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Estratégia de negociação de banda de Bollinger com vários filtros

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-17
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Resumo

A Estratégia de Negociação de Banda de Bollinger de Multi-filtro é uma estratégia quantitativa de negociação que combina o indicador de Banda de Bollinger, o indicador de média móvel, o indicador RSI e os recursos gráficos de linha K para triagem multi-condicional para gerar sinais de negociação quando as condições são atendidas.

Princípio da estratégia

Cálculo do indicador

A estratégia usa principalmente três indicadores: Bandas de Bollinger, média móvel e RSI. Entre eles, o trilho médio das Bandas de Bollinger é a média móvel simples de n dias do preço, e os trilhos superior e inferior são os trilhos do meio +2 desvios padrão e os trilhos do meio -2 desvios padrão, respectivamente. O indicador RSI é um valor entre 0 e 100 calculado com base no intervalo de alta / queda durante um determinado período de tempo.

Sinais comerciais

A estratégia gera sinais comerciais através das seguintes três condições principais:

(1) Breakout da faixa inferior de Bollinger e contradição do corpo da linha K. Quando o preço de fechamento atravessa a faixa inferior para cima e a cor do corpo da linha K contradiz a direção atual da tendência, vá longo.

(2) Breakout da banda superior de Bollinger e contradição do corpo da linha K. Quando o preço de fechamento atravessa a banda superior para baixo e a cor do corpo da linha K contradiz a direção da tendência atual, vá curto.

(3) Reversão do corpo da linha K. Se a direção da posição for consistente com a reversão da cor do corpo da linha K, feche a posição.

Além disso, a estratégia também define filtros de média móvel, filtros de carroceria de linha K, filtros RSI e outras condições auxiliares para controlar estritamente a entrada.

Análise das vantagens

Controlo de condições múltiplas e rigorosas pode reduzir o risco de falhas
Método de rastreamento de tendências reduz a frequência de negociação
O indicador RSI ajuda a evitar armadilhas de reversão

Análise de riscos

Configurações incorretas do parâmetro Bollinger podem resultar em poucos sinais
Fracassadas fugas podem causar perdas maiores
A frequência de negociação mais baixa pode perder algumas oportunidades de negociação

Os riscos podem ser reduzidos ajustando os parâmetros de Bollinger e controlando estritamente as paradas.

Orientações de otimização

Performance da estratégia de teste em diferentes parâmetros para encontrar parâmetros ideais
Adicionar algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar automaticamente parâmetros
Adicionar mais fatores e filtros para melhorar a estabilidade da estratégia

Resumo

No geral, esta estratégia é uma estratégia típica de médio a longo prazo de seguimento de tendências. Por triagem multicondicional e controle rigoroso do tempo de entrada e saída com uma abordagem de negociação de tendências, pode reduzir a negociação desnecessária e capturar tendências de mercado de médio a longo prazo. Ainda há muito espaço para otimizar esta estratégia ajustando parâmetros, adicionando mais ferramentas auxiliares e assim por diante, para melhorar ainda mais a estabilidade e rentabilidade da estratégia.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=3
strategy("Noro's Bollinger Strategy v1.4", shorttitle = "Bollinger str 1.4", overlay = true )

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")

length = input(20, defval = 20, minval = 1, maxval = 1000, title = "Bollinger Length")
mult = input(1, defval = 1, minval = 0.001, maxval = 50, title = "Bollinger Mult")
source = input(ohlc4, defval = ohlc4, title = "Bollinger Source")

usebf = input(true, defval = true, title = "Use body-filter")
usecf = input(true, defval = true, title = "Use color-filter")
userf = input(true, defval = true, title = "Use RSI-filter")

fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
showbands = input(true, defval = true, title = "Show Bollinger Bands")

//Bollinger Bands
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

//Lines
col = showbands ? black : na 
plot(upper, linewidth = 1, color = col)
plot(basis, linewidth = 1, color = col)
plot(lower, linewidth = 1, color = col)

//Body filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebf == false

//Color filter
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0 
gb = bar == 1 or usecf == false
rb = bar == -1 or usecf == false

//RSI Filter
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
ursi = rsi > 70 or userf == false
drsi = rsi < 30 or userf == false

//Signals
up = close <= lower and rb and body and drsi and (close < strategy.position_avg_price or strategy.position_size == 0)
dn = close >= upper and gb and body and ursi and (close > strategy.position_avg_price or strategy.position_size == 0)
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body

//Trading
if up
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)

if dn
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)
    
if  exit
    strategy.close_all()

Mais.