Chiến lược này là một cách tiếp cận đầu tư thông minh kết hợp Trung bình chi phí đô la (DCA) với chỉ số kỹ thuật Bollinger Bands. Nó xây dựng các vị trí một cách có hệ thống trong thời gian giảm giá bằng cách tận dụng các nguyên tắc đảo ngược trung bình. Cơ chế cốt lõi thực hiện mua hàng với số tiền cố định khi giá vượt qua mức Bollinger Band thấp hơn, nhằm đạt được giá nhập cảnh tốt hơn trong thời gian điều chỉnh thị trường.
Chiến lược này được xây dựng trên ba trụ cột cơ bản: 1) Trung bình chi phí đô la, làm giảm rủi ro thời gian thông qua các khoản đầu tư cố định thường xuyên; 2) Lý thuyết đảo ngược trung bình, cho rằng giá cuối cùng sẽ quay trở lại mức trung bình lịch sử của chúng; 3) Chỉ số Bollinger Bands để xác định các vùng mua quá mức và bán quá mức. Các tín hiệu mua được kích hoạt khi giá phá vỡ dưới dải dưới, với số lượng mua được xác định bằng cách chia số tiền đầu tư đặt ra bằng giá hiện tại. Chiến lược sử dụng EMA 200 giai đoạn làm dải giữa với nhân lệ lệ lệ chuẩn 2 để xác định dải trên và dưới.
Đây là một chiến lược mạnh mẽ kết hợp phân tích kỹ thuật với các phương pháp đầu tư có hệ thống. Nó sử dụng Bollinger Bands để xác định các cơ hội bán quá mức trong khi thực hiện Trung bình chi phí đô la để giảm rủi ro.
/*backtest start: 2019-12-23 08:00:00 end: 2024-12-10 08:00:00 period: 1d basePeriod: 1d exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("DCA Strategy with Mean Reversion and Bollinger Band", overlay=true) // Define the strategy name and set overlay=true to display on the main chart // Inputs for investment amount and dates investment_amount = input.float(10000, title="Investment Amount (USD)", tooltip="Amount to be invested in each buy order (in USD)") // Amount to invest in each buy order open_date = input(timestamp("2024-01-01 00:00:00"), title="Open All Positions On", tooltip="Date when to start opening positions for DCA strategy") // Date to start opening positions close_date = input(timestamp("2024-08-04 00:00:00"), title="Close All Positions On", tooltip="Date when to close all open positions for DCA strategy") // Date to close all positions // Bollinger Band parameters source = input.source(title="Source", defval=close, group="Bollinger Band Parameter", tooltip="The price source to calculate the Bollinger Bands (e.g., closing price)") // Source of price for calculating Bollinger Bands (e.g., closing price) length = input.int(200, minval=1, title='Period', group="Bollinger Band Parameter", tooltip="Period for the Bollinger Band calculation (e.g., 200-period moving average)") // Period for calculating the Bollinger Bands (e.g., 200-period moving average) mult = input.float(2, minval=0.1, maxval=50, step=0.1, title='Standard Deviation', group="Bollinger Band Parameter", tooltip="Multiplier for the standard deviation to define the upper and lower bands") // Multiplier for the standard deviation to calculate the upper and lower bands // Timeframe selection for Bollinger Bands tf = input.timeframe(title="Bollinger Band Timeframe", defval="240", group="Bollinger Band Parameter", tooltip="The timeframe used to calculate the Bollinger Bands (e.g., 4-hour chart)") // Timeframe for calculating the Bollinger Bands (e.g., 4-hour chart) // Calculate BB for the chosen timeframe using security [basis, bb_dev] = request.security(syminfo.tickerid, tf, [ta.ema(source, length), mult * ta.stdev(source, length)]) // Calculate Basis (EMA) and standard deviation for the chosen timeframe upper = basis + bb_dev // Calculate the Upper Band by adding the standard deviation to the Basis lower = basis - bb_dev // Calculate the Lower Band by subtracting the standard deviation from the Basis // Plot Bollinger Bands plot(basis, color=color.red, title="Middle Band (SMA)") // Plot the middle band (Basis, EMA) in red plot(upper, color=color.blue, title="Upper Band") // Plot the Upper Band in blue plot(lower, color=color.blue, title="Lower Band") // Plot the Lower Band in blue fill(plot(upper), plot(lower), color=color.blue, transp=90) // Fill the area between Upper and Lower Bands with blue color at 90% transparency // Define buy condition based on Bollinger Band buy_condition = ta.crossunder(source, lower) // Define the buy condition when the price crosses under the Lower Band (Mean Reversion strategy) // Execute buy orders on the Bollinger Band Mean Reversion condition if (buy_condition ) // Check if the buy condition is true and time is within the open and close date range strategy.order("DCA Buy", strategy.long, qty=investment_amount / close) // Execute the buy order with the specified investment amount // Close all positions on the specified date if (time >= close_date) // Check if the current time is after the close date strategy.close_all() // Close all open positions // Track the background color state var color bgColor = na // Initialize a variable to store the background color (set to 'na' initially) // Update background color based on conditions if close > upper // If the close price is above the Upper Band bgColor := color.red // Set the background color to red else if close < lower // If the close price is below the Lower Band bgColor := color.green // Set the background color to green // Apply the background color bgcolor(bgColor, transp=90, title="Background Color Based on Bollinger Bands") // Set the background color based on the determined condition with 90% transparency // Postscript: // 1. Once you have set the "Investment Amount (USD)" in the input box, proceed with additional configuration. // Go to "Properties" and adjust the "Initial Capital" value by calculating it as "Total Closed Trades" multiplied by "Investment Amount (USD)" // to ensure the backtest results are aligned correctly with the actual investment values. // // Example: // Investment Amount (USD) = 100 USD // Total Closed Trades = 10 // Initial Capital = 10 x 100 = 1,000 USD // Investment Amount (USD) = 200 USD // Total Closed Trades = 24 // Initial Capital = 24 x 200 = 4,800 USD