В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия возвращения равной стоимости Блинга и фильтрация объемов сделок

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-21 18:20:13
Тэги:ББSMAСДVOL

布林带均值回归交易策略与成交量过滤

Обзор

Эта стратегия является торговой системой, основанной на принципах Брин-ленды и уравнительного возвращения, а также сочетает условия фильтрации объема сделок. Эта стратегия использует свойства колебаний между ценой на Брин-ленде, покупая, когда цена касается уравнительного возвращения, и продавая, когда цена касается уравнительного возвращения, чтобы поймать возможность. Благодаря внедрению фильтрации объема сделок стратегия еще больше повышает надежность сигналов сделок, избегая ошибочных суждений в условиях низкой ликвидности.

Принципы стратегии

  1. Настройка ленты:

    • Использование 20-дневного цикла
    • Средняя траектория - 20-дневная простая движущаяся средняя (SMA)
    • Вверх-вниз - это средний путь плюс минус два стандартных отклонения.
  2. Сигналы для торговли:

    • Сигнал покупки: цена выходит из-под линии Брин.
    • Сигналы продажи: цена выходит сверху и идет по трассе.
  3. Процесс фильтрации:

    • Выберите, включить или не включить фильтрацию транзакций
    • Для того, чтобы запустить сигнал, необходимо, чтобы объем сделок превысил установленный порог (предполагается 100 000).
  4. Исполнение:

    • Покупайте больше, когда появится сигнал покупать.
    • В случае проданного сигнала выставьте позицию многоголовой и освободите ее.
    • Плохое положение при сигнале покупки
    • При включении фильтрации объема транзакций транзакции выполняются только при условии выполнения условий объема транзакций.

Стратегические преимущества

  1. Принцип уравнительной регрессии: использование свойств уравнительной регрессии колебаний цен на финансовых рынках повышает вероятность прибыли.

  2. Динамическая адаптивность: Брин-ленты могут автоматически адаптироваться в зависимости от волатильности рынка, что позволяет адаптировать стратегию к различным рыночным условиям.

  3. Управление рисками: с помощью установки Блинн-Белта на подъезде поставляется естественная стоп-лосс-стоп-позиция для торговли.

  4. Подтверждение объема сделок: внедрение фильтрации объема сделок повышает надежность сигналов сделок и снижает риск ложных прорывов.

  5. Двусторонние сделки: стратегическая поддержка большего и меньшего, чтобы максимально использовать двусторонние возможности рынка.

  6. Визуализация: графическое изображение ленты и торговых сигналов для интуитивного понимания и анализа стратегии.

Стратегические риски

  1. Риск рыночных потрясений: в условиях рыночных потрясений частое попадание в обморок Брин-Белда может привести к непрерывным потерям.

  2. Недостаток трендовых рынков: в сильно трендовых рынках стратегия может пропустить значительные рынки или частое разрыв приводит к ограниченным доходам.

  3. Риск фальшивого прорыва: несмотря на то, что количество транзакций отфильтровано, могут возникнуть ошибочные сделки, вызванные фальшивым прорывом.

  4. Параметрическая чувствительность: настройки на циклы Бринга, множители и пороги объема сделок имеют большое влияние на стратегическую производительность, а неправильные настройки могут привести к чрезмерной торговле или упущенным возможностям.

  5. Сдвигные точки и расходы на сделки: Частые сделки могут привести к более высоким расходам на сделки, которые влияют на общую прибыль.

Оптимизация стратегии

  1. Тенденционная фильтрация: внедрение дополнительных трендовых индикаторов (например, Движущаяся средняя или ADX) и корректировка стратегического поведения в сильно трендовых рынках.

  2. Оптимизация динамических параметров: автоматическая корректировка параметров Блинн-бенда и порога объема сделок в соответствии с волатильностью рынка, повышение адаптивности стратегии.

  3. Оптимизация стоп-потери: внедрение трек-стоп или динамического стоп-постановки на основе ATR для лучшего контроля риска.

  4. Подтверждение сигнала: в сочетании с другими техническими показателями (например, RSI или MACD) происходит вторичное подтверждение сигналов торговли для повышения точности.

  5. Управление доходами: реализация частичной логики сдерживания и наращивания доходов, оптимизация управления капиталом и соотношения доходов от риска.

  6. Временная фильтрация: добавление ограничений в окне времени торговли, чтобы избежать больших колебаний или недостаточной ликвидности.

  7. Проверка и оптимизация: проводить более полный исторический анализ и оптимизировать комбинации параметров с использованием методов, таких как генетические алгоритмы.

Подведение итогов

Стратегия Брин-Белда - это количественная торговая система, которая сочетает в себе принципы технического анализа и статистики. Стратегия предназначена для использования волатильных характеристик цен и подтверждения объема сделок в Брин-Белде, чтобы поймать краткосрочные возможности для реверсии рынка. Хотя стратегия хорошо работает на нестабильных рынках, есть еще место для улучшения в отношении сильных тенденций и управления рисками. Ее стабильность и рентабельность в различных рыночных условиях могут быть дополнительно улучшены путем внедрения дополнительных условий фильтрации, изменения динамических параметров и более сложной стратегии управления капиталом.


/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)

// Bollinger Bands
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")

basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Plotting Bollinger Bands
plot(basis, title="Basis", color=color.blue)
plot(upper, title="Upper Band", color=color.red)
plot(lower, title="Lower Band", color=color.red)

// Trading logic
longCondition = ta.crossover(src, lower)
shortCondition = ta.crossunder(src, upper)

// Plotting signals
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Strategy execution
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Long", when=shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=longCondition)

// Volume filter (optional)
useVolumeFilter = input(true, title="Use Volume Filter")
volumeThreshold = input(100000, title="Volume Threshold")

volumeCondition = na(volume) ? na : volume > volumeThreshold

if useVolumeFilter
    longCondition := longCondition and volumeCondition
    shortCondition := shortCondition and volumeCondition

// Final execution with volume filter
if useVolumeFilter
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    strategy.close("Long", when=shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
    strategy.close("Short", when=longCondition)

Содержание

Больше информации