekuatannya terletak pada mekanisme pengesahan isyarat dan kawalan risiko yang kukuh. Penambahbaikan lanjut boleh dibuat melalui parameter dan pengoptimuman isyarat untuk meningkatkan kestabilan dan keuntungan. Metodologi strategi berfungsi sebagai rujukan untuk pengikut trend.


/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © sosacur01

//@version=5
strategy(title="Bollinger Band | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000)

//--------------------------------------

//BACKTEST RANGE
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
     group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2017"), 
     title="Start Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 jul 2100"),
     title="End Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="Date Range Exit")

//--------------------------------------

//LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT
LongPositions   = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
ShortPositions  = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position")

//--------------------------------------
//MA INPUTS
averageType1    = input.string(defval="WMA", group="MA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"])
averageLength1  = input.int(defval=99, title="MA Lenght", group="MA")
averageSource1  = input(close, title="MA Source", group="MA")

//MA TYPE
MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) =>
	switch str.upper(averageType1)
        "SMA"  => ta.sma(averageSource1, averageLength1)
        "EMA"  => ta.ema(averageSource1, averageLength1)
        "WMA"  => ta.wma(averageSource1, averageLength1)
        "HMA"  => ta.hma(averageSource1, averageLength1)
        "RMA"  => ta.rma(averageSource1, averageLength1)
        "SWMA" => ta.swma(averageSource1)
        "ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6)
        "VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1)
        "VWAP" => ta.vwap(averageSource1)
        => runtime.error("Moving average type '" + averageType1 + 
             "' not found!"), na


//MA VALUES
ma  = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1)

//MA CONDITIONS
bullish_ma = close > ma
bearish_ma = close < ma

//PLOT COLOR
ma_plot    = if close > ma
    color.navy
else
    color.rgb(49, 27, 146, 40)

//MA PLOT
plot(ma,color=ma_plot, linewidth=2, title="MA")

//--------------------------------------
//BB INPUTS
length  = input.int(20, minval=1, group="BB")
src     = input(close, title="Source", group="BB")
mult    = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="BB")

//BB VALUES
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)

//BBPLOT
//plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2978ffa4, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2978ffa4, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 47, 243, 97))

//BB ENTRY AND EXIT CONDITIONS
bb_long_entry  = close >= upper
bb_long_exit   = close <= lower
bb_short_entry = close <= lower
bb_short_exit  = close >= upper

//---------------------------------------------------------------
//VOLUME INPUTS
useVolumefilter  = input.bool(title='Use Volume Filter?', defval=false, group="Volume Inputs")
dailyLength      = input.int(title = "MA length", defval = 30, minval = 1, maxval = 100, group = "Volume Inputs")
lineWidth        = input.int(title = "Width of volume bars", defval = 3, minval = 1, maxval = 6, group = "Volume Inputs")
Volumefilter_display  = input.bool(title="Color bars?", defval=false, group="Volume Inputs", tooltip = "Change bar colors when Volume is above average")

//VOLUME VALUES
volumeAvgDaily = ta.sma(volume, dailyLength)

//VOLUME SIGNAL
v_trigger  = (useVolumefilter ? volume > volumeAvgDaily : inTradeWindow)

//PLOT VOLUME SIGNAL
barcolor(Volumefilter_display ? v_trigger ? color.new(#6fe477, 77):na: na, title="Volume Filter")
//---------------------------------------------------------------

//ENTRIES AND EXITS
long_entry  = if inTradeWindow and bullish_ma and bb_long_entry and v_trigger and LongPositions
    true
long_exit   = if inTradeWindow and bb_long_exit  
    true

short_entry = if inTradeWindow  and bearish_ma and bb_short_entry and v_trigger and ShortPositions
    true
short_exit  = if inTradeWindow  and bb_short_exit 
    true
    
//--------------------------------------

//RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING
atrPeriod                = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs")
sl_atr_multiplier        = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
sl_atr_multiplier_short  = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
i_pctStop                = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100

//ATR VALUE
_atr = ta.atr(atrPeriod)

//CALCULATE LAST ENTRY PRICE
lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

//STOP LOSS - LONG POSITIONS 
var float sl = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier)

//IN TRADE - LONG POSITIONS
inTrade = strategy.position_size > 0

//PLOT SL - LONG POSITIONS
plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS
positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier)

//============================================================================================

//STOP LOSS - SHORT POSITIONS 
var float sl_short = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS 
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short)

//IN TRADE SHORT POSITIONS
inTrade_short = strategy.position_size < 0

//PLOT SL - SHORT POSITIONS
plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS
positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short) 


//===============================================

//LONG STRATEGY
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize)
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long")
    strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long")

//SHORT STRATEGY
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short)
if (strategy.position_size < 0) 
    strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short")
    strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short")

//ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS)
//strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)


Lebih lanjut