রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ১০০ দিনের চলমান গড়ের অপ্টিমাইজেশান সহ ট্রিপল স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন বোলিংজার ব্যান্ডস ব্রেকআউট কৌশল

১০০ দিনের চলমান গড়ের অপ্টিমাইজেশান সহ ট্রিপল স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন বোলিংজার ব্যান্ডস ব্রেকআউট কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১২-১৩ ১১ঃ২০ঃ১৩
ট্যাগঃএমএবি বিএসএমএএসডি

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ডের ব্রেকআউটের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম, উপরের ব্যান্ডের জন্য 3 টি স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন এবং নিম্ন ব্যান্ডের জন্য 1 টি স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন ব্যবহার করে, মাঝারি ব্যান্ড হিসাবে 100 দিনের চলমান গড়ের সাথে মিলিত। কৌশলটি মূলত উপরের ব্যান্ডের উপরে মূল্যের ব্রেকআউট সনাক্ত করে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা ক্যাপচার করে এবং নিম্ন ব্যান্ডটি স্টপ-লস সংকেত হিসাবে ব্যবহার করে। মূল ধারণাটি হ'ল শক্তিশালী ব্রেকআউটের সময় অবস্থান প্রবেশ করা এবং যখন দাম নিম্ন ব্যান্ডের নীচে পড়ে তখন বেরিয়ে আসা, নিয়ন্ত্রিত ঝুঁকি অনুসরণকারী প্রবণতা অর্জন করা।

কৌশলগত নীতি

মূল নীতিটি বোলিংজার ব্যান্ডের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে। উপরের ব্যান্ডটি 3 টি মান বিচ্যুতি ব্যবহার করে, যার অর্থ স্বাভাবিক বন্টনের অনুমানের অধীনে, এই স্তরের উপরে দামের ভাঙ্গনের সম্ভাবনা মাত্র 0.15%, যা ব্রেকআউট হওয়ার সময় উল্লেখযোগ্য প্রবণতা গঠনের পরামর্শ দেয়। মাঝের ব্যান্ডটি 100 দিনের চলমান গড় ব্যবহার করে, যা স্বল্পমেয়াদী বাজারের গোলমালকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করার জন্য যথেষ্ট দীর্ঘ সময়। নীচের ব্যান্ডটি 1 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিকে স্টপ-লস লাইন হিসাবে ব্যবহার করে, একটি অপেক্ষাকৃত সংরক্ষণশীল সেটিং যা সময়মত প্রস্থান করতে সহায়তা করে। কৌশলটি দীর্ঘ সংকেত তৈরি করে যখন দাম উপরের ব্যান্ডের উপরে ভঙ্গ করে এবং যখন দাম নীচের ব্যান্ডের নীচে পড়ে তখন প্রস্থান করে।

কৌশলগত সুবিধা

  1. প্রবণতা শনাক্ত করার শক্তিশালী ক্ষমতাঃ ৩টি স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন সেটিং কার্যকরভাবে প্রবণতা ভাঙ্গনের উল্লেখযোগ্য সুযোগগুলি শনাক্ত করে।
  2. যুক্তিসঙ্গত ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ স্টপ-লস লাইন হিসেবে ১টি স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন ব্যবহার করা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাকে সংযত করে তোলে।
  3. উচ্চ পরামিতি অভিযোজনযোগ্যতাঃ স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন গুণক এবং চলমান গড় সময়ের বিভিন্ন বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
  4. পদ্ধতিগত পদ্ধতিঃ সঠিক পারফরম্যান্স ট্র্যাকিংয়ের জন্য ব্যাপক ব্যাকটেস্টিং ক্ষমতা সহ স্পষ্ট কৌশল যুক্তি।
  5. বিস্তৃত প্রয়োগযোগ্যতাঃ স্টক এবং ক্রিপ্টোকারেন্সি সহ বিভিন্ন বাজারে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. ভুয়া ব্রেকআউটের ঝুঁকিঃ বাজারে স্বল্পমেয়াদী ব্রেকআউট দেখা দিতে পারে যার পরে দ্রুত বিপরীতমুখী হতে পারে, যা মিথ্যা সংকেত দেয়।
  2. উল্লেখযোগ্য ড্রডাউনঃ অত্যন্ত অস্থির বাজারে বড় ধরনের ড্রডাউন হতে পারে।
  3. বিলম্বের ঝুঁকিঃ ১০০ দিনের চলমান গড়ের অন্তর্নিহিত বিলম্ব রয়েছে, যা সম্ভাব্যভাবে কিছু দ্রুত বাজারের গতি হারাতে পারে।
  4. বাজার পরিবেশের উপর নির্ভরশীলতাঃ বিভিন্ন বাজারে অত্যধিক বাণিজ্য সৃষ্টি করতে পারে, যার ফলে লেনদেনের খরচ বেশি হয়।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. ভলিউম নিশ্চিতকরণ অন্তর্ভুক্ত করুনঃ সংকেত নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে ভলিউম ব্রেকআউট নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া যুক্ত করুন।
  2. স্টপ-লস প্রক্রিয়াটি অনুকূল করুনঃ আরও নমনীয় প্রস্থান পরিচালনার জন্য ট্রেলিং স্টপ বা এটিআর-ভিত্তিক গতিশীল স্টপ বাস্তবায়ন বিবেচনা করুন।
  3. প্রবণতা ফিল্টার যোগ করুনঃ শুধুমাত্র প্রাথমিক প্রবণতা দিকের ট্রেড করার জন্য দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা সনাক্তকরণ সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন।
  4. অবস্থানের ব্যবস্থাপনা উন্নত করুনঃ ব্রেকআউট শক্তির উপর ভিত্তি করে অবস্থানের আকারগুলি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।
  5. সময় ফিল্টার যোগ করুন: নির্দিষ্ট বাজারের সময় ট্রেডিং এড়িয়ে চলুন।

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি সু-ডিজাইন করা প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা স্পষ্ট যুক্তিযুক্ত। বোলিংজার ব্যান্ডগুলির পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য এবং চলমান গড়ের প্রবণতা অনুসরণকারী বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে এটি কার্যকরভাবে উল্লেখযোগ্য বাজার ব্রেকআউট সুযোগগুলি ক্যাপচার করে। যদিও ড্রডাউন ঝুঁকি রয়েছে, যুক্তিসঙ্গত স্টপ-লস সেটিংস এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে কৌশলটি ব্যবহারিক মূল্য বজায় রাখে। আরও অপ্টিমাইজেশনের সম্ভাবনা সংকেত নিশ্চিতকরণ, স্টপ-লস প্রক্রিয়া এবং অবস্থান পরিচালনার দিকগুলিতে রয়েছে।

/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MounirTrades007

// @version=6
strategy("Bollinger Bands", overlay=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)

// Get user input
var g_bb        = "Bollinger Band Settings"
upperBandSD     = input.float(title="Upper Band Std Dev", defval=3.0, tooltip="Upper band's standard deviation multiplier", group=g_bb)
lowerBandSD     = input.float(title="Lower Band Std Dev", defval=1.0, tooltip="Lower band's standard deviation multiplier", group=g_bb)
maPeriod        = input.int(title="Middle Band MA Length", defval=100, tooltip="Middle band's SMA period length", group=g_bb)
var g_tester    = "Backtester Settings"
drawTester      = input.bool(title="Draw Backtester", defval=true, group=g_tester, tooltip="Turn on/off inbuilt backtester display")

// Get Bollinger Bands
[bbIgnore1, bbHigh, bbIgnore2] = ta.bb(close, maPeriod, upperBandSD)
[bbMid, bbIgnore3, bbLow]      = ta.bb(close, maPeriod, lowerBandSD)

// Prepare trade persistent variables
drawEntry   = false
drawExit    = false

// Detect bollinger breakout
if close > bbHigh and barstate.isconfirmed and strategy.position_size == 0
    drawEntry := true
    strategy.entry(id="Trade", direction=strategy.long)
    alert("Bollinger Breakout Detected for " + syminfo.ticker, alert.freq_once_per_bar_close)

// Detect bollinger sell signal
if close < bbLow and barstate.isconfirmed and strategy.position_size != 0
    drawExit := true
    strategy.close(id="Trade")
    alert("Bollinger Exit detected for " + syminfo.ticker, alert.freq_once_per_bar_close)

// Draw bollinger bands
plot(bbMid, color=color.blue, title="Middle SMA")
plot(bbHigh, color=color.green, title="Upper Band")
plot(bbLow, color=color.red, title="Lower Band")

// Draw signals
plotshape(drawEntry, style=shape.triangleup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.normal, title="Buy Signal")
plotshape(drawExit, style=shape.xcross, color=color.red, location=location.belowbar, size=size.normal, title="Sell Signal")

// // =============================================================================
// // START BACKTEST CODE
// // =============================================================================

// // Prepare stats table
// var table testTable = table.new(position.top_right, 2, 2, border_width=1)
// f_fillCell(_table, _column, _row, _title, _value, _bgcolor, _txtcolor) =>
//     _cellText = _title + "\n" + _value
//     table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor=_bgcolor, text_color=_txtcolor)

// // Draw stats table
// var bgcolor = color.black
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     if drawTester
//         dollarReturn = strategy.equity - strategy.initial_capital
//         f_fillCell(testTable, 0, 0, "Total Trades:", str.tostring(strategy.closedtrades), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 0, 1, "Win Rate:", str.tostring(strategy.wintrades / strategy.closedtrades * 100, "##.##") + "%", bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 1, 0, "Equity:", "$" + str.tostring(strategy.equity, "###,###.##"), bgcolor, color.white)
//         f_fillCell(testTable, 1, 1, "Return:", str.tostring((strategy.netprofit / strategy.initial_capital) * 100, "##.##") + "%", dollarReturn > 0 ? color.green : color.red, color.white)

// // =============================================================================
// // END BACKTEST CODE
// // =============================================================================
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত