В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия торговли с использованием многофильтровых полос Боллинджера

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-17 15:12:57
Тэги:

Обзор

Многофильтровая стратегия торговли полосами Боллинджера - это количественная стратегия торговли, которая сочетает в себе индикатор полос Боллинджера, индикатор скользящей средней, индикатор RSI и графические функции K-линии для многоусловного скрининга для генерации торговых сигналов при выполнении условий.

Принцип стратегии

Расчет показателя

Стратегия в основном использует три индикатора: полосы Боллинджера, скользящую среднюю и RSI. Среди них средняя рельса полос Боллинджера - это n-дневная простая скользящая средняя цена, а верхние и нижние рельсы - средние рельсы +2 стандартных отклонений и средние рельсы -2 стандартных отклонений соответственно.

Торговые сигналы

Стратегия генерирует торговые сигналы с помощью следующих трех основных условий:

(1) Прорыв нижней полосы Боллинджера и противоречие тела линии K. Когда цена закрытия проходит через нижнюю полосу вверх, и цвет тела линии K противоречит текущему направлению тренда, делайте длинный курс.

(2) Прорыв верхней полосы Боллинджера и противоречие тела линии K. Когда цена закрытия проходит через верхнюю полосу вниз, и цвет тела линии K противоречит текущему направлению тренда, перейдите на короткий.

Если направление положения согласуется с изменением цвета тела линии K, закрыть положение.

Кроме того, стратегия также устанавливает фильтры скользящей средней, фильтры корпуса K-линии, фильтры RSI и другие вспомогательные условия для строгого контроля входа.

Анализ преимуществ

Многочисленные строгие условия контроля могут уменьшить риск ложных прорывов
Метод отслеживания трендов уменьшает частоту торговли
Индикатор RSI помогает избежать ловушек переворота

Анализ рисков

Неправильные настройки параметров Боллинджера могут привести к малому количеству сигналов
Неудачные побеги могут привести к большим потерям
Низкая частота торгов может лишить некоторых торговых возможностей

Риски могут быть уменьшены путем корректировки параметров Боллинджера и строгого контроля остановок.

Руководство по оптимизации

Испытать эффективность стратегии при различных параметрах для поиска оптимальных параметров
Добавить алгоритмы машинного обучения для автоматической оптимизации параметров
Добавить больше факторов и фильтров для улучшения стабильности стратегии

Резюме

В целом, эта стратегия является типичной средне- и долгосрочной стратегией, следующей за трендом. Благодаря многоусловному скринингу и строгому контролю времени входа и выхода с подходом к трендовой торговле, она может уменьшить ненужную торговлю и улавливать средне- и долгосрочные рыночные тенденции.

/*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()

Больше