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एकल चलती औसत क्रॉसओवर बोलिंगर बैंड्स रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-22 14:10:14
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अवलोकन

यह रणनीति एकल चलती औसत और बोलिंगर बैंड्स संकेतक पर आधारित है। यह खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करता है जब कीमत बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी या निचले बैंड के माध्यम से टूटती है। यह प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए चलती औसत की दिशा को भी शामिल करता है, केवल जब एमए बढ़ रहा है और जब एमए गिर रहा है तो यह लंबा समय लेता है।

रणनीति तर्क

रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित संकेतकों का उपयोग किया गया है:

मूविंग एवरेज (एसएमए): सीओएलओएसई मूल्य का सरल मूविंग एवरेज, जो मूल्य प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है।
ऊपरी बोलिंगर बैंड: प्रतिरोध स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, ब्रेकआउट एक मजबूत गति को दर्शाता है।
लोअर बोलिंगर बैंडः समर्थन स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, टूटना एक संभावित रुझान उलट का संकेत देता है।

विशिष्ट ट्रेडिंग सिग्नल हैंः

खरीद संकेतः जब बंद मूल्य ऊपरी बैंड को तोड़ता है और एमए बढ़ रहा है।
बिक्री संकेतः जब बंद मूल्य निचले बैंड को तोड़ता है और एमए गिर रहा है।

प्रवृत्ति और ब्रेकआउट को मिलाकर, ट्रेडिंग सिग्नल अधिक विश्वसनीय हो जाता है और झूठे ब्रेकआउट से बचा जाता है।

लाभ

सरल और स्पष्ट नियम, समझने और लागू करने में आसान।
एमए ने शॉर्ट बुल और लॉन्ग बियर मार्केट से बचने की सामान्य प्रवृत्ति का आकलन किया है।
बोलिंगर बैंड्स ऊपरी और निचले बैंड स्थानीय ब्रेकआउट बिंदुओं को सटीक रूप से पाते हैं।
अपेक्षाकृत कम निकासी, अधिकांश लोगों की जोखिम वरीयता से मेल खाती है।

जोखिम

एकल संकेतक में झूठे संकेत उत्पन्न होते हैं, पैरामीटर ट्यूनिंग से सुधार किया जा सकता है।
बड़े बाजार उतार-चढ़ावों का सामना नहीं कर सकता, तदनुसार स्टॉप लॉस समायोजित कर सकता है।
मेगा रुझानों से अधिक लाभ नहीं कर पा रहे हैं, बड़े पद आकार पर विचार कर सकते हैं।

सुधार

अधिक उत्पादों को फिट करने के लिए एमए अवधि को अनुकूलित करें।
झूठे संकेतों को कम करने के लिए एमएसीडी जैसे अन्य फ़िल्टर जोड़ें।
गतिशील रूप से अधिकतम ड्रॉडाउन को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस को समायोजित करें।
पीएनएल के प्रदर्शन को स्थिर करने के लिए धन प्रबंधन की शुरूआत करें।

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर यह एक सरल लेकिन व्यावहारिक रणनीति है जो अधिकांश लोगों के लिए उपयुक्त है। कुछ ट्यूनिंग और अनुकूलन के साथ यह अधिक मजबूत और अधिक बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सकता है। यह एक रणनीति है जो अनुशंसित है।

/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="single sma cross", shorttitle="single sma cross",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,overlay=true,currency="USD")
s=input(title="s",defval=90)
p=input(title="p",type=float,defval=.9,step=.1)

sa=sma(close,s)
plot(sa,color=red,linewidth=3)
band=stdev(close,s)*p
plot(band+sa,color=lime,title="")
plot(-band+sa,color=lime,title="")

// ===Strategy Orders============================================= ========
inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na

longCondition = crossover(close,sa+band) and rising(sa,5)
shortCondition = crossunder(close,sa-band) and falling(sa,5)
crossmid = cross(close,sa)


strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
strategy.close(id = "Long", when = shortCondition)
strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
strategy.close(id = "Short", when = longCondition)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=crossmid)
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=crossmid)

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