রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. গড় বিপরীতমুখী 4H পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল সহ বোলিংজার ব্রেকআউট

গড় বিপরীতমুখী 4H পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল সহ বোলিংজার ব্রেকআউট

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১২-১২ ১১ঃ২৪ঃ২৮
ট্যাগঃবিবিএন্ডএসএমএএসডিটিপিSL

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ডের উপর ভিত্তি করে একটি 4-ঘন্টা সময়সীমা পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম, ট্রেন্ড ব্রেকআউট এবং গড় বিপরীত ট্রেডিং ধারণাগুলি একত্রিত করে। কৌশলটি লাভ গ্রহণের জন্য মূল্য গড় বিপরীত ব্যবহার করে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ-লস বাস্তবায়ন করার সময় বোলিংজার ব্যান্ডের ব্রেকআউটগুলির মাধ্যমে বাজারের গতি ধরে রাখে। এটি 3x লিভারেজ ব্যবহার করে, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা পুরোপুরি বিবেচনা করার সময় রিটার্ন নিশ্চিত করে।

কৌশলগত নীতি

মূল যুক্তি নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

  1. 20 পেরিওডের চলমান গড়কে মাঝারি ব্যান্ড হিসেবে ব্যবহার করে, ভোল্টেবিলিটি রেঞ্জের জন্য 2 স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন সহ
  2. প্রবেশ সংকেতঃ লম্বা যখন মোমবাতি শরীর (ওপেন এবং বন্ধের গড়) উপরের ব্যান্ডের উপরে বিরতি দেয়, ছোট যখন নীচের ব্যান্ডের নীচে বিরতি দেয়
  3. প্রস্থান সংকেতঃ দীর্ঘ পজিশন বন্ধ করুন যখন পরপর দুইটি মোমবাতিতে ওপেন এবং ক্লোজ উভয়ই ওপেন ব্যান্ডের নিচে এবং ওপেনের নিচে বন্ধ হয়; শর্ট পজিশনের জন্য বিপরীত যুক্তি
  4. ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ ট্রেড প্রতি নিয়ন্ত্রিত ক্ষতি নিশ্চিত করতে বর্তমান মোমবাতি উচ্চ / নিম্ন পয়েন্ট এ স্টপ লস সেট করুন

কৌশলগত সুবিধা

  1. স্পষ্ট ট্রেডিং লজিকঃ বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে ভাল পারফরম্যান্সের জন্য ট্রেন্ড এবং রিভার্সন ট্রেডিং পদ্ধতির সমন্বয় করে
  2. ব্যাপক ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ কার্যকর ড্রাউনডাউন নিয়ন্ত্রণের জন্য মোমবাতি অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গতিশীল স্টপ-লস বাস্তবায়ন করে
  3. মিথ্যা সংকেত ফিল্টারিংঃ মিথ্যা ব্রেকআউট ক্ষতি হ্রাস করার জন্য কেবলমাত্র বন্ধের দামের পরিবর্তে মোমবাতি শরীরের অবস্থান ব্যবহার করে ব্রেকআউটগুলি নিশ্চিত করে
  4. অর্থ ব্যবস্থাপনাঃ অ্যাকাউন্টের মূলধন, ব্যালেন্সিং রিটার্ন এবং ঝুঁকির উপর ভিত্তি করে অবস্থানের আকারকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. পার্শ্ববর্তী বাজার ঝুঁকিঃ বিভিন্ন বাজারে ঘন ঘন মিথ্যা ব্রেকআউট সংকেত সৃষ্টি করতে পারে, যার ফলে ধারাবাহিকভাবে বাজার বন্ধ হয়ে যায়।
  2. লিভারেজ ঝুঁকিঃ 3x লিভারেজ অত্যন্ত অস্থিরতার সময় উল্লেখযোগ্য ক্ষতির কারণ হতে পারে
  3. স্টপ-লস সেটিং ঝুঁকিঃ স্টপ-এর জন্য ক্যান্ডেল হাই/নিম্ন পয়েন্ট ব্যবহার করা খুব অবাধ হতে পারে, প্রতি ট্রেডে ক্ষতি বাড়িয়ে তোলে
  4. সময়সীমার উপর নির্ভরশীলতাঃ নির্দিষ্ট বাজারের পরিস্থিতিতে 4 ঘন্টা সময়সীমা খুব ধীর গতিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, সুযোগ হারাতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. প্রবণতা ফিল্টার প্রয়োগ করুন: প্রাথমিক প্রবণতা দিকের ট্রেডিংয়ে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা সূচক যোগ করুন
  2. স্টপ-লস পদ্ধতির অপ্টিমাইজেশনঃ গতিশীল স্টপ-লস দূরত্বের জন্য ATR বা বোলিংজার ব্যান্ড প্রস্থ ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন
  3. পজিশন ম্যানেজমেন্ট উন্নত করুনঃ অস্থিরতা বা প্রবণতা শক্তির উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে লিভারেজ সামঞ্জস্য করুন
  4. বাজার অবস্থার বিশ্লেষণ যোগ করুনঃ নির্বাচনী প্রবেশের জন্য বাজার অবস্থা চিহ্নিত করতে ভলিউম বা অস্থিরতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ডের প্রবণতা অনুসরণ এবং গড় বিপরীতের বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করে, কঠোর প্রবেশ / প্রস্থান শর্ত এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থাগুলির মাধ্যমে ট্রেন্ডিং এবং ব্যাপ্তি উভয় বাজারে স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জন করে। এর মূল শক্তিগুলি স্পষ্ট ট্রেডিং লজিক এবং বিস্তৃত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থায় রয়েছে, তবে কৌশল স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা আরও উন্নত করতে ব্যবহার এবং বাজারের অবস্থার বিচার অপ্টিমাইজেশনের দিকে মনোযোগ দিতে হবে।

/*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("Bollinger 4H Follow", overlay=true, initial_capital=300, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.04)
// StartYear = input(2022,"Backtest Start Year") 
// StartMonth = input(1,"Backtest Start Month") 
// StartDay = input(1,"Backtest Start Day")

// testStart = timestamp(StartYear,StartMonth,StartDay,0,0)

// EndYear = input(2023,"Backtest End Year")
// EndMonth = input(12,"Backtest End Month")
// EndDay = input(31,"Backtest End Day")

// testEnd = timestamp(EndYear,EndMonth,EndDay,0,0)

lev = 3

// Input parameters
length = input.int(20, title="Bollinger Band Length")
mult = input.float(2.0, title="Bollinger Band Multiplier")

// Bollinger Bands calculation
basis = ta.sma(close, length)
upperBand = basis + mult * ta.stdev(close, length)
lowerBand = basis - mult * ta.stdev(close, length)

// Conditions for Open Long
openLongCondition = strategy.position_size == 0 and close > open and (close + open) / 2 > upperBand

// Conditions for Open Short
openShortCondition = strategy.position_size == 0 and close < open and (close + open) / 2 < lowerBand

// Conditions for Close Long
closeLongCondition = strategy.position_size > 0 and strategy.position_size > 0 and (close < upperBand and open < upperBand and close < open)

// Conditions for Close Short
closeShortCondition = strategy.position_size < 0 and strategy.position_size < 0 and (close > lowerBand and open > lowerBand and close > open)


// Long entry
if openLongCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=strategy.equity * lev / close)
    strategy.exit("Long SL", from_entry="Long", stop=low)  // Set Stop-Loss

// Short entry
if openShortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=strategy.equity * lev / close)
    strategy.exit("Short SL", from_entry="Short", stop=high)  // Set Stop-Loss

// Long exit
if closeLongCondition
    strategy.close("Long", comment = "TP")

// Short exit
if closeShortCondition
    strategy.close("Short", comment = "TP")

// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.yellow, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.yellow, title="Lower Band")
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত