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बोलिंगर बैंड्स दोहरी मानक विचलन व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-18 17:23:42
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अवलोकन

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स दोहरे मानक विचलन मॉडल के आधार पर डिज़ाइन की गई एक ट्रेडिंग रणनीति है। यह बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी और निचले रेल और एक और दो मानक विचलन को ट्रेडिंग संकेत के रूप में उपयोग करती है। जब कीमत ऊपरी रेल के माध्यम से टूटती है तो यह लंबी जाती है और जब कीमत निचली रेल के माध्यम से टूटती है तो यह छोटी हो जाती है। यह रणनीति एक और दो मानक विचलन को स्टॉप लॉस लाइन के रूप में भी उपयोग करती है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले मध्य रेल, ऊपरी रेल और बोलिंगर बैंड के निचले रेल की गणना करती है। मध्य रेल CLOSE का SMA है, ऊपरी रेल मध्य रेल + 2 हैमानक विचलन, और निचली रेल मध्य रेल है - 2मानक विचलन. जब कीमत ऊपरी रेल के माध्यम से टूटती है, तो एक खरीद संकेत लंबे समय तक जाने के लिए उत्पन्न होता है। जब कीमत निचली रेल के माध्यम से टूटती है, तो एक बिक्री संकेत शॉर्ट जाने के लिए उत्पन्न होता है। इसके अलावा, रणनीति मध्य रेल + 1 मानक विचलन और मध्य रेल - 1 मानक विचलन की रेखाओं को भी प्लॉट करती है। उनका उपयोग स्टॉप लॉस लाइनों के रूप में किया जाता है। विशिष्ट तर्क हैः

  1. Bollinger Bands के मध्य रेल के रूप में CLOSE के SMA की गणना करें
  2. CLOSE के मानक विचलन STD की गणना करें और 2*STD की गणना करें
  3. मध्य रेल + 2एसटीडी बोलिंगर बैंड्स की ऊपरी रेल है, मध्य रेल - 2एसटीडी निचली रेल है
  4. जब कीमत ऊपरी रेल के माध्यम से तोड़ता है लंबे जाओ
  5. जब कीमत निचले रेल के माध्यम से टूट जाता है शॉर्ट जाओ
  6. मध्य रेल + 1*STD स्टॉप लॉस लाइन के रूप में कार्य करता है. यदि स्टॉप लॉस लाइन टूटी हुई है, तो स्थिति को बंद करें.

रणनीति के फायदे

  1. दोहरे मानक विचलन डिजाइन गलत संकेतों से बचने के लिए ब्रेकआउट निर्णय को अधिक सख्त बनाता है
  2. डबल स्टॉप लॉस लाइन डिजाइन जोखिम नियंत्रण को अधिकतम करता है
  3. बड़े पैरामीटर अनुकूलन अंतरिक्ष, मध्य रेल की अवधि और मानक विचलन के गुणक समायोजित किया जा सकता है
  4. ड्रॉडाउन को स्टॉप लॉस के स्तर को समायोजित करके नियंत्रित किया जा सकता है

रणनीति के जोखिम

  1. बोलिंगर बैंड्स रणनीतियाँ झूठे ब्रेकआउट के लिए प्रवण होती हैं, जिससे गलत ट्रेडिंग सिग्नल होते हैं
  2. दोहरी मानक विचलन और दोहरी स्टॉप हानि लाइनों की स्थापना बहुत सख्त हो सकती है, बहुत सारे संकेतों को फ़िल्टर करके अवसरों को याद कर सकती है
  3. गलत पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति के जोखिम को बढ़ा सकती हैं
  4. अत्यधिक बाजार स्थितियों में घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए ड्रॉडाउन नियंत्रण पर्याप्त नहीं है

अनुकूलन दिशाएँ

  1. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए बोलिंगर बैंड्स ट्रेडिंग सिग्नल को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतकों का संयोजन करने पर विचार करें
  2. विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करें और बेहतर रिटर्न / ड्रॉडाउन अनुपात के लिए पैरामीटर का अनुकूलन करें
  3. गतिशील स्टॉप लॉस तंत्र जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप लॉस या इक्विटी प्रतिशत स्टॉप लॉस डिजाइन करें
  4. स्वचालित रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन सीखने के एल्गोरिदम को मिलाएं

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर, यह रणनीति एक विशिष्ट बोलिंगर बैंड्स ब्रेकआउट रणनीति है। यह सिग्नल निर्णय की सख्ती बढ़ाने के लिए दोहरे मानक विचलन का उपयोग करती है और जोखिमों को सक्रिय रूप से नियंत्रित करने के लिए दोहरी स्टॉप लॉस लाइनों को अपनाती है। रणनीति में कुछ पैरामीटर अनुकूलन स्थान है। मध्य रेल अवधि और मानक विचलन गुणक जैसे मापदंडों को समायोजित करके, बेहतर रणनीति प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है। साथ ही, रणनीति बोलिंगर बैंड्स रणनीतियों में झूठे ब्रेकआउट की आम समस्या का भी सामना करती है। इसके अलावा, स्टॉप लॉस तंत्र में और सुधार और अनुकूलन के लिए जगह है।

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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)
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))

// Entry conditions
longCondition = ta.crossover(close, upper1)
shortCondition = ta.crossunder(close, lower1)

// Entry and exit strategy
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=shortCondition)

strategy.close("Buy", when=shortCondition)
strategy.close("Sell", when=longCondition)
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