इस रणनीति का नाम
यह रणनीति सबसे पहले बोलिंगर बैंड के ऊपरी और निचले रेल की गणना करती है, और फिर यह तय करती है कि क्या अंतिम K-लाइन ऊपरी या निचले रेल के माध्यम से टूटती है। साथ ही, यह यह भी तय करती है कि क्या अंतिम K-लाइन की इकाई पिछली K-लाइन इकाई का केवल आधा है। जब दोनों शर्तें पूरी होती हैं, तो एक ट्रेडिंग सिग्नल जारी किया जाता है।
विशेष रूप से, रणनीति उस स्थिति का उपयोग करती है जहां लाल K-लाइन संस्थाएं छोटी हो जाती हैं, एक गिरावट की प्रवृत्ति के दौरान पिछली K-लाइन संस्था के केवल आधे तक पहुंचती हैं, साथ ही अंतिम K-लाइन की समापन कीमत बोलिंगर बैंड निचली रेल के माध्यम से तोड़ने के साथ एक खरीद संकेत के रूप में। इसके विपरीत, यह उस स्थिति का उपयोग करता है जहां हरे K-लाइन संस्थाएं छोटी हो जाती हैं, एक ऊपर की प्रवृत्ति के दौरान पिछली K-लाइन संस्था के केवल आधे तक पहुंचती हैं, साथ ही अंतिम K-लाइन की समापन मूल्य बोलिंगर बैंड ऊपरी रेल के माध्यम से तोड़ने के साथ एक बिक्री संकेत के रूप में।
यह रणनीति तकनीकी संकेतकों और मूल्य व्यवहार विश्लेषण को जोड़ती है, जो प्रभावी रूप से झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर कर सकती है। साथ ही, यह रुझानों के दौरान दोहराव वाले व्यापार से बचते हुए, केवल मोड़ बिंदुओं पर संकेत जारी करती है। इसके अलावा, रणनीति एक मामूली समायोजन के बाद मोड़ बिंदु को लॉक करने के लिए के-लाइन इकाई संकुचन की विशेषताओं का उपयोग करती है। ये फायदे रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकते हैं।
इस रणनीति के मुख्य जोखिम बोलिंगर बैंड्स की अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स और ब्रेकआउट विफलताओं में निहित हैं। यदि बोलिंगर बैंड्स के पैरामीटर बहुत बड़े या बहुत छोटे सेट किए जाते हैं, तो गलत आकलन होंगे। इसके अलावा, भले ही कीमत बोलिंगर बैंड्स की ऊपरी या निचली रेलों के माध्यम से टूट जाए, यह एक झूठा ब्रेकआउट हो सकता है और एक वास्तविक प्रवृत्ति उलट बनाने में विफल हो सकता है। ये सभी जोखिम रणनीति के ट्रेडिंग नुकसान का कारण बन सकते हैं। इन जोखिमों को कम करने के लिए, बोलिंगर बैंड्स के मापदंडों को तदनुसार समायोजित किया जा सकता है, या संयोजन सत्यापन के लिए अन्य संकेतक जोड़े जा सकते हैं।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
प्रवृत्तियों और उतार-चढ़ावों को अधिक प्रभावी ढंग से पकड़ने के लिए बोलिंगर बैंड मापदंडों का अनुकूलन करें।
मुनाफे को लॉक करने और जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए स्टॉप लॉस जोड़ें।
झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए सत्यापन के लिए अन्य संकेतकों जैसे एमएसीडी, आरएसआई को शामिल करें।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें, बड़े डेटा के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करें, और रणनीतिक मापदंडों और संकेतक भार को गतिशील रूप से अनुकूलित करें।
यह रणनीति सफलतापूर्वक मूल्य कार्रवाई और बोलिंगर बैंड्स को जोड़ती है, कम जोखिम के साथ अपेक्षाकृत उच्च लाभप्रदता प्राप्त करती है। यह केवल शोर से हस्तक्षेप से बचते हुए, प्रमुख बिंदुओं पर संकेत जारी करती है। मापदंडों और फ़िल्टरिंग मानदंडों के निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, इस रणनीति से अधिक स्थिर अल्फा प्राप्त करने की उम्मीद है। यह मात्रात्मक व्यापार अभ्यास के लिए एक विश्वसनीय टेम्पलेट प्रदान करता है।
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