बोलिंगर बैंड्स ब्रेकआउट रणनीति क्रिप्टो ट्रेडिंग के लिए अनुकूलित एक अल्पकालिक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह अच्छी तरह से स्थापित बोलिंगर बैंड्स संकेतक का उपयोग कोर सिग्नल जनरेटर के रूप में करता है और लंबी और छोटी दोनों स्थिति लेने में सक्षम है। व्यापक जोखिम प्रबंधन तंत्र के साथ, यह ट्रेंडिंग बाजारों के लिए उपयुक्त एक मजबूत स्वचालित ट्रेडिंग प्रणाली है।
रणनीति में बोलिंगर बैंड्स पैरामीटर, विभिन्न फिल्टर, लाभ लेने/रोकने के नुकसान की सेटिंग और अधिकतम इंट्राडे हानि की सीमा सहित उच्च स्तर की विन्यासशीलता है। यह अनुकूलन क्षमता रणनीति को विभिन्न बाजार प्रणालियों में विश्वसनीय प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
रणनीति बोलिंगर बैंड्स संकेतक के आसपास केंद्रित है, जो एक मध्य बैंड, एक ऊपरी बैंड और एक निचले बैंड की गणना करता है जो मूल्य औसत और अस्थिरता सीमाओं के लिए प्रॉक्सी के रूप में कार्य करते हैं। ऊपरी या निचले बैंड पर कीमत का क्रॉसिंग प्रवेश संकेत उत्पन्न करता है
इसके अतिरिक्त, झूठे संकेतों से बचने के लिए कई फ़िल्टर लागू किए गए हैंः
ट्रेंड फ़िल्टरः चलती औसत से ऊपर लंबा, चलती औसत से नीचे छोटा
अस्थिरता फ़िल्टर: केवल अस्थिरता के विस्तार के समय व्यापार करें
दिशा फ़िल्टर: केवल लंबी, केवल छोटी या दोनों दिशाओं के लिए विन्यस्त
परिवर्तन दर फ़िल्टरः पिछले बंद से पर्याप्त मूल्य आंदोलन की आवश्यकता है
दिनांक फ़िल्टरः बैकटेस्टिंग समय सीमा विनिर्देश के लिए
लाभ लेने, स्टॉप लॉस और ट्रेलिंग स्टॉप तंत्र के माध्यम से लाभ लेने और घाटे को सीमित करने के लिए बाहर निकलने का प्रबंधन किया जाता है। अधिकतम इंट्राडे लॉस थ्रेशोल्ड दैनिक ड्रॉडाउन सुरक्षा की एक और परत प्रदान करता है।
इस रणनीति के मुख्य लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः
मुख्य संकेत के रूप में विश्वसनीय बोलिंगर बैंड सूचक
अनुकूलन योग्य फ़िल्टर अवांछित ट्रेडों को रोकते हैं
व्यापक स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट डिजाइन
अधिकतम इंट्राडे लॉस गार्ड
लाभ की संभावना के साथ प्रवृत्ति वाले बाजारों में बढ़ता है
लाभों के बावजूद, कुछ जोखिम बने हुए हैंः
बोलिंजर बैंड के आसपास की झटके नुकसान का कारण बन सकती हैं
बहुत कठोर फ़िल्टर सीमाबद्ध बाजारों में व्यापार को कम करते हैं
अंतराल से स्थिति को रोक सकते हैं
चरम कदमों से पूरी तरह बच नहीं सकते
शमन उपायों में फ़िल्टरों को समायोजित करना, मैन्युअल हस्तक्षेप और ट्वीक किए गए स्टॉप शामिल हैं।
इस रणनीति के लिए संभावित अनुकूलनः
इष्टतम पैरामीटर संयोजनों की खोज
अनुकूलन अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का परिचय
स्टॉप लॉस के बेहतर तरीकों का शोध करें जैसे कि अस्थिरता स्टॉप
विवेकपूर्ण कार्यों को निर्देशित करने के लिए भावना को शामिल करें
सांख्यिकीय मध्यस्थता के लिए सहसंबंधित साधनों का उपयोग करें
बोलिंगर बैंड्स ब्रेकआउट रणनीति अल्पकालिक प्रवृत्ति व्यापार के लिए एक समय-परीक्षण प्रणाली है। बोलिंगर बैंड्स संकेत और विवेकपूर्ण फ़िल्टर के गुणों को जोड़कर, यह झूठे संकेतों से बचते हुए प्रवृत्तियों के लिए गुणवत्ता प्रविष्टियों का उत्पादन करता है। व्यापक जोखिम प्रबंधन तंत्र भी प्रभावी ढंग से ड्रॉडाउन को शामिल करते हैं। निरंतर सुधार के साथ, इस रणनीति में एक भयानक स्वचालित व्यापार प्रणाली बनने की क्षमता है।
/*backtest start: 2022-11-22 00:00:00 end: 2023-11-04 05:20:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Bollinger Bands - Breakout Strategy",overlay=true ) // Define the length of the Bollinger Bands bbLengthInput = input.int (15,title="Length", group="Bollinger Bands", inline="BB") bbDevInput = input.float (2.0,title="StdDev", group="Bollinger Bands", inline="BB") // Define the settings for the Trend Filter trendFilterInput = input.bool(false, title="Above/Below", group = "Trend Filter", inline="Trend") trendFilterPeriodInput = input(223,title="", group = "Trend Filter", inline="Trend") trendFilterType = input.string (title="", defval="EMA",options=["EMA","SMA","RMA", "WMA"], group = "Trend Filter", inline="Trend") volatilityFilterInput = input.bool(true,title="StdDev", group = "Volatility Filter", inline="Vol") volatilityFilterStDevLength = input(15,title="",group = "Volatility Filter", inline="Vol") volatilityStDevMaLength = input(15,title=">MA",group = "Volatility Filter", inline="Vol") // ROC Filter // f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/ f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1] high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false) roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc") closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false) roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true // Trade Direction Filter // tradeDirectionInput = input.string("Auto",options=["Auto", "Long&Short","Long Only", "Short Only"], title="Trade", group="Direction Filter", tooltip="Auto: if a PERP is detected (in the symbol description), trade long and short\n Otherwise as per user-input") // tradeDirection = switch tradeDirectionInput // "Auto" => str.contains(str.lower(syminfo.description), "perp") or str.contains(str.lower(syminfo.description), ".p") ? strategy.direction.all : strategy.direction.long // "Long&Short" => strategy.direction.all // "Long Only" => strategy.direction.long // "Short Only" => strategy.direction.short // => strategy.direction.all // strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection) // Calculate and plot the Bollinger Bands [bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb (close, bbLengthInput, bbDevInput) plot(bbMiddle, "Basis", color=color.orange) bbUpperPlot = plot(bbUpper, "Upper", color=color.blue) bbLowerrPlot = plot(bbLower, "Lower", color=color.blue) fill(bbUpperPlot, bbLowerrPlot, title = "Background", color=color.new(color.blue, 95)) // Calculate and view Trend Filter float tradeConditionMa = switch trendFilterType "EMA" => ta.ema(close, trendFilterPeriodInput) "SMA" => ta.sma(close, trendFilterPeriodInput) "RMA" => ta.rma(close, trendFilterPeriodInput) "WMA" => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput) // Default used when the three first cases do not match. => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput) trendConditionLong = trendFilterInput ? close > tradeConditionMa : true trendConditionShort = trendFilterInput ? close < tradeConditionMa : true plot(trendFilterInput ? tradeConditionMa : na, color=color.yellow) // Calculate and view Volatility Filter stdDevClose = ta.stdev(close,volatilityFilterStDevLength) volatilityCondition = volatilityFilterInput ? stdDevClose > ta.sma(stdDevClose,volatilityStDevMaLength) : true bbLowerCrossUnder = ta.crossunder(close, bbLower) bbUpperCrossOver = ta.crossover(close, bbUpper) bgcolor(volatilityCondition ? na : color.new(color.red, 95)) // Date Filter start = input(timestamp("2017-01-01"), "Start", group="Date Filter") finish = input(timestamp("2050-01-01"), "End", group="Date Filter") date_filter = true // Entry and Exit Conditions entryLongCondition = bbUpperCrossOver and trendConditionLong and volatilityCondition and date_filter and roc_filter entryShortCondition = bbLowerCrossUnder and trendConditionShort and volatilityCondition and date_filter and roc_filter exitLongCondition = bbLowerCrossUnder exitShortCondition = bbUpperCrossOver // Orders if entryLongCondition strategy.entry("EL", strategy.long) if entryShortCondition strategy.entry("ES", strategy.short) if exitLongCondition strategy.close("EL") if exitShortCondition strategy.close("ES") // Long SL/TP/TS xl_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Treshold %") xl_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Offset %") xl_ts_tick = xl_ts_percent * close/syminfo.mintick/100 xl_to_tick = xl_to_percent * close/syminfo.mintick/100 xl_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Long", inline="LSLTP") xl_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Long", inline="LSLTP") xl_sl_price = strategy.position_avg_price * (1-xl_sl_percent/100) xl_tp_price = strategy.position_avg_price * (1+xl_tp_percent/100) strategy.exit("XL+SL/TP", "EL", stop=xl_sl_price, limit=xl_tp_price, trail_points=xl_ts_tick, trail_offset=xl_to_tick,comment_loss= "XL-SL", comment_profit = "XL-TP",comment_trailing = "XL-TS") // Short SL/TP/TS xs_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Treshold %") xs_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Offset %") xs_ts_tick = xs_ts_percent * close/syminfo.mintick/100 xs_to_tick = xs_to_percent * close/syminfo.mintick/100 xs_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Stop Loss %") xs_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Take Profit %") xs_sl_price = strategy.position_avg_price * (1+xs_sl_percent/100) xs_tp_price = strategy.position_avg_price * (1-xs_tp_percent/100) strategy.exit("XS+SL/TP", "ES", stop=xs_sl_price, limit=xs_tp_price, trail_points=xs_ts_tick, trail_offset=xs_to_tick,comment_loss= "XS-SL", comment_profit = "XS-TP",comment_trailing = "XS-TS") max_intraday_loss = input.int(10, title="Max Intraday Loss (Percent)", group="Risk Management") //strategy.risk.max_intraday_loss(max_intraday_loss, strategy.percent_of_equity) // Monthly Returns table, modified from QuantNomad. Please put calc_on_every_tick = true to plot it. monthly_table(int results_prec, bool results_dark) => new_month = month(time) != month(time[1]) new_year = year(time) != year(time[1]) eq = strategy.equity bar_pnl = eq / eq[1] - 1 cur_month_pnl = 0.0 cur_year_pnl = 0.0 // Current Monthly P&L cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // Current Yearly P&L cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls var month_pnl = array.new_float(0) var month_time = array.new_int(0) var year_pnl = array.new_float(0) var year_time = array.new_int(0) last_computed = false if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast)) if (last_computed[1]) array.pop(month_pnl) array.pop(month_time) array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1]) array.push(month_time, time[1]) if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast)) if (last_computed[1]) array.pop(year_pnl) array.pop(year_time) array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1]) array.push(year_time, time[1]) last_computed := barstate.islast ? true : nz(last_computed[1]) // Monthly P&L Table var monthly_table = table(na) cell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5 cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555 cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF // ell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5 // cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555 // cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF if (barstate.islast) monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, bgcolor=cell_hr_bg_color,border_width=1,border_color=cell_border_color) table.cell(monthly_table, 0, 0, syminfo.tickerid + " " + timeframe.period, text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color) y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.lime : array.get(year_pnl, yi) < 0 ? color.red : color.gray table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, results_prec)), bgcolor = y_color) for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1 m_col = month(array.get(month_time, mi)) m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.lime : array.get(month_pnl, mi) < 0 ? color.red : color.gray table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, results_prec)), bgcolor = m_color) results_prec = input(2, title = "Precision", group="Results Table") results_dark = input.bool(defval=true, title="Dark Mode", group="Results Table") monthly_table(results_prec, results_dark)