यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स के लिए आधार रेखा के रूप में EVWMA का उपयोग करती है। यह तब लंबा हो जाता है जब कीमत ऊपरी बैंड के माध्यम से टूट जाती है और जब कीमत मूल्य में रुझान की चाल को पकड़ने के लिए निचले बैंड के माध्यम से टूट जाती है।
रणनीति पहले पिछले 30 अवधियों में कुल मात्रा को vol_period के रूप में गणना करती है। फिर यह सूत्र का उपयोग करके EVWMA की गणना करती हैः (पिछली EVWMA x (vol_period - वर्तमान मात्रा) + वर्तमान मात्रा x बंद) / vol_period।
बोलिंगर बैंड के लिए आधार EVWMA के रूप में सेट किया गया है, और ऊपरी और निचले बैंड आधार ± 2 * stdev ((close) हैं। जब कीमत ऊपरी बैंड से ऊपर टूटती है और जब कीमत निचले बैंड से नीचे टूटती है तो रणनीति लंबी हो जाती है। स्टॉप लॉस आधार स्तर पर सेट किया जाता है।
ईवीडब्ल्यूएमए मूल्य परिवर्तनों को चलती औसत की तुलना में बेहतर दर्शाता है, जिसके परिणामस्वरूप एक चिकनी रेखा होती है।
बोलिंगर बैंड्स मूल्य उतार-चढ़ाव की ऊपरी और निचली सीमाओं को स्पष्ट रूप से पहचानते हैं, जिससे ब्रेकआउट को पकड़ना आसान हो जाता है।
रुझान सूचक EVWMA और अस्थिरता सूचक बोलिंगर बैंड्स को मिलाकर प्रविष्टियों का अधिक सटीक समय निर्धारित किया जा सकता है।
आधार स्तर पर स्टॉप लॉस जोखिम को नियंत्रित करने में मदद करता है।
ईवीडब्ल्यूएमए बाजार में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान समय के साथ मूल्य परिवर्तन को प्रतिबिंबित करने में विफल हो सकता है, जिससे प्रवेश के अवसरों को खो दिया जा सकता है।
बोलिंगर बैंड्स रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान whipsaws के लिए प्रवण होते हैं, अनावश्यक प्रविष्टियों को ट्रिगर करते हैं।
स्थिति आकार और धारण अवधि प्रबंधन की कमी से असंतोषजनक लाभ या बढ़े हुए घाटे हो सकते हैं।
लाभ लक्ष्य की अनुपस्थिति उचित लक्ष्यों से परे पदों को रखने के जोखिम को जन्म देती है।
इष्टतम लुकबैक अवधि खोजने के लिए विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करें।
प्रवेश संकेतों को परिष्कृत करने के लिए एमएसीडी जैसे फ़िल्टर जोड़ने पर विचार करें।
ट्रेडों को प्रबंधित करने के लिए एक निश्चित अवधि लागू करें।
उचित लाभ लक्ष्यों को परिभाषित करने के लिए लाभ लक्ष्य निर्धारित करें।
बाजार की स्थितियों के आधार पर स्थिति के आकार को समायोजित करें।
यह रणनीति ब्रेकआउट को पकड़कर रुझानों को ट्रैक करने के लिए EVWMA और बोलिंगर बैंड की ताकत को जोड़ती है। इसके फायदे उचित संकेतक संयोजन, सटीक प्रविष्टियां और प्रभावी जोखिम नियंत्रण हैं। हालांकि, अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग और व्यापार प्रबंधन की कमी मुद्दे बनी हुई है। पैरामीटर अनुकूलन, लाभ लक्ष्यीकरण, स्टॉप लॉस और स्थिति आकार में और सुधार इसकी स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ा सकते हैं। कुल मिलाकर, रणनीति तर्क ध्वनि है और व्यावहारिक मूल्य और विकास क्षमता दिखाता है।
/*backtest start: 2022-10-26 00:00:00 end: 2023-11-01 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("EVWBB Strategy [QuantNomad]", shorttitle="EVWBB Strategy [QN]", overlay=true) // Inputs sum_length = input(30, title = "Length", type = input.integer) mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50) // Calculate Volume Period vol_period = sum(volume, sum_length) // Calculate EVWMA evwma = 0.0 evwma := ((vol_period - volume) * nz(evwma[1], close) + volume * close) / (vol_period) basis = evwma dev = mult * stdev(close, sum_length) upper = basis + dev lower = basis - dev plot(basis, color=color.red) p1 = plot(upper, color=color.blue) p2 = plot(lower, color=color.blue) fill(p1, p2) buyEntry = crossover(close, lower) sellEntry = crossunder(close, upper) strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop = upper , oca_name = "BollingerBands", comment="BBandLE") strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop = lower, oca_name = "BollingerBands", comment="BBandSE") strategy.exit("BBand L SL", "BBandLE", stop = basis) strategy.exit("BBand S SL", "BBandSE", stop = basis)