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मल्टी-इंडिकेटर बोलिंगर बैंड ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-15 15:30:43
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अवलोकन

यह रणनीति व्यापारिक निर्णय लेने के लिए बोलिंगर बैंड, आरएसआई और एमएसीडी जैसे कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। यह पहले चार्ट पर बोलिंगर बैंड्स को प्लॉट करता है और प्रवेश संकेतों के लिए बैंड ब्रेकआउट का उपयोग करता है। आरएसआई और एमएसीडी का उपयोग फिर प्रविष्टियों के लिए अतिरिक्त फिल्टर के रूप में किया जाता है। रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए बैंड और संकेतकों के आधार पर स्टॉप लॉस नियम भी निर्धारित करती है। कुल मिलाकर यह कई संकेतकों की ताकत का उपयोग करने वाली एक व्यापक रणनीति है।

रणनीति तर्क

  1. 34-अवधि के बोलिंगर बैंड्स को केंद्रीय रेखा, 1 std dev और 2 std dev बैंड्स के साथ ग्राफ करें।

  2. जब निचला बैंड ऊपर से बंद हो जाता है, तो लंबा दर्ज करें, जब निचला बैंड नीचे से बंद हो जाता है, तो छोटा दर्ज करें।

  3. मध्य रेखा के नीचे बंद पार होने पर लंबी स्थिति बंद करें, मध्य रेखा के ऊपर बंद पार होने पर छोटी स्थिति बंद करें।

  4. लंबे समय के लिए RSI>70 और छोटे समय के लिए RSI<30 को अतिरिक्त पुष्टि के रूप में प्रयोग करें।

  5. जब आरएसआई 50 से ऊपर जाता है तो शॉर्ट पोजीशन बंद करें, जब आरएसआई 50 से नीचे जाता है तो लंबी पोजीशन बंद करें।

  6. प्रविष्टियों के लिए अतिरिक्त फ़िल्टर के रूप में MACD क्रॉसओवर का प्रयोग करें, लंबी के लिए MACD क्रॉसओवर, छोटी के लिए MACD क्रॉसओवर।

  7. एमएसीडी क्रॉसओवर पर लंबी पोजीशन बंद करें, एमएसीडी क्रॉसओवर पर छोटी पोजीशन बंद करें।

  8. ट्रेडों में प्रवेश करने से पहले सभी 3 संकेतकों को संरेखित करने की आवश्यकता होती है, कई फिल्टर झूठे संकेतों को कम करते हैं।

लाभ

कई संकेतकों के संकेतों का संयोजन झूठे संकेतों को कम करता है और लाभप्रदता को बढ़ाता है। बोलिंगर बैंड मूल्य ब्रेकआउट संकेत प्रदान करते हैं, आरएसआई ओवरबॉट / ओवरसोल्ड क्षेत्रों से बचता है, एमएसीडी प्रवृत्ति परिवर्तनों को पकड़ता है।

बैंड और संकेतकों के आधार पर सख्त स्टॉप लॉस नियम प्रत्येक व्यापार पर हानि को सीमित करते हैं। इससे अधिक लाभप्रदता, जीत दर और कम अधिकतम ड्रॉडाउन होता है।

एकल संकेतक रणनीतियों की तुलना में, संकेतकों का संयोजन प्रदर्शन में सुधार करता है। कई फ़िल्टर खराब संकेतों को दूर करते हैं। स्टॉप लॉस तंत्र नुकसान के प्रभाव को नियंत्रित करता है।

कुल मिलाकर, यह रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों में उत्कृष्ट है, जो संकेतकों के विवरण का उपयोग करके प्रमुख चालों को पकड़ती है। जोखिम नियंत्रण उच्च लाभप्रदता का सुरक्षित रूप से उपयोग करने की अनुमति देता है।

जोखिम

मुख्य जोखिम हैंः

  1. संकेतकों से झूठे संकेतों की संभावना। पैरामीटर अनुकूलन झूठे संकेतों को कम कर सकता है लेकिन समाप्त नहीं कर सकता है।

  2. सीमाबद्ध बाजारों से लाभ कमाने में असमर्थता। स्टॉप लॉस को ट्रिगर किया जा सकता है जिसके परिणामस्वरूप समेकन के दौरान नुकसान हो सकता है। स्टॉप लॉस नियमों को ट्रेडों को लंबे समय तक रखने के लिए ढीला किया जा सकता है।

  3. पिछड़ने वाले संकेतक खोए हुए प्रवेश के अवसरों का कारण बनते हैं। अधिक उन्नत अग्रणी संकेतक मोड़ को पहले पकड़ने में मदद कर सकते हैं।

  4. गैपिंग कीमतें स्टॉप को अमान्य कर देती हैं। ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग करना या नीचे की ओर औसत करना नुकसान को बेहतर ढंग से नियंत्रित कर सकता है।

  5. निश्चित मापदंडों को विभिन्न बाजारों के लिए समायोजन की आवश्यकता हो सकती है। मशीन लर्निंग स्वचालित मापदंड अनुकूलन को सक्षम कर सकता है।

  6. अपर्याप्त परीक्षण के परिणामस्वरूप ओवरफिट। मजबूतता सुनिश्चित करने के लिए बाजारों में बड़े डेटासेट पर रणनीति का परीक्षण करने की आवश्यकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

इस रणनीति में कई तरीकों से सुधार किया जा सकता हैः

  1. झूठे संकेतों को कम करने वाले सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए संकेतक मापदंडों का अनुकूलन करें। क्रूर बल या अनुकूलन विधियों का उपयोग किया जा सकता है।

  2. स्थिर मध्य बैंड स्टॉप के बजाय अनुकूलन स्टॉप लॉस को शामिल करें। स्टॉप एटीआर, रुझान आदि के अनुकूल हो सकते हैं।

  3. बदलती परिस्थितियों में अनुकूलनशील पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें, उदाहरण के लिए सुदृढीकरण सीखने।

  4. विभिन्न बाजार चरणों के लिए विभिन्न रणनीति का उपयोग करने के लिए प्रवृत्ति का पता लगाने के नियम जोड़ें। अनुकूलन क्षमता में सुधार करता है।

  5. बेहतर बहु-कारक पूर्वानुमान और प्रमुख संकेतकों के लिए भावना, सोशल मीडिया डेटा शामिल करें।

  6. घातीय वृद्धि के लिए बढ़ते खाते के आकार के आधार पर स्थिति के आकार को स्केल करने के लिए कंपोजिंग का उपयोग करें।

  7. विविधता के माध्यम से पोर्टफोलियो अस्थिरता को कम करने के लिए असंबद्ध रणनीतियों के साथ संयोजनों को अनुकूलित करना।

निष्कर्ष

यह रणनीति मजबूत प्रवेश और निकास संकेतों के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है और सख्त स्टॉप लॉस अनुशासन को लागू करती है। कई संकेतकों का उपयोग करने से झूठे संकेत कम हो जाते हैं जबकि स्टॉप नुकसान की मात्रा को नियंत्रित करते हैं। यह स्थिर रिटर्न प्रदान करने वाले ट्रेंडिंग बाजारों के लिए अच्छी तरह से काम करता है। ठीक ट्यूनिंग मापदंडों और अनुकूलन क्षमता में वृद्धि से प्रदर्शन में और सुधार हो सकता है। कुल मिलाकर यह एक विश्वसनीय, स्थिर और कुशल ट्रेडिंग सिस्टम है।

/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// Bollinger Bands: Madrid : 14/SEP/2014 11:07 : 2.0
// This displays the traditional Bollinger Bands, the difference is 
// that the 1st and 2nd StdDev are outlined with two colors and two
// different levels, one for each Standard Deviation

strategy(shorttitle='MBB', title='Bollinger Bands', overlay=true, currency=currency.NONE, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_value = 0.05)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)

basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev

upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2

colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange

pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))

fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))


//Strategy code starts here

long_entry = ta.crossover(src, upper1)
short_entry = ta.crossunder(src, lower1)

strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry)

if long_entry or close < basis
    strategy.close("Long", "Long") 

if short_entry or close > basis
    strategy.close("Short", "Short") 


//Calculate RSI
rsiLength = input(14)
rsiValue = ta.rsi(src, rsiLength)

// Define RSI conditions for entering and exiting trades
rsiLong = rsiValue > 70
rsiShort = rsiValue < 30


//Enter long position when RSI crosses above 50 and Bollinger Bands long entry condition is met
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry and rsiLong)

//Exit long position when RSI crosses below 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Long Exit", when=rsiShort or close < basis)

//Enter short position when RSI crosses below 50 and Bollinger Bands short entry condition is met
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry and rsiShort)

//Exit short position when RSI crosses above 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Short Exit", when=rsiLong or close > basis)



//Calculate MACD
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
macdLength = input(9)
macdValue = ta.macd(src, fastLength, slowLength, macdLength)

// Define MACD conditions for entering and exiting trades
macdLong = ta.crossover(src, macdLength)
macdShort = ta.crossunder(src, macdLength)

//Enter long position when MACD crosses above signal line and RSI and Bollinger Bands long entry condition is met
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry and rsiLong and macdLong)

//Exit long position when MACD crosses below signal line or RSI crosses below 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Long Exit", when=macdShort or rsiShort or close < basis)

//Enter short position when MACD crosses below signal line and RSI crosses below 50 and Bollinger Bands short entry condition is met
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry and rsiShort and macdShort)

//Exit short position when MACD crosses above signal line or RSI crosses above 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Short Exit", when=macdLong or rsiLong or close > basis)
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