রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

বোলিংজার ব্যান্ডস ইম্পুটাম ব্রেকআউট অ্যাডাপ্টিভ ট্রেন্ড স্ট্র্যাটেজি অনুসরণ

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-12-13 11:43:10
ট্যাগঃবি বিstdevএসএমএইএমএএসএমএমএডব্লিউএমএভিডব্লিউএমএএটিআর

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ডের উপর ভিত্তি করে একটি গতির ব্রেকআউট ট্রেডিং সিস্টেম, মূলত মূল্য এবং উপরের বোলিংজার ব্যান্ডের মধ্যে সম্পর্কের মাধ্যমে প্রবণতার সুযোগগুলি ক্যাপচার করে। কৌশলটি একটি অভিযোজিত চলমান গড় টাইপ নির্বাচন প্রক্রিয়া ব্যবহার করে, বাজারের অস্থিরতার বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি চ্যানেলগুলির সাথে মিলিত, বিশেষত উচ্চ অস্থিরতার বাজারের জন্য উপযুক্ত।

কৌশল নীতি

কৌশলটির মূল যুক্তি নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করেঃ

Bollinger Bands এর মাঝারি ব্যাণ্ড গণনা করার জন্য কাস্টমাইজযোগ্য চলমান গড় (SMA, EMA, SMMA, WMA, VWMA সহ) ব্যবহার করে।
স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন মাল্টিপ্লাইকার (ডিফল্ট ২.০) এর মাধ্যমে ডাইনামিকভাবে উপরের এবং নীচের ব্যান্ডের অবস্থান নির্ধারণ করে।
যখন দাম উপরের ব্যান্ডের উপরে ভেঙে যায় তখন লম্বা পজিশনে প্রবেশ করে, যা শক্তিশালী ব্রেকআউট প্রবণতার সূচক।
যখন দাম নিম্ন স্তরের নীচে নেমে আসে তখন পজিশন থেকে বেরিয়ে আসে, যা আপট্রেন্ডের সম্ভাব্য সমাপ্তিকে নির্দেশ করে।
ট্রেডিং খরচ (০.১%) এবং স্লাইপ (৩ পয়েন্ট) অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, যা প্রকৃত ট্রেডিং অবস্থার আরও ভাল প্রতিফলন করে।

কৌশলগত সুবিধা

উচ্চ অভিযোজনযোগ্যতাঃ একাধিক চলমান গড় টাইপ বিকল্পের মাধ্যমে কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
শক্তিশালী ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ স্টপ লস হিসাবে বোলিংজার ব্যান্ডের নিম্ন ব্যান্ড ব্যবহার করে, স্পষ্ট ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে।
যুক্তিসঙ্গত অর্থ ব্যবস্থাপনাঃ স্থির পজিশনের আকারের ঝুঁকি এড়ানোর জন্য ইক্যুইটি শতাংশের ভিত্তিতে পজিশনের আকার ব্যবহার করে।
ব্যাপক খরচ বিবেচনাঃ কমিশন এবং স্লিপিং ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত, ব্যাকটেস্টিং ফলাফল আরো বাস্তবসম্মত করে তোলে।
নমনীয় সময়সীমাঃ প্যারামিটার সেটিংসের মাধ্যমে নির্দিষ্ট ট্রেডিং সময়সীমার নির্বাচন করতে দেয়।

কৌশলগত ঝুঁকি

ভুয়া ব্রেকআউটের ঝুঁকিঃ বিভিন্ন বাজারে প্রায়ই ভুয়া ব্রেকআউটের সংকেত আসতে পারে। সমাধানঃ নিশ্চিতকরণ সূচক বা বিলম্বিত এন্ট্রি প্রক্রিয়া যোগ করুন।
প্রবণতা বিপরীত ঝুঁকিঃ শক্তিশালী প্রবণতা বাজারে হঠাৎ বিপরীত প্রভাব পড়লে উল্লেখযোগ্য ক্ষতি হতে পারে। সমাধানঃ প্রবণতা শক্তি ফিল্টার প্রয়োগ করুন।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতাঃ বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় কৌশল কর্মক্ষমতা পরিবর্তিত হতে পারে। সমাধানঃ পুরোপুরি পরামিতি অপ্টিমাইজেশান এবং দৃঢ়তা পরীক্ষা প্রয়োজন।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

প্রবণতা শক্তির সূচক প্রবর্তন করুনঃ

দুর্বল প্রবণতা বাজারে সংকেত ফিল্টার করার জন্য ADX বা অনুরূপ সূচক যোগ করুন
এটি মিথ্যা ব্রেকআউট থেকে ক্ষতি হ্রাস করতে পারে

স্টপ লস মেকানিজম অপ্টিমাইজ করুনঃ

গতিশীল স্টপ লস বাস্তবায়ন করুন, যেমন ট্রেলিং স্টপ
প্রবণতা অব্যাহত থাকলে বৃহত্তর মুনাফা অর্জনে সহায়তা করে

ট্রেডিং ফিল্টার যোগ করুনঃ

ভলিউম ভিত্তিক নিশ্চিতকরণ সংকেত
নিম্ন তরলতার পরিবেশে ট্রেডিং এড়ানো

এন্ট্রি মেকানিজম উন্নত করাঃ

পুলব্যাক এন্ট্রি মেকানিজম যোগ করুন
আরও ভাল প্রবেশের দাম অর্জনে সহায়তা করে

সংক্ষিপ্তসার

এটি একটি সু-ডিজাইন করা প্রবণতা যা স্পষ্ট যুক্তি সহ কৌশল অনুসরণ করে। এটি বোলিংজার ব্যান্ডগুলির গতিশীল প্রকৃতির মাধ্যমে বাজারের গতি ধরে রাখে এবং ভাল ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করে। কৌশলটি অত্যন্ত কাস্টমাইজযোগ্য এবং প্যারামিটার সমন্বয়ের মাধ্যমে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত হতে পারে। লাইভ ট্রেডিং বাস্তবায়নের জন্য, কৌশল উন্নতির জন্য প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজেশান দিকগুলি অন্তর্ভুক্ত করার সময় পুঙ্খানুপুঙ্খ প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন এবং ব্যাকটেস্টিং বৈধতা পরিচালনা করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Demo GPT - Bollinger Bands", overlay=true, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Inputs
length = input.int(20, minval=1, title="Length")
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
offset = input.int(0, "Offset", minval=-500, maxval=500)

// Date range inputs
startYear = input.int(2018, "Start Year", minval=1970, maxval=2100)
startMonth = input.int(1, "Start Month", minval=1, maxval=12)
startDay = input.int(1, "Start Day", minval=1, maxval=31)
endYear = input.int(2069, "End Year", minval=1970, maxval=2100)
endMonth = input.int(12, "End Month", minval=1, maxval=12)
endDay = input.int(31, "End Day", minval=1, maxval=31)

// Time range
startTime = timestamp("GMT+0", startYear, startMonth, startDay, 0, 0)
endTime = timestamp("GMT+0", endYear, endMonth, endDay, 23, 59)

// Moving average function
ma(source, length, _type) =>
    switch _type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

// Calculate Bollinger Bands
basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Plot
plot(basis, "Basis", color=#2962FF, offset=offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#F23645, offset=offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#089981, offset=offset)
fill(p1, p2, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// Strategy logic: Only go long and flat
inDateRange = time >= startTime and time <= endTime
noPosition = strategy.position_size == 0
longPosition = strategy.position_size > 0

// Buy if close is above upper band
if inDateRange and noPosition and close > upper
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Sell/Exit if close is below lower band
if inDateRange and longPosition and close < lower
    strategy.close("Long")

সম্পর্কিত

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত