Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Bollinger Band Limit Market Maker Chiến lược

Bollinger Band Limit Market Maker Chiến lược

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-24 11:05:56
Tags:

img

Tổng quan

Đây là một chiến lược tạo ra thị trường sử dụng Bollinger Bands làm đầu vào, trung bình động làm đóng cửa và mức dừng lỗ đơn giản.

Chiến lược logic

Chiến lược này sử dụng các dải trên và dưới của Bollinger Bands như là các khu vực cơ hội để nhập vào các vị trí. Cụ thể, khi giá dưới dải dưới, nó sẽ mở các vị trí dài; khi giá trên dải trên, nó sẽ mở các vị trí ngắn.

Ngoài ra, chiến lược cũng sử dụng trung bình động làm điểm chuẩn để đóng các vị trí. Khi nắm giữ các vị trí dài, nếu giá trên trung bình động, nó sẽ chọn đóng các vị trí dài; tương tự như vậy, khi nắm giữ các vị trí ngắn, nếu giá dưới trung bình động, nó cũng sẽ chọn đóng các vị trí ngắn.

Đối với việc dừng lỗ, nó sử dụng một tỷ lệ stoploss đơn giản dựa trên giá nhập cảnh. Điều này có thể ngăn ngừa thiệt hại lớn trong các thị trường xu hướng.

Phân tích lợi thế

Những lợi thế chính của chiến lược này là:

  1. Sử dụng Bollinger Bands có thể nắm bắt hiệu quả biến động giá và có được nhiều cơ hội giao dịch hơn khi biến động tăng lên.
  2. Các chiến lược tạo ra thị trường có thể được hưởng lợi từ chênh lệch giá bán bằng cách giao dịch cả hai bên.
  3. Tỷ lệ dừng lỗ có thể chủ động kiểm soát rủi ro và tránh tổn thất lớn trong các thị trường xu hướng.

Phân tích rủi ro

Ngoài ra còn có một số rủi ro với chiến lược này:

  1. Bollinger Bands không phải lúc nào cũng là tín hiệu đầu vào đáng tin cậy và đôi khi có thể cung cấp tín hiệu sai.
  2. Các chiến lược của nhà tạo thị trường dễ bị tổn thương trong các thị trường khác nhau.
  3. Tỷ lệ dừng lỗ phần trăm có thể quá bạo lực và không thể thích nghi với các tình huống thị trường phức tạp.

Để giảm thiểu những rủi ro này, chúng ta có thể xem xét thêm các bộ lọc khác, tối ưu hóa cài đặt dừng lỗ hoặc hạn chế đúng kích thước vị trí.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Có chỗ cho việc tối ưu hóa thêm:

  1. Chúng ta có thể thử nghiệm các kết hợp tham số khác nhau để tìm các tham số tối ưu.
  2. Chúng ta có thể thêm nhiều bộ lọc để xác minh đa yếu tố.
  3. Chúng ta có thể sử dụng các phương pháp học máy để tự động tối ưu hóa các thông số.
  4. Chúng ta có thể xem xét các phương pháp dừng lỗ phức tạp hơn như SAR parabolic.

Kết luận

Nhìn chung, đây là một chiến lược tạo thị trường tần số cao rất có lợi nhuận. Nó tận dụng các băng Bollinger cho các tín hiệu giao dịch và kiểm soát rủi ro. Nhưng chúng ta cũng cần phải nhận thức được những khiếm khuyết của nó và xác minh cẩn thận trong giao dịch trực tiếp. Với các tối ưu hóa hơn nữa, chiến lược này có tiềm năng tạo ra lợi nhuận thậm chí ổn định hơn và lớn hơn.

/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(shorttitle="BBL", title="BB limit", overlay = true)


length = input(200, minval=1)
src = input(hlc3, title="Source")
xmult = input(44, minval=0.001, maxval=5000, title = "bb mult (0.1%)")
s = input(title="Trend source", defval = "sma", options = ["ema", "sma", "rma", "wma"])
basis = s == "ema" ? ema(src, length) : s == "sma" ? sma(src, length) : s =="rma" ? rma(src, length) : wma(src, length)
sd = input(title="Dev source", defval = "stdev", options = ["stdev", "dev"])
mult = xmult / 10  
dev = sd == "stdev" ? mult * stdev(src, length) : mult * dev(src, length)
diff = input(0.5, title = "Spread")
LongPrice(p) =>
    LongPrice = diff == 0 ? p : floor(p / diff) * diff

ShortPrice(p) =>
    ShortPrice = diff == 0 ? p : ceil(p / diff) * diff

pyr = input(1, title = "Pyramiding")
useStopLoss = input(true)
stoploss_xmult = input(15, minval=0.001, maxval=5000, title = "StopLoss 0.1%")
stopLoss_mult = sd == "simple" ? 1 + stoploss_xmult / 10 / 100 : stoploss_xmult / 10  
dev2 = sd == "stdev" ? stopLoss_mult * stdev(src, length) : sd == "dev" ? stopLoss_mult * dev(src, length) : (stopLoss_mult - 1) * basis
upper = basis + (1*dev)
lower = basis - (1*dev)
plot(basis, color=fuchsia, linewidth=2)
plot(upper, color=green, linewidth=2)
plot(lower, color=green, linewidth=2)


strategy.cancel_all()

if strategy.position_size > 0 and close <= basis + diff * 2
    strategy.order("Close long", strategy.short, strategy.position_size, limit = ShortPrice(basis))
else 
    if strategy.position_size < 0 and close >= basis - diff * 2
        strategy.order("Close short", strategy.long, -strategy.position_size, limit = LongPrice(basis))
            
stopLossPrice1 = na
stopLossPrice2 = na
add = na
openOrderCondition = close > lower - 2 * diff and (strategy.opentrades < pyr or (strategy.position_size < 0 and strategy.position_avg_price > lower * (1 + stopLoss_mult / 100)))
if openOrderCondition
    add := strategy.position_size > 0 ? -strategy.position_size : close >= basis - diff * 2 ? 0 : -strategy.position_size
    strategy.order("Open long", strategy.long, strategy.equity / pyr / lower + add, limit = LongPrice(lower))
if useStopLoss and (strategy.position_size > 0 or openOrderCondition)
    add = openOrderCondition ? strategy.equity / pyr / lower : 0
    posPrice = strategy.position_size <= 0 ? lower : strategy.position_avg_price
    posSize = strategy.position_size <= 0 ? 0 : strategy.position_size
    stopLossPrice1 := posPrice * (1 - stopLoss_mult / 100)
    strategy.order("StopLoss open short ", strategy.short, posSize + add + strategy.equity / pyr / stopLossPrice1, stop = ShortPrice(stopLossPrice1))


openOrderCondition := close < upper + 2 * diff and (strategy.opentrades < pyr or (strategy.position_size > 0 and strategy.position_avg_price * (1 + stopLoss_mult / 100) < upper))
if openOrderCondition
    add := strategy.position_size < 0 ? strategy.position_size : close <= basis + diff * 2 ? 0 : strategy.position_size
    strategy.order("Open short", strategy.short, strategy.equity / pyr / upper + add, limit = ShortPrice(upper))
if useStopLoss and (strategy.position_size < 0 or openOrderCondition)
    add = openOrderCondition ? strategy.equity / pyr / upper : 0
    posPrice = strategy.position_size >= 0 ? upper : strategy.position_avg_price
    posSize = strategy.position_size >= 0 ? 0 : -strategy.position_size
    stopLossPrice2 := posPrice * (1 + stopLoss_mult / 100)
    strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, posSize + add + strategy.equity / pyr / stopLossPrice2, stop = LongPrice(stopLossPrice2))

plot(not useStopLoss ? na : stopLossPrice1, color=red, linewidth=2)
plot(not useStopLoss ? na : stopLossPrice2, color=red, linewidth=2)

// === Backtesting Dates ===
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2018, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(14, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(14, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = testPeriodSwitch == true ? testPeriod() : true
// === /END
if not isPeriod
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all()
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu