В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия торговли процентными полосами Боллинджера

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-11 11:14:53
Тэги:

Обзор

Эта стратегия основана на индикаторе Bollinger Bands, в сочетании с скользящими средними и техническим индикатором ATR, для реализации краткосрочной системы прорыва. Стратегия рассчитывает относительную процентную позицию цен в канале Bollinger Bands для оценки ситуаций перекупа и перепродажи, в сочетании с новыми максимумами и минимумами, чтобы генерировать торговые сигналы.

Логика стратегии

Расчет диапазона полос Боллинджера и относительной процентной позиции цен в пределах канала
Расчет скользящих средних отдельно для открытых, закрытых, высоких и низких цен
Расчет индикатора ATR и установка линий остановки потерь в сочетании с ATR
Оценить, близки ли цены к новым максимумам или новым минимумам
Сочетание годовых максимумов и минимумов для оценки тенденций в более широкие временные рамки
Создание торговых сигналов на основе изменений процента полос Боллинджера и новых максимумов/низких значений

Эта стратегия использует канал Болинджерских полос для оценки волатильности рынка, причем ширина канала определяется стандартным отклонением. Сигналы покупки генерируются, когда цены опускаются ниже нижней полосы, и сигналы продажи, когда цены опускаются выше верхней полосы. Движущиеся средние могут сглаживать колебания Болинджера и уменьшать ложные прорывы.

Преимущества

Строгие фильтры прорыва Bollinger Bands помогают уменьшить ложные сигналы
Движущиеся средние сглаживают цены и выявляют истинные тенденции
Индикатор ATR динамически отслеживает остановку потери и ограничивает однократные потери по сделке
Новые максимумы/минусы и годовые максимумы/минусы делают сигналы более надежными
Эффективное сочетание нескольких показателей повышает эффективность

Риски и решения

Неправильные параметры Bollinger Bands могут вызывать чрезмерные ложные прорывы, для достижения наилучших результатов следует тестировать различные комбинации параметров.
Ориентировочная цена закрытия может привести к снижению, превышающему установленный ATR диапазон стоп-лосса, следует рассмотреть возможность использования более волатильных высоких/низких цен для расчета процентов.
Строгое Bollinger-фильтрация может пропустить некоторые долгосрочные трендовые возможности, адекватно расслабить фильтры и период хранения.
Показатель ATR следит за большими колебаниями цен медленно, учитывайте более высокие показатели волатильности, такие как истинный диапазон
Новые взлеты/снижения легко нарушаются короткосрочным шумом, оценить статистическую значимость и устойчивость тренда

Руководство по оптимизации

Испытать различные комбинации параметров для определения оптимальных параметров Боллинджера и длин скользящих средних
Использовать комбинацию моделей, включающих различные параметры Боллинджера или скользящие средние
Проверка надежности в разных периодах времени и продуктах, улучшение адаптивности
Включайте более высокие сигналы временных рамок, такие как ежедневные сигналы Боллинджера или сезонные факторы
Оценка возможностей для расширения охвата и рентабельности стратегии в соответствии с тенденциями

Заключение

Эта стратегия эффективно сочетает в себе процентные диапазоны Боллинджера, скользящие средние, индикатор ATR, новые максимумы / минимумы и ежегодные максимумы / минимумы, чтобы построить относительно строгую и эффективную краткосрочную торговую систему прорыва. Ее выдающееся преимущество заключается в использовании различных инструментов для снижения шума и выявления истинных сигналов тренда. Конечно, стратегия также сталкивается с некоторыми трудностями настройки параметров и упущенными возможностями в строгих условиях. В целом она представляет собой уникальный торговый стиль и высокоэффективную стратегию прорыва Боллинджера, которая требует дальнейших исследований и проверки реальных торговых данных.

/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © HeWhoMustNotBeNamed

//@version=4
strategy("Bollinger %B Candles Strategy", overlay=false, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01, calc_on_order_fills = true)

BBLength = input(100, minval=1, step=1)
StdDev = 10
useMovingAverage = input(true)
MAType = input(title="Moving Average Type", defval="rma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
lookbackPeriod = input(22, minval=10, step=10)
colorByPreviousClose = input(true)

AtrMAType = input(title="Moving Average Type", defval="hma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
AtrLength = input(10)
AtrMult = input(4)
wicks = input(false)

considerYearlyHighLow = input(false)
considerNewLongTermHighLows = input(false)
shortHighLowPeriod = 100
longHighLowPeriod = 200
tradeDirection = input(title="Trade Direction", defval=strategy.direction.all, options=[strategy.direction.all, strategy.direction.long, strategy.direction.short])

backtestYears = input(10, minval=1, step=1)


//////////////////////////////////// Calculate new high low condition //////////////////////////////////////////////////
f_calculateNewHighLows(shortHighLowPeriod, longHighLowPeriod, considerNewLongTermHighLows)=>
    newHigh = highest(shortHighLowPeriod) == highest(longHighLowPeriod) or not considerNewLongTermHighLows
    newLow = lowest(shortHighLowPeriod) == lowest(longHighLowPeriod) or not considerNewLongTermHighLows
    [newHigh,newLow]

//////////////////////////////////// Calculate Yearly High Low //////////////////////////////////////////////////
f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)=>
    yhigh = security(syminfo.tickerid, '12M', high[1]) 
    ylow = security(syminfo.tickerid, '12M', low[1]) 
    yhighlast = yhigh[365]
    ylowlast = ylow[365]
    yhighllast = yhigh[2 * 365]
    ylowllast = ylow[2 * 365]
    
    yearlyTrendUp = na(yhigh)? true : na(yhighlast)? close > yhigh : na(yhighllast)? close > max(yhigh,yhighlast) : close > max(yhigh, min(yhighlast, yhighllast))
    yearlyHighCondition = (  (na(yhigh) or na(yhighlast) ? true : (yhigh > yhighlast) ) and ( na(yhigh) or na(yhighllast) ? true : (yhigh > yhighllast))) or yearlyTrendUp or not considerYearlyHighLow
    yearlyTrendDown = na(ylow)? true : na(ylowlast)? close < ylow : na(ylowllast)? close < min(ylow,ylowlast) : close < min(ylow, max(ylowlast, ylowllast))
    yearlyLowCondition = (  (na(ylow) or na(ylowlast) ? true : (ylow < ylowlast) ) and ( na(ylow) or na(ylowllast) ? true : (ylow < ylowllast))) or yearlyTrendDown or not considerYearlyHighLow
    
    label_x = time+(60*60*24*1000*1)
    [yearlyHighCondition,yearlyLowCondition]

f_getMovingAverage(source, MAType, length)=>
    ma = sma(source, length)
    if(MAType == "ema")
        ma := ema(source,length)
    if(MAType == "hma")
        ma := hma(source,length)
    if(MAType == "rma")
        ma := rma(source,length)
    if(MAType == "vwma")
        ma := vwma(source,length)
    if(MAType == "wma")
        ma := wma(source,length)
    ma

inDateRange = true
[yearlyHighCondition,yearlyLowCondition] = f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)
[newHighS,newLowS] = f_calculateNewHighLows(shortHighLowPeriod, longHighLowPeriod, considerNewLongTermHighLows)
[middleclose, upperclose, lowerclose] = bb(close, BBLength, StdDev)
[middleopen, upperopen, loweropen] = bb(open, BBLength, StdDev)
[middlehigh, upperhigh, lowerhigh] = bb(high, BBLength, StdDev)
[middlelow, upperlow, lowerlow] = bb(low, BBLength, StdDev)

percentBClose = (close - lowerclose)*100/(upperclose-lowerclose)
percentBOpen = (open - loweropen)*100/(upperopen-loweropen)
percentBHigh = (high - lowerhigh)*100/(upperhigh-lowerhigh)
percentBLow = (low - lowerlow)*100/(upperlow-lowerlow)

percentBMAClose = f_getMovingAverage(percentBClose, MAType, lookbackPeriod)
percentBMAOpen = f_getMovingAverage(percentBOpen, MAType, lookbackPeriod)
percentBMAHigh = f_getMovingAverage(percentBHigh, MAType, lookbackPeriod)
percentBMALow = f_getMovingAverage(percentBLow, MAType, lookbackPeriod)

newOpen = useMovingAverage? percentBMAOpen : percentBOpen
newClose = useMovingAverage? percentBMAClose : percentBClose
newHigh = useMovingAverage? percentBMAHigh : percentBHigh
newLow = useMovingAverage? percentBMALow : percentBLow

truerange = max(newHigh, newClose[1]) - min(newLow, newClose[1])

averagetruerange = f_getMovingAverage(truerange, AtrMAType, AtrLength)
atr = averagetruerange * AtrMult

longStop = newClose - atr
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := (wicks ? newLow[1] : newClose[1]) > longStopPrev ? max(longStop, longStopPrev) : longStop

shortStop = newClose + atr
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := (wicks ? newHigh[1] : newClose[1]) < shortStopPrev ? min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop

dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and (wicks ? newHigh : newClose) > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and (wicks ? newLow : newClose) < longStopPrev ? -1 : dir

trailingStop = dir == 1? longStop : shortStop

candleColor = colorByPreviousClose ?
                 (newClose[1] < newClose ? color.green : newClose[1] > newClose ? color.red : color.silver) : 
                 (newOpen < newClose ? color.green : newOpen > newClose ? color.red : color.silver)
plotcandle(newOpen, newHigh, newLow, newClose, title='PercentBCandle', color = candleColor, wickcolor=candleColor)
plot(trailingStop, title="TrailingStop", style=plot.style_linebr, linewidth=1, color= dir == 1 ? color.green : color.red)

buyCondition = dir==1 and yearlyHighCondition and newHighS
exitBuyCondition = dir == -1
sellCondition = dir == -1 and yearlyLowCondition and newLowS
exitSellCondition = dir == 1
strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)

barcolor(buyCondition? color.lime : sellCondition ? color.orange : color.silver)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition and inDateRange, oca_name="oca_buy")
strategy.close("Buy", when=exitBuyCondition)

strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition and inDateRange, oca_name="oca_sell")
strategy.close("Sell", when=exitSellCondition)

Больше