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बोलिंगर बैंड ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-13 11:26:50
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अवलोकन

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स के गतिशील ऊपरी और निचले बैंड का उपयोग तब करती है जब कीमत ऊपरी बैंड से ऊपर टूट जाती है और जब कीमत निचले बैंड से नीचे गिर जाती है तो स्थिति बंद हो जाती है। निश्चित स्तरों वाली पारंपरिक ब्रेकआउट रणनीतियों के विपरीत, बोलिंगर बैंड्स के बैंड ऐतिहासिक अस्थिरता के आधार पर गतिशील रूप से बदलते हैं, जिससे ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने में बेहतर होता है।

रणनीति तर्क

रणनीति मुख्य रूप से ब्रेकआउट की पहचान करने के लिए बोलिंगर बैंड्स संकेतक पर निर्भर करती है। बोलिंगर बैंड्स में तीन लाइनें होती हैंः

  1. मध्य रेखा: n-अवधि चलती औसत
  2. ऊपरी बैंडः मध्य रेखा + k * n-अवधि मानक विचलन
  3. निचला बैंड: मध्य रेखा - k * n-अवधि मानक विचलन

जब कीमत ऊपरी बैंड से ऊपर उठती है, तो बाजार को ओवरबॉट माना जाता है, और एक लंबी स्थिति शुरू की जा सकती है। जब कीमत निचले बैंड से नीचे गिरती है, तो बाजार ओवरसोल्ड होता है, और स्थिति को बंद किया जाना चाहिए।

रणनीति बोलिंगर बैंड्स मापदंडों को अनुकूलित करने की अनुमति देती हैः चलती औसत अवधि n और मानक विचलन गुणक k। डिफ़ॉल्ट मान चलती औसत के लिए 20 अवधि और मानक विचलन गुणक के लिए 2 हैं।

रणनीति यह जांचती है कि क्या प्रत्येक ट्रेडिंग दिन के बाद समापन मूल्य ऊपरी बैंड से ऊपर टूट जाता है। यदि ऐसा होता है, तो अगले दिन के उद्घाटन पर एक लंबा संकेत ट्रिगर किया जाता है। एक बार लंबा, रणनीति वास्तविक समय में निगरानी करती है कि क्या कीमत निचले बैंड से नीचे टूट जाती है और यदि ऐसा होता है तो स्थिति को बंद कर देती है।

इस रणनीति में एक चलती औसत फ़िल्टर भी शामिल है जो केवल खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब कीमत चलती औसत रेखा से ऊपर होती है। प्रवेश समय को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए चलती औसत को वर्तमान या उच्चतर समय सीमा पर सेट किया जा सकता है।

दो स्टॉप लॉस विकल्प प्रदान किए जाते हैंः निश्चित प्रतिशत स्टॉप लॉस या निचले बैंड के पीछे। बाद वाला लाभ के लिए अधिक स्थान देता है।

रणनीति के फायदे

  • ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों का आकलन करने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करें
  • चलती औसत फ़िल्टर प्रवृत्ति के विरुद्ध व्यापार से बचता है
  • अनुकूलन योग्य बोलिंगर बैंड्स पैरामीटर विभिन्न अवधियों के अनुरूप हैं
  • दो स्टॉप लॉस विधियों के बीच विकल्प
  • बैकटेस्टिंग पैरामीटर अनुकूलन और आउट-ऑफ-सैंपल सत्यापन की अनुमति देता है

रणनीति के जोखिम

  • बोलिंगर बैंड्स पूरी तरह से ओवरबॉट/ओवरसोल्ड निर्धारित नहीं कर सकते
  • चलती औसत फ़िल्टर तेजी से ब्रेकआउट याद कर सकते हैं
  • फिक्स्ड स्टॉप लॉस बहुत रूढ़िवादी हो सकता है, ट्रेलिंग स्टॉप बहुत आक्रामक हो सकता है
  • मापदंडों को विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए अनुकूलन की आवश्यकता है
  • घाटे के आकार को सीमित करने में असमर्थ, धन प्रबंधन पर विचार करने की आवश्यकता है

अनुकूलन दिशाएँ

  • विभिन्न चलती औसत पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें
  • विभिन्न बोलिंगर बैंड्स मापदंडों का प्रयास करें
  • रिटर्न के संदर्भ में फिक्स्ड प्रतिशत स्टॉप लॉस बनाम ट्रेलिंग लोअर बैंड की तुलना करें
  • व्यापार हानि प्रति सीमा के लिए धन प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें
  • बोलिंगर बैंड्स संकेत की पुष्टि करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें

निष्कर्ष

यह रणनीति बोलिंगर बैंड के गतिशील बैंड का उपयोग करके ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करती है, चलती औसत फ़िल्टर को संदर्भित करती है, और पूंजी की सुरक्षा के लिए स्टॉप का उपयोग करती है। पारंपरिक निश्चित-स्तरीय ब्रेकआउट की तुलना में, यह बाजार में उतार-चढ़ाव के लिए बेहतर अनुकूल है। आगे पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के साथ, रणनीति अधिक स्थिरता और रिटर्न प्राप्त कर सकती है। कुल मिलाकर, बोलिंगर बैंड की गतिशील प्रकृति का उपयोग करके, रणनीति ब्रेकआउट रणनीतियों की ताकत को पकड़ती है और लाइव ट्रेडिंग और दीर्घकालिक अनुकूलन के लायक है।


/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5

// Revision:        1
// Author:          @millerrh
// Strategy:  
//      Entry: Buy when price breaks out of upper Bollinger Band
//      Exit: Trail a stop with the lower Bollinger Band 
// Conditions/Variables:
//    1. Can add a filter to only take setups that are above a user-defined moving average on current timeframe and/or longer timeframe (helps avoid trading counter trend) 
//    2. Manually configure which dates to back test
//    3. User-Configurable Bollinger Band Settings
//    4. Optionally use a tighter initial stop level.  Once Bollinger Band catches up, trail with lower Bollinger Band to give more breathing room.

// strategy('Donchian Breakout', overlay=true, initial_capital=100000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, calc_on_every_tick = true,
//   default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

strategy('Bollinger Breakout', overlay=true, initial_capital=100000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
  default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0, calc_on_order_fills=true)

// === BACKTEST RANGE ===
Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", group = "backtest window")
Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", group = "backtest window")

// == INPUTS ==
// Bollinger Band Inputs
bbLength = input.int(20, minval=1, group = "Bollinger Band Settings", title="Bollinger Band Length",
  tooltip = "Bollinger Band moving average length.")
bbMultTop = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Standard Deviation (Top)")
bbMultBot = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Standard Deviation (Bottom)")

useTightStop = input.bool(title='Use Fixed Percentage for Initial Stop?', defval=false, group = "order entry",
  tooltip = "'Keep your losers small and let winners run' is the saying.  This will allow you to use a tight initial stop
  until the lower Bollinger Band catches up.")
percStop = input.int(title="Stop", defval=8, group = "order entry", inline = "perc")
trigInput = input.string(title='Execute Trades On...', defval='Wick', options=['Wick', 'Close'], group = "order entry",
  tooltip = "Useful for comparing standing stop orders at the Bollinger Band boundary (executing on the wick) vs. waiting for candle closes prior to taking action")

// Moving Average Filtering Inputs
useMaFilter = input.bool(title='Use Moving Average for Filtering (Current Timeframe)?', defval=false, group = "moving average filtering",
  tooltip = "Signals will be ignored when price is under this moving average.  The intent is to keep you out of bear periods and only buying when 
             price is showing strength.")
maType = input.string(defval='SMA', options=['EMA', 'SMA'], title='MA Type For Filtering', group = "moving average filtering")
maLength = input.int(defval=50, title="Moving Average:    Length", minval=1, group = "moving average filtering", inline = "1ma")
ma1Color = input.color(color.new(color.green, 50), title = " Color", group = "moving average filtering", inline = "1ma")
useMaFilter2 = input.bool(title='Use Moving Average for Filtering (High Timeframe)?', defval=false, group = "moving average filtering")
tfSet = input.timeframe(defval="D", title="Timeframe of Moving Average", group = "moving average filtering",
  tooltip = "Allows you to set a different time frame for a moving average filter.  Trades will be ignored when price is under this moving average.
  The idea is to keep your eye on the larger moves in the market and stay on the right side of the longer term trends and help you be pickier about 
  the stocks you trade.")
ma2Type = input.string(defval='SMA', options=['EMA', 'SMA'], title='MA Type For Filtering', group = "moving average filtering")
ma2Length = input.int(defval=50, title="Moving Average:    Length", minval=1, group = "moving average filtering", inline = "2ma")
ma2Color = input.color(color.new(color.white, 50), title = " Color", group = "moving average filtering", inline = "2ma")


// === THE BOLLINGER BAND ===
// Logic
bbBasis = ta.sma(close, bbLength)
bbUpper = bbBasis + bbMultTop * ta.stdev(close, bbLength)
bbLower = bbBasis - bbMultBot * ta.stdev(close, bbLength)

// Plotting
plot(bbBasis, "Basis", color=color.new(color.white, 50))
p1 = plot(bbUpper, color=color.new(color.blue, 50), linewidth=1, title='Upper Bollinger Band')
p2 = plot(bbLower, color=color.new(color.blue, 50), linewidth=1, title='Lower Bollinger Band')
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// == FILTERING LOGIC ==
// Declare function to be able to swap out EMA/SMA
ma(maType, src, length) =>
    maType == 'EMA' ? ta.ema(src, length) : ta.sma(src, length)  //Ternary Operator (if maType equals EMA, then do ema calc, else do sma calc)
maFilter = ma(maType, close, maLength)
maFilter2 = request.security(syminfo.tickerid, tfSet, ma(ma2Type, close, ma2Length))

// Plotting
plot(useMaFilter ? maFilter : na, title='Trend Filter MA - CTF', color=ma1Color, linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(useMaFilter2 ? maFilter2 : na, title='Trend Filter MA - HTF', color=ma2Color, linewidth=2, style=plot.style_line)


// == ENTRY AND EXIT CRITERIA ==
// Trigger stop based on candle close or High/Low (i.e. Wick)
trigResistance = trigInput == 'Close' ? close : trigInput == 'Wick' ? high : na
trigSupport = trigInput == 'Close' ? close : trigInput == 'Wick' ? low : na
buySignal = trigResistance >= bbUpper 

buyConditions = (useMaFilter ? bbUpper > maFilter : true) and
  (useMaFilter2 ? bbUpper > maFilter2 : true) 
  
// == STOP AND PRICE LEVELS ==
// Configure initial stop level
inPosition = strategy.position_size > 0
stopLevel = strategy.position_avg_price - (strategy.position_avg_price * percStop/100)
posStop = stopLevel > bbLower ? stopLevel : bbLower


// Check if using stop vs. not
stop = useTightStop ? posStop : bbLower
plot(inPosition ? stop : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 40), linewidth = 1, title = "Stop Levels", trackprice=false)

sellSignal = trigSupport <= stop

// == STRATEGY ENTRIES & EXITS ==
// This string of code enters and exits at the candle close
if trigInput == 'Close'
    strategy.entry('Long', strategy.long, when=buyConditions and buySignal)
    strategy.close('Long', when=sellSignal)

// This string of code enters and exits at the wick (i.e. with pre-set stops)
if trigInput == 'Wick'
    strategy.entry('Long', strategy.long, stop=bbUpper, when=buyConditions)
    strategy.exit('Exit Long', from_entry='Long', stop=stop)
strategy.cancel('Long',when= not(buyConditions)) // Resets stop level once buyConditions aren't true anymore



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