Esta estratégia calcula o indicador médio PB e as bandas de Bollinger para determinar a relação de cruz de ouro e cruz morta entre o indicador PB e os trilhos superior e inferior das bandas de Bollinger.
O indicador médio PB combina a estabilidade do sistema de média móvel e a sensibilidade do indicador PB. Ele usa a diferença entre médias móveis rápidas e lentas de diferentes ciclos para expressar as tendências de mudança de preços para determinar as tendências longas e curtas.
A estratégia também usa o indicador Bollinger Band para identificar condições de sobrecompra e sobrevenda do preço das ações. O indicador Bollinger Band consiste em três curvas: trilho médio, trilho superior e trilho inferior. O trilho médio é a média móvel de n dias; os trilhos superior e inferior são calculados com base no trilho médio e na volatilidade histórica. Quando o preço das ações está perto do trilho superior, está na zona de sobrecompra; quando está perto do trilho inferior, está na zona de sobrevenda, e a área ao redor do trilho médio é uma faixa de preços razoável para o estoque.
Em resumo, esta estratégia usa inteligentemente o indicador PB médio para determinar a tendência de alta ou baixa dos preços das ações, e as bandas de Bollinger como um indicador auxiliar para determinar as condições de sobrecompra e sobrevenda, para encontrar sinais de negociação da relação entre os dois indicadores.
As principais vantagens desta estratégia são:
Os principais riscos desta estratégia são:
Para abordar os riscos acima, métodos como a otimização das configurações dos parâmetros, o rigor do stop loss, considerando os factores macro, a monitorização manual podem ser utilizados para a mitigação do risco.
As direcções de otimização desta estratégia incluem:
O desempenho geral desta estratégia é bastante satisfatório. Com o indicador PB médio como seu núcleo e as Bandas de Bollinger para ajudar a determinar os sinais de negociação, ele tem lógica simples, alta sensibilidade e resultados de backtest decentes. Continuando a otimizar as configurações de parâmetros, adicionando outros indicadores de assistência, implementando stop loss rigoroso, etc., a lucratividade e a estabilidade da estratégia podem ser melhoradas. Vale a pena verificar na negociação e aplicação ao vivo.
/*backtest start: 2024-01-09 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 30m basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("BandPass EOS", overlay=false, initial_capital = 1000) src = input(close, "Source", input.source) Period1 = input(41, "Fast Period", input.integer) Period2 = input(54, "Slow Period", input.integer) showBG = input(false, "Show crosses on background?", input.bool) UseReversalStop = input(true, "Use additional triggers?", input.bool) //Super Passband Filter a1 = 0.0 a2 = 0.0 PB = 0.0 RMS = 0.0 if bar_index > Period1 a1 := 5 / Period1 a2 := 5 / Period2 PB := (a1 - a2) * src + (a2 * (1 - a1) - a1 * (1 - a2)) * src[1] + (1 - a1 + 1 - a2) * nz(PB[1]) - (1 - a1) * (1 - a2) * nz(PB[2]) for i = 0 to 49 by 1 RMS := RMS + PB[i] * PB[i] RMS RMS := sqrt(RMS / 40) RMS z = 0 buy = PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z) sell = PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z) signal = buy ? 1 : sell ? -1 : 0 bg = buy ? color.green : sell ? color.red : color.white bg := showBG ? bg : na upperFill = PB>RMS ? color.lime : na lowerFill = PB<-RMS ? color.red : na p1 = plot(PB,"PB",color.red) p2 = plot(RMS,"+RMS",color.blue) p3 = plot(-RMS,"-RMS",color.blue) bgcolor(bg) fill(p1,p2,upperFill) fill(p1,p3,lowerFill) hline(0) //PERIOD testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0) testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0) testPeriod() => true lcolor = PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z) scolor = PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z) c1 = (PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z)) c2 = (PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z)) plot (c1 ? PB : na, style = plot.style_circles, color = color.red, linewidth = 3) plot (c2 ? PB : na, style = plot.style_circles, color = color.green, linewidth = 3) if (PB > PB [5] and crossover(PB, -RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, RMS) or PB > PB [5] and crossover (PB, z)) strategy.entry("long", strategy.long, when = testPeriod()) if (PB < PB [5] and crossunder(PB, RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, -RMS) or PB < PB [5] and crossunder (PB, z)) strategy.entry("short", strategy.short, when = testPeriod())