Bear bear-Alpha "Boll" V2.33 For SOL ( 新增波動率閥門 + 防瀑布 + RSI )

VX : louiscoin tg : @opsave

簡單的策略創造不簡單的成功🏆

FMZ 圍觀bybit+35%=bearwin-sol Bybit實盤 詳細說明實盤參數設定篇

先講價格 不議價 不會便宜 “當日加好友當日購買多送天數2天起”

• 單月30天 單發/ 150 u
• 半年183天 單發/ 600 u
• 一年365天 單發/ 1000 u

更新后的策略代码介绍 以下是新增的要点说明：

新增功能和优化：

1. 引入RSI过滤：

   • 在进场条件中加入RSI指标，通过判断超买（RSI高于阈值）和超卖（RSI低于阈值）信号优化多空策略。
   • 可通过参数 USE_RSI_FILTER 控制是否启用。

2. 波动率监控：

   • 使用 VOL_NOW 和 VOL_OLD 对当前波动率进行比较，避免在高波动市场中过多交易，提升策略的稳定性。

3. 趋势强度判断：

   • 增加趋势强度 (TREND_STR) 参数，用于识别市场趋势的强弱。
   • 防止在趋势过强时盲目进场，降低风险。

4. 补仓安全检查：

   • 新增补仓条件，确保在市场风险较低的情况下进行补仓操作，提升策略的生存率。

5. 紧急止损：

   • 引入趋势强度和风险监控作为紧急止损触发条件，降低爆仓风险。
   • 可通过 USE_EMERGENCY_STOP 开关控制。

6. 参数可调性增强：

   • 添加统一的参数管理机制（例如RSI阈值、ATR阈值、波动率监控参数等），方便根据不同市场需求调整策略。

7. 优化布林带操作：

   • 对布林带的突破条件进行了更细致的划分，允许用户选择中轨开仓或上下轨开仓，灵活适应不同市场环境。

策略改进后的优势：

• 风险管理更完善：通过多种机制（波动率、RSI、趋势强度）控制进场和补仓条件，有效降低极端市场环境中的亏损概率。
• 高适配性：适配不同市场的波动特性，可用于主流币种如BTC、SOL等。
• 清晰的参数调整：用户可根据自身需求灵活调整策略参数，提高个性化操作的便利性。

建構思路： 解析此策略 Bear bear-Alpha 這裡我大大降低馬丁格爾爆倉風險的思路

我要講的是進場模式

為什麼要進場？ 我是怎麼去思考去建立這個策略

是因為測試下來沒吃到連續下跌大大增加存活率 雖然這種時候其實就是一個博弈的時候 如果存活了，你將會獲得一大筆資金 如果沒有存活那你就是歸零

馬丁他是一個倍數投注的策略 所以我的狀況就是既要又要， 所以我就要更改他的條件！ 我開始設立的想法是

1、應該是連續出現失敗的時候再去做投注 🌟降低N字下跌📉的走勢

2、加入反轉訊號/均值回歸/突破 🌟以布林帶為主要修正

3、限制買入張數 6-8單的最大限制 （加入這條件其實就變成批次進場了） 🌟控制資金佔比率

4、只做long 所以要找到震盪上漲的趨勢幣種 🌟也要符合市占率這樣下跌幅度會比山寨幣下跌幅度還的小 舉例：BTC跌幅20% 小幣基本腰斬50%起

如果你沒有判斷好的進場時機 很容易把你的保證金拉爆 就像是下圖圈取處，這種常規的馬丁容易吃滿就是風險變大的因素

策略描述：

1.	布林帶原理：布林帶（Bollinger Bands）是一種基於價格的波動率指標，透過計算價格的移動平均線（Moving Average, MA）和標準差（Standard Deviation, σ），形成上軌和下軌帶，反映市場波動範圍。
•	上軌： \[ B_{\text{upper}} = MA + k \times \sigma \] 
•	下軌： \[ B_{\text{lower}} = MA - k \times \sigma  \]
•	其中  MA  是移動平均線， \sigma  是標準差， k  是調整係數（通常設定為2）。

2.	均值回歸策略：你的策略基於價格有回歸到均值的假設，當價格偏離均值達到一定程度時，會回到其均值。當價格突破布林帶的上軌或下軌時，根據均值回歸進行反向操作。
•	若價格突破上軌（超買），進行空單操作，預期價格回到均值。
•	若價格跌破下軌（超賣），進行多單操作，預期價格回到均值。

3.	加倉策略（馬丁格爾）：你所採用的馬丁格爾加倉策略是有限次數（8倉），並且每次加倉都伴隨價格進一步偏離均值，倉位大小隨著價格偏離而加倍。
•	加倉次數設定為最多8次，避免無限加倉導致爆倉風險。
•	每次加倉比例為  P_n = P_{n-1} \times 2  （加倍原則），其中  P_n  表示第  n  次加倉的倉位大小。

4.	保證金管理：你建議將保證金控制在 30% 左右，以降低風險，這意味著你的槓桿和倉位會根據資金情況進行動態調整。
•	風險控制公式：假設最大虧損為  L ，槓桿為  Leverage ，初始倉位為  P_0 ，則總風險：

[ R_{\text{total}} = P_0 \times Leverage \times (1 + \text{加倉系數}) ] • 為了保證風險在可控範圍內，你會根據賬戶的總資金設置保證金佔比，來調整初始倉位大小。

5.	風險控制與回測結果：該策略在歷史數據測試中表現穩定，並且在非極端市場情況下（如連續暴跌）有較好的表現。當保證金越高、槓桿越低時，策略的爆倉風險隨之降低。
•	該策略也使用收盤價模型防止過擬合回測讓數據更貼近實盤

BTCUSDT回測結果 針對SOLUSDT回測結果