বোলিংজার ব্যান্ডস ব্রেকআউট কৌশল হ'ল ক্রিপ্টো ট্রেডিংয়ের জন্য অনুকূলিত একটি স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি মূল সংকেত জেনারেটর হিসাবে সুপ্রতিষ্ঠিত বোলিংজার ব্যান্ডস সূচক ব্যবহার করে এবং দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত উভয় অবস্থান নিতে সক্ষম। বিস্তৃত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়া সহ, এটি ট্রেন্ডিং বাজারের জন্য উপযুক্ত একটি শক্তিশালী স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম।
এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ডের পরামিতি, বিভিন্ন ফিল্টার, লাভ / স্টপ লস সেটিংস এবং সর্বাধিক ইনট্রা-ডে লস থ্রেশহোল্ড সহ একটি উচ্চ স্তরের কনফিগারিবিলিটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এই অভিযোজনযোগ্যতা কৌশলটিকে বিভিন্ন বাজারের ব্যবস্থায় নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স অর্জন করতে সক্ষম করে।
কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ড সূচকের চারপাশে ঘিরে রয়েছে, যা একটি মাঝারি ব্যান্ড, একটি উপরের ব্যান্ড এবং একটি নিম্ন ব্যান্ড গণনা করে যা মূল্যের গড় এবং অস্থিরতার সীমাগুলির জন্য প্রক্সি হিসাবে কাজ করে। উপরের বা নিম্নতম ব্যান্ডের উপরে দামের ক্রসিং প্রবেশ সংকেতগুলি তৈরি করে
এছাড়াও, মিথ্যা সংকেত এড়াতে একাধিক ফিল্টার বাস্তবায়ন করা হয়ঃ
প্রবণতা ফিল্টারঃ চলমান গড়ের উপরে দীর্ঘ, চলমান গড়ের নীচে সংক্ষিপ্ত
ভোল্টেবিলিটি ফিল্টারঃ শুধুমাত্র ভোল্টেবিলিটি বাড়ার সময় ট্রেড করুন
দিকনির্দেশ ফিল্টারঃ শুধুমাত্র দীর্ঘ, শুধুমাত্র সংক্ষিপ্ত বা উভয় দিকের জন্য কনফিগারযোগ্য
রেট অফ চেঞ্জ ফিল্টারঃ পূর্ববর্তী বন্ধ থেকে পর্যাপ্ত মূল্য আন্দোলন প্রয়োজন
তারিখ ফিল্টারঃ ব্যাকটেস্টিং টাইমফ্রেম স্পেসিফিকেশন
প্রাপ্তি এবং ক্ষতির সীমাবদ্ধতার জন্য প্রাপ্তি লাভ, স্টপ লস এবং ট্রেলিং স্টপ প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে প্রস্থানগুলি পরিচালিত হয়। সর্বাধিক ইনট্রাডে লস থ্রেশহোল্ড দৈনিক ড্রডাউন সুরক্ষার আরেকটি স্তর সরবরাহ করে।
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছেঃ
মূল সংকেত হিসাবে নির্ভরযোগ্য বোলিংজার ব্যান্ড সূচক
কাস্টমাইজযোগ্য ফিল্টার অবাঞ্ছিত ট্রেড প্রতিরোধ করে
স্টপ লস/টেক প্রফিট ডিজাইন
এক্সট্রিম ড্রাউনওভারের বিরুদ্ধে সর্বাধিক ইনট্রা-ডে লস গার্ড
লাভের সম্ভাবনা সহ ট্রেন্ডিং মার্কেটে সমৃদ্ধ
উপকারিতা সত্ত্বেও, কিছু ঝুঁকি রয়েছেঃ
বোলিংজার ব্যান্ডের আশেপাশে ঘোরাঘুরি ক্ষতির কারণ হতে পারে
খুব শক্ত ফিল্টারগুলি পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারে লেনদেন হ্রাস করে
ফাঁকগুলি পজিশনগুলিকে প্রতিরোধমূলকভাবে বন্ধ করতে পারে
চরম গতিবিধি সম্পূর্ণরূপে এড়ানো যায় না
এর মধ্যে রয়েছে ফিল্টার, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ এবং স্টপগুলি সামঞ্জস্য করা।
এই কৌশলটির সম্ভাব্য অপ্টিমাইজেশনঃ
সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় অনুসন্ধান
অভিযোজিত অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং প্রবর্তন করুন
স্টপ লস পদ্ধতির উপর আরও ভালো গবেষণা করুন, যেমন ভোল্টেবিলিটি স্টপ
বিবেচনার ভিত্তিতে পদক্ষেপ গ্রহণের জন্য অনুভূতি অন্তর্ভুক্ত করুন
পরিসংখ্যানগত সালিশের জন্য সংশ্লিষ্ট যন্ত্রপাতি ব্যবহার করা
বোলিংজার ব্যান্ডস ব্রেকআউট কৌশল হল স্বল্পমেয়াদী ট্রেন্ড ট্রেডিংয়ের জন্য একটি পরীক্ষিত সিস্টেম। বোলিংজার ব্যান্ডস সংকেত এবং সতর্ক ফিল্টারগুলির গুণাবলী একত্রিত করে, এটি মিথ্যা সংকেত এড়ানোর সময় প্রবণতার জন্য মানের এন্ট্রি তৈরি করে। ব্যাপক ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়াগুলি কার্যকরভাবে ড্রডাউনগুলিও ধারণ করে। ক্রমাগত উন্নতির সাথে, এই কৌশলটির একটি ভয়ঙ্কর স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেমে পরিণত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
/*backtest start: 2022-11-22 00:00:00 end: 2023-11-04 05:20:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Bollinger Bands - Breakout Strategy",overlay=true ) // Define the length of the Bollinger Bands bbLengthInput = input.int (15,title="Length", group="Bollinger Bands", inline="BB") bbDevInput = input.float (2.0,title="StdDev", group="Bollinger Bands", inline="BB") // Define the settings for the Trend Filter trendFilterInput = input.bool(false, title="Above/Below", group = "Trend Filter", inline="Trend") trendFilterPeriodInput = input(223,title="", group = "Trend Filter", inline="Trend") trendFilterType = input.string (title="", defval="EMA",options=["EMA","SMA","RMA", "WMA"], group = "Trend Filter", inline="Trend") volatilityFilterInput = input.bool(true,title="StdDev", group = "Volatility Filter", inline="Vol") volatilityFilterStDevLength = input(15,title="",group = "Volatility Filter", inline="Vol") volatilityStDevMaLength = input(15,title=">MA",group = "Volatility Filter", inline="Vol") // ROC Filter // f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/ f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1] high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false) roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false) roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true // Trade Direction Filter // tradeDirectionInput = input.string("Auto",options=["Auto", "Long&Short","Long Only", "Short Only"], title="Trade", group="Direction Filter", tooltip="Auto: if a PERP is detected (in the symbol description), trade long and short\n Otherwise as per user-input") // tradeDirection = switch tradeDirectionInput // "Auto" => str.contains(str.lower(syminfo.description), "perp") or str.contains(str.lower(syminfo.description), ".p") ? strategy.direction.all : strategy.direction.long // "Long&Short" => strategy.direction.all // "Long Only" => strategy.direction.long // "Short Only" => strategy.direction.short // => strategy.direction.all // strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection) // Calculate and plot the Bollinger Bands [bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb (close, bbLengthInput, bbDevInput) plot(bbMiddle, "Basis", color=color.orange) bbUpperPlot = plot(bbUpper, "Upper", color=color.blue) bbLowerrPlot = plot(bbLower, "Lower", color=color.blue) fill(bbUpperPlot, bbLowerrPlot, title = "Background", color=color.new(color.blue, 95)) // Calculate and view Trend Filter float tradeConditionMa = switch trendFilterType "EMA" => ta.ema(close, trendFilterPeriodInput) "SMA" => ta.sma(close, trendFilterPeriodInput) "RMA" => ta.rma(close, trendFilterPeriodInput) "WMA" => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput) // Default used when the three first cases do not match. => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput) trendConditionLong = trendFilterInput ? close > tradeConditionMa : true trendConditionShort = trendFilterInput ? close < tradeConditionMa : true plot(trendFilterInput ? tradeConditionMa : na, color=color.yellow) // Calculate and view Volatility Filter stdDevClose = ta.stdev(close,volatilityFilterStDevLength) volatilityCondition = volatilityFilterInput ? stdDevClose > ta.sma(stdDevClose,volatilityStDevMaLength) : true bbLowerCrossUnder = ta.crossunder(close, bbLower) bbUpperCrossOver = ta.crossover(close, bbUpper) bgcolor(volatilityCondition ? na : color.new(color.red, 95)) // Date Filter start = input(timestamp("2017-01-01"), "Start", group="Date Filter") finish = input(timestamp("2050-01-01"), "End", group="Date Filter") date_filter = true // Entry and Exit Conditions entryLongCondition = bbUpperCrossOver and trendConditionLong and volatilityCondition and date_filter and roc_filter entryShortCondition = bbLowerCrossUnder and trendConditionShort and volatilityCondition and date_filter and roc_filter exitLongCondition = bbLowerCrossUnder exitShortCondition = bbUpperCrossOver // Orders if entryLongCondition strategy.entry("EL", strategy.long) if entryShortCondition strategy.entry("ES", strategy.short) if exitLongCondition strategy.close("EL") if exitShortCondition strategy.close("ES") // Long SL/TP/TS xl_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Treshold %") xl_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Offset %") xl_ts_tick = xl_ts_percent * close/syminfo.mintick/100 xl_to_tick = xl_to_percent * close/syminfo.mintick/100 xl_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Long", inline="LSLTP") xl_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Long", inline="LSLTP") xl_sl_price = strategy.position_avg_price * (1-xl_sl_percent/100) xl_tp_price = strategy.position_avg_price * (1+xl_tp_percent/100) strategy.exit("XL+SL/TP", "EL", stop=xl_sl_price, limit=xl_tp_price, trail_points=xl_ts_tick, trail_offset=xl_to_tick,comment_loss= "XL-SL", comment_profit = "XL-TP",comment_trailing = "XL-TS") // Short SL/TP/TS xs_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Treshold %") xs_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Offset %") xs_ts_tick = xs_ts_percent * close/syminfo.mintick/100 xs_to_tick = xs_to_percent * close/syminfo.mintick/100 xs_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Stop Loss %") xs_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Take Profit %") xs_sl_price = strategy.position_avg_price * (1+xs_sl_percent/100) xs_tp_price = strategy.position_avg_price * (1-xs_tp_percent/100) strategy.exit("XS+SL/TP", "ES", stop=xs_sl_price, limit=xs_tp_price, trail_points=xs_ts_tick, trail_offset=xs_to_tick,comment_loss= "XS-SL", comment_profit = "XS-TP",comment_trailing = "XS-TS") max_intraday_loss = input.int(10, title="Max Intraday Loss (Percent)", group="Risk Management") //strategy.risk.max_intraday_loss(max_intraday_loss, strategy.percent_of_equity) // Monthly Returns table, modified from QuantNomad. Please put calc_on_every_tick = true to plot it. monthly_table(int results_prec, bool results_dark) => new_month = month(time) != month(time[1]) new_year = year(time) != year(time[1]) eq = strategy.equity bar_pnl = eq / eq[1] - 1 cur_month_pnl = 0.0 cur_year_pnl = 0.0 // Current Monthly P&L cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // Current Yearly P&L cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls var month_pnl = array.new_float(0) var month_time = array.new_int(0) var year_pnl = array.new_float(0) var year_time = array.new_int(0) last_computed = false if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast)) if (last_computed[1]) array.pop(month_pnl) array.pop(month_time) array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1]) array.push(month_time, time[1]) if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast)) if (last_computed[1]) array.pop(year_pnl) array.pop(year_time) array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1]) array.push(year_time, time[1]) last_computed := barstate.islast ? true : nz(last_computed[1]) // Monthly P&L Table var monthly_table = table(na) cell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5 cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555 cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF // ell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5 // cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555 // cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF if (barstate.islast) monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, bgcolor=cell_hr_bg_color,border_width=1,border_color=cell_border_color) table.cell(monthly_table, 0, 0, syminfo.tickerid + " " + timeframe.period, text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.lime : array.get(year_pnl, yi) < 0 ? color.red : color.gray table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, results_prec)), bgcolor = y_color) for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1 m_col = month(array.get(month_time, mi)) m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.lime : array.get(month_pnl, mi) < 0 ? color.red : color.gray table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, results_prec)), bgcolor = m_color) results_prec = input(2, title = "Precision", group="Results Table") results_dark = input.bool(defval=true, title="Dark Mode", group="Results Table") monthly_table(results_prec, results_dark)