यह रणनीति गति के संकेतक ब्रीनिंग बैंड का उपयोग करके ट्रेडिंग को तोड़ने के लिए करती है, मुख्य रूप से यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कीमत ब्रीनिंग बैंड को तोड़ने के लिए बाहर निकलती है और खरीदने या बेचने का संकेत देती है।
यह रणनीति मुख्य रूप से ब्रीनिंग बैंड के संकेतकों के रुझान की दिशा पर आधारित है। ब्रीनिंग बैंड एक ब्रीडिंग क्षेत्र है जो चलती औसत रेखा और उसके मानक विचलन से बना है। ब्रीनिंग बैंड की मध्य रेखा एक एन-दिवसीय चलती औसत रेखा है, ऊपर की रेखा मध्य रेखा + 2 गुना मानक विचलन है, नीचे की रेखा मध्य रेखा + 2 गुना मानक विचलन है। जब कीमत ऊपर की ओर जाती है तो यह ओवरबुक होती है, और नीचे की ओर जाती है तो यह ओवरसोल्ड होती है।
विशेष रूप से, रणनीति पहले n दिनों के भीतर उच्चतम मूल्य, निम्नतम मूल्य और मध्य मूल्य की गणना करती है (((उच्चतम मूल्य + निम्नतम मूल्य) / 2) । फिर बंद मूल्य और मध्य मूल्य के बीच की दूरी के भारित गतिशील औसत की गणना करते हैं, जो कि ब्रेन बैंड की मध्य रेखा का गठन करते हैं, मध्य रेखा पर दो गुना मानक अंतर जोड़ा जाता है।
यदि समापन मूल्य ऊपर की ओर बढ़ रहा है, तो यह ऊपर की ओर बढ़ रहा है; यदि नीचे की ओर बढ़ रहा है, तो यह नीचे की ओर बढ़ रहा है।
इसके अलावा, रणनीति में रिवर्स ओपन पैकेजिंग भी शामिल है। जब कीमत ब्रेकिंग बैंड को पार करती है, तो अगर MACD नीचे जाता है, तो एक रिवर्स मार्केट ऑपरेशन किया जाता है।
ब्रिन बैंड का उपयोग करके रुझान की दिशा का निर्धारण करने के लिए, एक निश्चित रुझान ट्रैकिंग क्षमता है।
रिवर्स ओपनिंग डिजाइन से रिवर्स प्रॉफिट मिलता है।
विभिन्न चक्रों के लेनदेन के लिए अनुकूलित करने के लिए ब्रिन बैंड चक्र, मानक-अवगति गुणक आदि पैरामीटर अनुकूलित किए जा सकते हैं।
यह जोखिम को कम करने के लिए रिवर्स ओपन को बंद कर सकता है।
ब्रींग बैंड अक्सर उच्च अस्थिरता वाले शेयरों के लिए उपयोग किया जाता है, जो कि चक्र-लंबे संसाधनों या सूचकांक जैसी किस्मों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं। विभिन्न चक्र पैरामीटर के प्रभाव का परीक्षण किया जा सकता है।
यह संकेत एक झूठी सफलता का संकेत दे सकता है। यह संकेत अन्य कारकों के साथ फ़िल्टर किया जा सकता है।
रिवर्स ओपनिंग से नुकसान और बढ़ सकता है। रिवर्स ओपनिंग मॉड्यूल को बंद किया जा सकता है।
वापसी बड़ी हो सकती है.
इस तरह के बाजारों में कुछ बदलावों के साथ, आप ट्रेंड फ़िल्टरिंग को शामिल करने पर विचार कर सकते हैं, ताकि अस्थिर बाजारों से बचा जा सके।
ब्रिनबैंड मानक अंतर गुणांक का परीक्षण किया जा सकता है, और अधिक उपयुक्त पैरामीटर की तलाश की जा सकती है।
एक स्टॉप-लॉस रणनीति को लागू किया जा सकता है ताकि एकल घाटे को नियंत्रित किया जा सके।
ट्रेडिंग सिग्नल को अधिक स्पष्ट बनाने के लिए ट्रेडिंग लॉजिक और ट्रेडिंग लॉजिक को अनुकूलित किया जा सकता है।
यह रणनीति मूल्य प्रवृत्ति को तोड़ने का निर्णय लेने के लिए ब्रिन के आधार पर संकेतकों का उपयोग करती है। सरल पैरामीटर सेटिंग का उपयोग करके एक बुनियादी प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति को पूरा किया जा सकता है। लेकिन एक निश्चित झूठा ब्रेकडाउन जोखिम है, जिसे अन्य संकेतकों के साथ फ़िल्टर करने की आवश्यकता है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर सेटिंग, स्टॉप-लॉस रणनीति आदि को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है।
यह रणनीति ब्रेकआउट ट्रेडिंग के लिए बोलिंगर बैंड्स गति संकेतक का उपयोग करती है, मुख्य रूप से यह आंकलन करती है कि ट्रेडिंग संकेतों के लिए कीमत ऊपरी या निचले बोलिंगर बैंड्स के माध्यम से टूटती है या नहीं।
रणनीति मुख्य रूप से प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए बोलिंगर बैंड्स संकेतक पर आधारित है। बोलिंगर बैंड्स में एक चलती औसत और मानक विचलन द्वारा परिभाषित ऊपरी / निचले बैंड के आधार पर एक मध्य बैंड होता है। मध्य बैंड एक एन-अवधि चलती औसत है, ऊपरी बैंड मध्य बैंड + 2 मानक विचलन है, और निचला बैंड मध्य बैंड - 2 मानक विचलन है। जब कीमत ऊपरी बैंड के करीब आती है तो यह ओवरबॉट स्थितियों का संकेत देती है, और जब यह निचले बैंड के करीब आती है तो यह ओवरसोल्ड स्थितियों का संकेत देती है।
विशेष रूप से, रणनीति पहले पिछले n अवधियों में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न की गणना करती है, और मध्य मूल्य ((उच्चतम उच्च + निम्नतम निम्न) / 2) । यह फिर बंद मूल्य और मध्य मूल्य के बीच की दूरी की गणना करता है, मध्य बैंड बनाने के लिए दूरी के घातीय चलती औसत का उपयोग करता है, और ऊपरी और निचले बैंड बनाने के लिए ऊपर और नीचे मानक विचलन के 2 गुना जोड़ता / घटाता है।
जब बंद मूल्य ऊपरी बैंड को तोड़ता है, तो यह एक अपट्रेंड का संकेत देता है; जब यह निचले बैंड को तोड़ता है, तो यह एक डाउनट्रेंड का संकेत देता है। जब ऊपरी बैंड टूट जाता है तो रणनीति लंबी जाती है, और जब निचला बैंड टूट जाता है तो यह छोटी हो जाती है।
इसके अतिरिक्त, रणनीति में एक काउंटर ट्रेंड तंत्र शामिल है। जब कीमत ऊपरी बैंड को तोड़ती है लेकिन एमएसीडी गिर रहा है, तो यह एक काउंटर ट्रेंड शॉर्ट पोजीशन लेगा।
प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करना एक निश्चित प्रवृत्ति का अनुसरण करने की क्षमता प्रदान करता है।
काउंटर-ट्रेंड डिजाइन रिवर्स से मुनाफा कमाने की अनुमति देता है।
अवधि और मानक विचलन गुणांक जैसे अनुकूलन योग्य मापदंड इसे विभिन्न व्यापार क्षितिज के अनुकूल बनाते हैं।
जोखिम को कम करने के लिए विपरीत प्रवृत्ति व्यापार को अक्षम करें।
बोलिंगर बैंड उच्च अस्थिरता वाले शेयरों के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं, स्थिर वस्तुओं या सूचकांक के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं। विभिन्न अवधि मापदंडों का परीक्षण कर सकते हैं।
ब्रेकआउट सिग्नल में झूठे ब्रेकआउट हो सकते हैं। अन्य संकेतकों के साथ फ़िल्टर जोड़ सकते हैं।
काउंटर-ट्रेंड ट्रेडिंग नुकसान को और बढ़ा सकती है। काउंटर-ट्रेंड मॉड्यूल को निष्क्रिय कर सकती है।
ड्रॉडाउन महत्वपूर्ण हो सकते हैं। स्थिति आकार समायोजित कर सकते हैं।
गैर-दिशात्मक बाजारों में पिस्तौल से बचने के लिए प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ने पर विचार करें।
इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न मानक विचलन गुणकों का परीक्षण करें।
एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस को शामिल करें।
अधिक स्पष्ट व्यापार संकेतों के लिए प्रवेश और ऐड-ऑन तर्क का अनुकूलन करें।
यह रणनीति मुख्य संकेतक के रूप में बोलिंगर बैंड का उपयोग करती है और ट्रेंड ब्रेकआउट के आधार पर ट्रेड करती है। सरल मापदंडों के साथ यह बुनियादी ट्रेंड फॉलोअप क्षमताएं प्रदान करती है। लेकिन झूठे ब्रेकआउट जोखिम मौजूद हैं, जिन्हें अतिरिक्त फ़िल्टर की आवश्यकता होती है। मापदंडों, स्टॉप लॉस और जोखिम नियंत्रण को बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर यह एक उचित बेसलाइन ब्रेकआउट रणनीति के रूप में कार्य करता है।
/*backtest
start: 2023-08-18 00:00:00
end: 2023-09-17 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy("Noro's Bands Scalper Strategy v1.6", shorttitle = "Scalper str 1.6", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100.0, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
takepercent = input(0, defval = 0, minval = 0, maxval = 1000, title = "take, %")
needbe = input(true, defval = true, title = "Bands Entry")
needct = input(false, defval = false, title = "Counter-trend entry")
bodylen = input(10, defval = 10, minval = 0, maxval = 50, title = "Body length")
trb = input(1, defval = 1, minval = 1, maxval = 5, title = "Trend bars")
len = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "Period")
needbb = input(true, defval = true, title = "Show Bands")
needbg = input(true, defval = true, title = "Show Background")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
src = close
//PriceChannel 1
lasthigh = highest(src, len)
lastlow = lowest(src, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
//Distance
dist = abs(src - center)
distsma = sma(dist, len)
hd = center + distsma
ld = center - distsma
hd2 = center + distsma * 2
ld2 = center - distsma * 2
//Trend
chd = close > hd
cld = close < ld
uptrend = trb == 1 and chd ? 1 : trb == 2 and chd and chd[1] ? 1 : trb == 3 and chd and chd[1] and chd[2] ? 1 : trb == 4 and chd and chd[1] and chd[2] and chd[3] ? 1 : trb == 5 and chd and chd[1] and chd[2] and chd[3] and chd[4] ? 1 : 0
dntrend = trb == 1 and cld ? 1 : trb == 2 and cld and cld[1] ? 1 : trb == 3 and cld and cld[1] and cld[2] ? 1 : trb == 4 and cld and cld[1] and cld[2] and cld[3] ? 1 : trb == 5 and cld and cld[1] and cld[2] and cld[3] and cld[4] ? 1 : 0
trend = dntrend == 1 and high < center ? -1 : uptrend == 1 and low > center ? 1 : trend[1]
//trend = close < ld and high < center ? -1 : close > hd and low > center ? 1 : trend[1]
//Lines
colo = needbb == false ? na : black
plot(hd2, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "High band 2")
plot(hd, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "High band 1")
plot(center, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "center")
plot(ld, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "Low band 1")
plot(ld2, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "Low band 2")
//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)
//Body
body = abs(close - open)
smabody = ema(body, 30) / 10 * bodylen
//Signals
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
up7 = trend == 1 and ((bar == -1 and bar[1] == -1) or (body > smabody and bar == -1)) ? 1 : 0
dn7 = trend == 1 and ((bar == 1 and bar[1] == 1) or (close > hd and needbe == true)) and close > strategy.position_avg_price * (100 + takepercent) / 100 ? 1 : 0
up8 = trend == -1 and ((bar == -1 and bar[1] == -1) or (close < ld2 and needbe == true)) and close < strategy.position_avg_price * (100 - takepercent) / 100 ? 1 : 0
dn8 = trend == -1 and ((bar == 1 and bar[1] == 1) or (body > smabody and bar == 1)) ? 1 : 0
if up7 == 1 or up8 == 1
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : trend == -1 and needct == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, 01, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, 31, 00, 00)))
if dn7 == 1 or dn8 == 1
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : trend == 1 and needct == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, 01, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, 31, 00, 00)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, 31, 00, 00)
strategy.close_all()