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बोलिंगर ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-13 10:19:43
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अवलोकन

यह बोलिंगर बैंड्स संकेतक पर आधारित एक ब्रेकआउट रणनीति है। यह प्रवेश और निकास के लिए ब्रेकआउट संकेत उत्पन्न करने के लिए बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी और निचले बैंड का उपयोग करता है। यह रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों में उच्च रिटर्न प्राप्त करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लॉस और पिरामिडिंग तंत्र को भी शामिल करती है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले बोलिंगर बैंड के मध्य बैंड, ऊपरी बैंड और निचले बैंड की गणना करती है। मध्य बैंड मूल्य का चलती औसत है, जबकि ऊपरी और निचले बैंड मध्य बैंड +/- एक मानक विचलन हैं।

जब कीमत निचले बैंड से ऊपर टूटती है, तो एक लंबा संकेत उत्पन्न होता है। जब कीमत ऊपरी बैंड से नीचे टूटती है, तो एक छोटा संकेत उत्पन्न होता है। यह इंगित करता है कि कीमत बोलिंगर बैंड्स रेंज से बाहर निकल रही है और एक प्रवृत्ति आंदोलन में प्रवेश कर सकती है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति शरीर ब्रेकआउट की जांच करती है। यदि बंद खुला से अधिक है और शरीर एक निश्चित प्रतिशत द्वारा मध्य बैंड में प्रवेश करता है, तो यह स्थिति को सपाट करेगा। यदि बंद खुला से कम है और शरीर एक निश्चित प्रतिशत द्वारा मध्य बैंड में प्रवेश करता है, तो यह भी स्थिति को सपाट करेगा। इससे झूठे ब्रेकआउट से नुकसान से बचा जाता है।

स्थिति में प्रवेश करने के बाद, रणनीति स्टॉप लॉस और पिरामिड को ट्रेल कर सकती है। यदि कीमत अनुकूल दिशा में आगे बढ़ती रहती है, तो लाभ क्षमता में सुधार के लिए स्थिति का आकार बढ़ाया जा सकता है। यदि कीमत उलट जाती है, तो जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस का उपयोग किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभ इस प्रकार हैंः

प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने और ब्रेकआउट को पकड़ने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करें। यह संकेतक सरल और प्रभावी है।
ब्रेकआउट वैधता निर्धारित करने के लिए शरीर और मध्य बैंड की जांच करें, झूठे ब्रेकआउट से नुकसान से बचें।
लाभ और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए पीछे के स्टॉप लॉस का उपयोग करें।
ट्रेंडिंग मूव्स में अधिक रिटर्न प्राप्त करने के लिए पिरामिडिंग का उपयोग करें।
स्पष्ट तर्क और समझने में आसान सरल मापदंड इस रणनीति को लागू करने में आसान बनाते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः

बोलिंगर बैंड्स ब्रेकआउट गलत ब्रेकआउट से पूरी तरह बच नहीं सकते, कुछ नुकसान हो सकते हैं।
गलत स्टॉप लॉस प्लेसमेंट से समय से पहले स्टॉप आउट हो सकता है या नुकसान को सीमित करने में विफल हो सकता है।
अत्यधिक पिरामिडिंग समय और आकार से नुकसान बढ़ सकता है।
जब रुझान उलटा होता है तो समय पर रुकने में विफलता से बड़ी गिरावट आ सकती है।
अपर्याप्त पैरामीटर अनुकूलन से कम प्रदर्शन हो सकता है।
ओवरफिटिंग जोखिम विभिन्न बाजारों में सत्यापन की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं से सुधार किया जा सकता हैः

बेहतर संयोजन खोजने के लिए बोलिंगर बैंड्स मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन करें।
विभिन्न स्टॉप लॉस रणनीतियों का परीक्षण करें और स्टॉप लॉस प्लेसमेंट को अनुकूलित करें।
परीक्षण और इष्टतम पिरामिडिंग समय और आकार का पता लगाएं।
प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें प्रवृत्ति के खिलाफ पिरामिडिंग से बचने के लिए।
झूठे पलायन को कम करने के लिए शरीर पलायन तर्क को अनुकूलित करें।
बाजार की स्थितियों के आधार पर विभिन्न पैरामीटर सेट का उपयोग करने के लिए सशर्त आदेश जोड़ें।
विश्वसनीयता में सुधार के लिए विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं में अधिक बैकटेस्ट करें।
स्वचालित रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह रणनीति ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने और ब्रेकआउट को पकड़ने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करती है, जिसमें अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त स्टॉप लॉस, पिरामिडिंग और अन्य कार्य होते हैं। लेकिन जोखिम मौजूद हैं, जिसमें पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता होती है, मजबूती में सुधार के लिए शर्तें आदि जोड़ना होता है। यह तकनीकी विश्लेषण से परिचित निवेशकों के लिए उपयुक्त है और ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा रिटर्न उत्पन्न कर सकता है।

/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=2
strategy("Noro's Bollinger Strategy v1.1", shorttitle = "Bollinger str 1.1", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100.0, pyramiding = 5)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")

length = input(20, defval = 20, minval = 1, maxval = 1000, title = "Bollinger Length")
mult = input(2.0, minval = 0.001, maxval = 50, title = "Bollinger Mult")
source = input(ohlc4, defval = ohlc4, title = "Bollinger Source")

showbands = input(true, defval = true, title = "Show Bollinger Bands")
fromyear = input(2018, defval = 2018, 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")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Bollinger Bands
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

//Lines
col = showbands ? black : na 
plot(upper, linewidth = 1, color = col)
plot(basis, linewidth = 1, color = col)
plot(lower, linewidth = 1, color = col)

//Body
body = abs(close - open)
abody = ema(body, 30)

//Signals
up = close <= lower
dn = close >= upper
exit = (strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open) and body > abody / 2

//Trading
if up
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))

if dn
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))
    
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00) or exit
    strategy.close_all()

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