Стратегия Bollinger Bands Breakout - это краткосрочная стратегия, оптимизированная для криптоторговли. Она использует хорошо зарекомендованный индикатор Bollinger Bands в качестве основного генератора сигналов и способна занимать как длинные, так и короткие позиции.
Стратегия обладает высоким уровнем конфигурации, включая параметры полос Боллинджера, различные фильтры, настройки прибыли / остановки потери и максимальный порог внутридневного убытка.
Стратегия сосредоточена вокруг индикатора Bollinger Bands, который рассчитывает среднюю полосу, верхнюю полосу и нижнюю полосу, которые служат прокси для средних цен и пределов волатильности.
Кроме того, для предотвращения ложных сигналов внедрены несколько фильтров:
Тенденционный фильтр: длинный выше скользящей средней, короткий ниже скользящей средней
Фильтр волатильности: торгуется только при увеличении волатильности
Фильтр направления: настраивается только для длинного, короткого или обоих направлений
Фильтр скорости изменения: требуется достаточное движение цены от предыдущего закрытия
Фильтр даты: для спецификации временных рамок обратного тестирования
Выходы обрабатываются с помощью механизмов take profit, stop loss и trailing stop для блокировки прибыли и ограничения потерь.
К основным преимуществам этой стратегии относятся:
Индикатор надежных полос Боллинджера как основной сигнал
Настраиваемые фильтры предотвращают нежелательные сделки
Всеобъемлющий дизайн стоп-лосса/приобретения прибыли
Максимальная защита от внутридневных потерь при чрезвычайном снижении
Процветает на развивающихся рынках с потенциалом получения прибыли
Несмотря на преимущества, некоторые риски сохраняются:
Удары вокруг полос Боллинджера могут привести к потерям
Слишком жесткие фильтры уменьшают торговлю на рынках с ограниченным диапазоном
Пробелы могут превентивно остановить позиции
Нельзя полностью избежать экстремальных переездов
Снижение последствий включает регулирование фильтров, ручное вмешательство и настройки остановок.
Возможные оптимизации этой стратегии:
Поиск оптимальных комбинаций параметров
Внедрение машинного обучения для адаптивной оптимизации
Исследование лучших методов остановки потерь, например, остановки волатильности
Включайте чувства для руководства дискреционными действиями
Использование коррелирующих инструментов для статистического арбитража
Стратегия Bollinger Bands Breakout - это проверенная временем система для краткосрочной торговли трендами. Сочетая преимущества сигналов Bollinger Bands и благоразумных фильтров, она генерирует качественные записи для трендов, избегая ложных сигналов.
/*backtest start: 2022-11-22 00:00:00 end: 2023-11-04 05:20:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Bollinger Bands - Breakout Strategy",overlay=true ) // Define the length of the Bollinger Bands bbLengthInput = input.int (15,title="Length", group="Bollinger Bands", inline="BB") bbDevInput = input.float (2.0,title="StdDev", group="Bollinger Bands", inline="BB") // Define the settings for the Trend Filter trendFilterInput = input.bool(false, title="Above/Below", group = "Trend Filter", inline="Trend") trendFilterPeriodInput = input(223,title="", group = "Trend Filter", inline="Trend") trendFilterType = input.string (title="", defval="EMA",options=["EMA","SMA","RMA", "WMA"], group = "Trend Filter", inline="Trend") volatilityFilterInput = input.bool(true,title="StdDev", group = "Volatility Filter", inline="Vol") volatilityFilterStDevLength = input(15,title="",group = "Volatility Filter", inline="Vol") volatilityStDevMaLength = input(15,title=">MA",group = "Volatility Filter", inline="Vol") // ROC Filter // f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/ f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1] high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false) roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false) roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true // Trade Direction Filter // tradeDirectionInput = input.string("Auto",options=["Auto", "Long&Short","Long Only", "Short Only"], title="Trade", group="Direction Filter", tooltip="Auto: if a PERP is detected (in the symbol description), trade long and short\n Otherwise as per user-input") // tradeDirection = switch tradeDirectionInput // "Auto" => str.contains(str.lower(syminfo.description), "perp") or str.contains(str.lower(syminfo.description), ".p") ? strategy.direction.all : strategy.direction.long // "Long&Short" => strategy.direction.all // "Long Only" => strategy.direction.long // "Short Only" => strategy.direction.short // => strategy.direction.all // strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection) // Calculate and plot the Bollinger Bands [bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb (close, bbLengthInput, bbDevInput) plot(bbMiddle, "Basis", color=color.orange) bbUpperPlot = plot(bbUpper, "Upper", color=color.blue) bbLowerrPlot = plot(bbLower, "Lower", color=color.blue) fill(bbUpperPlot, bbLowerrPlot, title = "Background", color=color.new(color.blue, 95)) // Calculate and view Trend Filter float tradeConditionMa = switch trendFilterType "EMA" => ta.ema(close, trendFilterPeriodInput) "SMA" => ta.sma(close, trendFilterPeriodInput) "RMA" => ta.rma(close, trendFilterPeriodInput) "WMA" => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput) // Default used when the three first cases do not match. => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput) trendConditionLong = trendFilterInput ? close > tradeConditionMa : true trendConditionShort = trendFilterInput ? close < tradeConditionMa : true plot(trendFilterInput ? tradeConditionMa : na, color=color.yellow) // Calculate and view Volatility Filter stdDevClose = ta.stdev(close,volatilityFilterStDevLength) volatilityCondition = volatilityFilterInput ? stdDevClose > ta.sma(stdDevClose,volatilityStDevMaLength) : true bbLowerCrossUnder = ta.crossunder(close, bbLower) bbUpperCrossOver = ta.crossover(close, bbUpper) bgcolor(volatilityCondition ? na : color.new(color.red, 95)) // Date Filter start = input(timestamp("2017-01-01"), "Start", group="Date Filter") finish = input(timestamp("2050-01-01"), "End", group="Date Filter") date_filter = true // Entry and Exit Conditions entryLongCondition = bbUpperCrossOver and trendConditionLong and volatilityCondition and date_filter and roc_filter entryShortCondition = bbLowerCrossUnder and trendConditionShort and volatilityCondition and date_filter and roc_filter exitLongCondition = bbLowerCrossUnder exitShortCondition = bbUpperCrossOver // Orders if entryLongCondition strategy.entry("EL", strategy.long) if entryShortCondition strategy.entry("ES", strategy.short) if exitLongCondition strategy.close("EL") if exitShortCondition strategy.close("ES") // Long SL/TP/TS xl_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Treshold %") xl_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Offset %") xl_ts_tick = xl_ts_percent * close/syminfo.mintick/100 xl_to_tick = xl_to_percent * close/syminfo.mintick/100 xl_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Long", inline="LSLTP") xl_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Long", inline="LSLTP") xl_sl_price = strategy.position_avg_price * (1-xl_sl_percent/100) xl_tp_price = strategy.position_avg_price * (1+xl_tp_percent/100) strategy.exit("XL+SL/TP", "EL", stop=xl_sl_price, limit=xl_tp_price, trail_points=xl_ts_tick, trail_offset=xl_to_tick,comment_loss= "XL-SL", comment_profit = "XL-TP",comment_trailing = "XL-TS") // Short SL/TP/TS xs_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Treshold %") xs_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Offset %") xs_ts_tick = xs_ts_percent * close/syminfo.mintick/100 xs_to_tick = xs_to_percent * close/syminfo.mintick/100 xs_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Stop Loss %") xs_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Take Profit %") xs_sl_price = strategy.position_avg_price * (1+xs_sl_percent/100) xs_tp_price = strategy.position_avg_price * (1-xs_tp_percent/100) strategy.exit("XS+SL/TP", "ES", stop=xs_sl_price, limit=xs_tp_price, trail_points=xs_ts_tick, trail_offset=xs_to_tick,comment_loss= "XS-SL", comment_profit = "XS-TP",comment_trailing = "XS-TS") max_intraday_loss = input.int(10, title="Max Intraday Loss (Percent)", group="Risk Management") //strategy.risk.max_intraday_loss(max_intraday_loss, strategy.percent_of_equity) // Monthly Returns table, modified from QuantNomad. Please put calc_on_every_tick = true to plot it. monthly_table(int results_prec, bool results_dark) => new_month = month(time) != month(time[1]) new_year = year(time) != year(time[1]) eq = strategy.equity bar_pnl = eq / eq[1] - 1 cur_month_pnl = 0.0 cur_year_pnl = 0.0 // Current Monthly P&L cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // Current Yearly P&L cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls var month_pnl = array.new_float(0) var month_time = array.new_int(0) var year_pnl = array.new_float(0) var year_time = array.new_int(0) last_computed = false if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast)) if (last_computed[1]) array.pop(month_pnl) array.pop(month_time) array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1]) array.push(month_time, time[1]) if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast)) if (last_computed[1]) array.pop(year_pnl) array.pop(year_time) array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1]) array.push(year_time, time[1]) last_computed := barstate.islast ? true : nz(last_computed[1]) // Monthly P&L Table var monthly_table = table(na) cell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5 cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555 cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF // ell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5 // cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555 // cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF if (barstate.islast) monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, bgcolor=cell_hr_bg_color,border_width=1,border_color=cell_border_color) table.cell(monthly_table, 0, 0, syminfo.tickerid + " " + timeframe.period, text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.lime : array.get(year_pnl, yi) < 0 ? color.red : color.gray table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, results_prec)), bgcolor = y_color) for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1 m_col = month(array.get(month_time, mi)) m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.lime : array.get(month_pnl, mi) < 0 ? color.red : color.gray table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, results_prec)), bgcolor = m_color) results_prec = input(2, title = "Precision", group="Results Table") results_dark = input.bool(defval=true, title="Dark Mode", group="Results Table") monthly_table(results_prec, results_dark)