রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ভলিউম ফিল্টার সহ বোলিংজার ব্যান্ডস মানে রিভার্সন ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০৬-২১ ১৮ঃ২০ঃ১৩
ট্যাগঃবি বিএসএমএএসডিভিওএল

সারসংক্ষেপ

কৌশলগত নীতি

বোলিংজার ব্যান্ড সেটআপঃ
- ২০ দিনের হিসাবের সময় ব্যবহার করে
- মাঝারি ব্যাণ্ড হল ২০ দিনের সরল চলমান গড় (এসএমএ)
- উপরের এবং নীচের ব্যান্ড হল মাঝের ব্যান্ডের উপরে এবং নীচে ২টি স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন
ট্রেডিং সিগন্যালঃ
- ক্রয় সংকেতঃ দাম নিম্ন বোলিঞ্জার ব্যান্ডের উপরে অতিক্রম করে
- বিক্রয় সংকেতঃ মূল্য উপরের বোলিংজার ব্যান্ডের নিচে ক্রস করে
ভলিউম ফিল্টারঃ
- ঐচ্ছিক ভলিউম ফিল্টার সক্ষম করা যেতে পারে
- ট্রেডিং সিগন্যাল সক্রিয় করার জন্য ভলিউমকে একটি নির্ধারিত সীমা অতিক্রম করতে হবে (ডিফল্ট 100,000)
লেনদেন বাস্তবায়নঃ
- ক্রয় সংকেতে লং পজিশন প্রবেশ করুন
- লং পজিশন বন্ধ করুন এবং বিক্রয় সংকেতে সংক্ষিপ্ত প্রবেশ করুন
- ক্রয় সংকেতে শর্ট পজিশন বন্ধ করুন
- যদি ভলিউম ফিল্টার সক্ষম করা থাকে, তবে ভলিউম শর্ত পূরণ হলেই ট্রেডগুলি কার্যকর করা হয়

কৌশলগত সুবিধা

গড় বিপরীত মূল্যায়ন নীতিঃ আর্থিক বাজারের মূল্যের হ্রাসের গড় বিপরীত মূল্যায়ন প্রকৃতির সুবিধা গ্রহণ করে, লাভের সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে।
ডায়নামিক অভিযোজনযোগ্যতাঃ বোলিংজার ব্যান্ড স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে উপরের এবং নীচের ব্যান্ড অবস্থানগুলি সামঞ্জস্য করে, যা কৌশলটিকে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত করতে দেয়।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ বোলিংজার ব্যান্ডের সেটআপ ট্রেডের জন্য প্রাকৃতিক স্টপ লস এবং লাভের মাত্রা প্রদান করে।
ভলিউম কনফার্মেশনঃ ভলিউম ফিল্টারিং চালু করা ট্রেডিং সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করে, মিথ্যা ব্রেকআউটের ঝুঁকি হ্রাস করে।
দ্বি-দিকের লেনদেনঃ এই কৌশলটি লং এবং শর্ট পজিশন উভয়কেই সমর্থন করে, উভয় দিকের বাজারের সুযোগগুলি পুরোপুরি ব্যবহার করে।
ভিজ্যুয়ালাইজেশনঃ চার্টে বোলিংজার ব্যান্ড এবং ট্রেডিং সিগন্যালগুলি প্লট করা কৌশল কর্মক্ষমতা সম্পর্কে স্বজ্ঞাত বোঝার এবং বিশ্লেষণের সুবিধার্থে।

কৌশলগত ঝুঁকি

বিপজ্জনক বাজার ঝুঁকিঃ পার্শ্ববর্তী, অস্থির বাজারগুলিতে, বোলিংজার ব্যান্ডের উপরের এবং নীচের সীমাগুলির ঘন ঘন স্পর্শগুলি ধারাবাহিক ক্ষতির দিকে পরিচালিত করতে পারে।
প্রবণতা বাজার ঘাটতিঃ শক্তিশালী প্রবণতা বাজারগুলিতে, কৌশলটি উল্লেখযোগ্য মূল্যের গতিবিধি বা প্রায়শই বন্ধ অবস্থানগুলি মিস করতে পারে, মুনাফা সীমাবদ্ধ করে।
ভুয়া ব্রেকআউট ঝুঁকিঃ ভলিউম ফিল্টারিং সত্ত্বেও, ভুল ট্রেডিংয়ের দিকে পরিচালিত মিথ্যা ব্রেকআউট এখনও ঘটতে পারে।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ কৌশলটির কার্যকারিতা বোলিংজার ব্যান্ডের সময়কাল, গুণক এবং ভলিউম থ্রেশহোল্ডের সেটিংসের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। ভুল সেটিংগুলি ওভারট্রেডিং বা মিস করা সুযোগের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
স্লিপ এবং ট্রেডিং খরচঃ ঘন ঘন ট্রেডিংয়ের ফলে উচ্চ লেনদেনের খরচ হতে পারে, যা সামগ্রিক রিটার্নকে প্রভাবিত করে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

ট্রেন্ড ফিল্টারিংঃ শক্তিশালী ট্রেন্ডিং বাজারে কৌশল আচরণ সামঞ্জস্য করার জন্য অতিরিক্ত ট্রেন্ড সূচক (যেমন চলমান গড় বা এডিএক্স) প্রবর্তন করুন।
ডায়নামিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃ কৌশল অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে বোলিংজার ব্যান্ডের প্যারামিটার এবং ভলিউম থ্রেশহোল্ডগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করুন।
স্টপ-লস অপ্টিমাইজেশানঃ ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য ট্রেলিং স্টপ বা এটিআর-ভিত্তিক গতিশীল স্টপ-লস বাস্তবায়ন করুন।
সিগন্যাল নিশ্চিতকরণঃ সঠিকতা উন্নত করতে ট্রেডিং সিগন্যালের দ্বিতীয় নিশ্চিতকরণের জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক (যেমন RSI বা MACD) একত্রিত করুন।
পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ মূলধন ব্যবস্থাপনা এবং ঝুঁকি-প্রতিদান অনুপাতকে অনুকূল করার জন্য আংশিক মুনাফা গ্রহণ এবং পজিশন স্কেলিং লজিক বাস্তবায়ন করুন।
টাইম ফিল্টারিংঃ উচ্চ অস্থিরতা বা কম তরলতার সময় এড়াতে ট্রেডিং সময় উইন্ডো সীমাবদ্ধতা যোগ করুন।
ব্যাকটেস্টিং এবং অপ্টিমাইজেশনঃ আরও বিস্তৃত historicalতিহাসিক ব্যাকটেস্ট পরিচালনা করুন এবং প্যারামিটার সংমিশ্রণগুলি অনুকূল করতে জেনেটিক অ্যালগরিদমের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

সিদ্ধান্ত

/*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)

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত