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बीबीएमए की सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-25 11:33:50
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अवलोकन

बीबीएमए सफलता रणनीति एक रणनीति है जो व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए बोलिंगर बैंड और चलती औसत के संयोजन का उपयोग करती है। रणनीति बोलिंगर बैंड के ऊपरी और निचले रेल दोनों का उपयोग करती है और प्रवेश संकेतों के रूप में तेजी से चलती औसत और साधारण चलती औसत के बीच क्रॉसओवर। जब कीमत बोलिंगर बैंड के ऊपरी रेल के माध्यम से टूटती है और तेजी से चलती औसत सामान्य चलती औसत से ऊपर जाती है, और जब कीमत बोलिंगर बैंड के निचले रेल के माध्यम से टूटती है और तेजी से चलती औसत सामान्य चलती औसत से नीचे जाती है, तो लंबी हो जाती है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से बोलिंगर बैंड और चलती औसत के सिद्धांत पर आधारित है। बोलिंगर बैंड का व्यापक रूप से मात्रात्मक ट्रेडिंग में उपयोग किया जाता है, जिसमें मध्य रेल, ऊपरी रेल और निचली रेल शामिल हैं। मध्य रेल एक निश्चित अवधि में बंद होने की कीमतों का सरल चलती औसत है, और ऊपरी और निचली रेल क्रमशः मध्य रेल से एक मानक विचलन हैं। यदि कीमत ऊपरी रेल के करीब है, तो यह इंगित करता है कि बाजार ओवरबॉट हो सकता है। यदि कीमत निचली रेल के करीब है, तो यह इंगित करता है कि बाजार ओवरसोल्ड हो सकता है।

चलती औसत एक सामान्य रूप से उपयोग किया जाने वाला तकनीकी संकेतक भी है, जिसका उपयोग मुख्य रूप से प्रवृत्ति का न्याय करने और मुख्य धन के प्रवाह और बहिर्वाह का न्याय करने के लिए किया जाता है। तेजी से चलती औसत कीमतों में तेजी से बदलाव को पकड़ सकती है, और साधारण चलती औसत अधिक स्थिर है। जब तेजी से चलती औसत सामान्य चलती औसत से ऊपर पार हो जाती है, तो इसे स्वर्ण क्रॉस कहा जाता है, जो इंगित करता है कि बाजार ऊपर की ओर प्रवृत्ति में प्रवेश कर सकता है।

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स सिद्धांत और चलती औसत सिद्धांत दोनों को ध्यान में रखती है। यह बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी और निचले रेलों के माध्यम से कीमत के संयोजन संकेत और तेज और धीमी चलती औसत के बीच विशेष क्रॉसओवर के माध्यम से बाजार में प्रवेश और निकास बिंदु निर्धारित करती है, और इसका उपयोग ट्रेडिंग दिशा का मार्गदर्शन करने के लिए प्रवेश संकेत के रूप में करती है।

रणनीति के फायदे

बाजार में प्रवेश और निकास के बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए बोलिंगर बैंड सिद्धांत का उपयोग मूल्य उलट अवसरों को पकड़ने के लिए अनुकूल है।
तेजी से और साधारण चलती औसत के क्रॉसओवर संकेतों पर व्यापक रूप से विचार करने से झूठे ब्रेकआउट से बचा जा सकता है।
स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट पॉइंट स्थापित करने से जोखिमों को सख्ती से नियंत्रित करने में मदद मिलती है।
पर्याप्त बैकटेस्ट डेटा, उच्च रिटर्न दर, अच्छी जीत दर।

रणनीति के जोखिम

बोलिंगर बैंड की अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स गलत ट्रेडिंग सिग्नल का कारण बन सकती हैं।
चलती औसत के क्रॉस सिग्नल का लेग अनावश्यक नुकसान का कारण बन सकता है।
स्टॉप लॉस बिंदु को एकल नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए बहुत ढीला सेट किया गया है।
चरम बाजार स्थितियां स्टॉप लॉस बिंदुओं को तोड़ सकती हैं।

रणनीति के अनुकूलन दिशाएं

सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए बोलिंगर बैंड्स मापदंडों का अनुकूलन करें।
मूल्यांकन करें कि क्या संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य सहायक संकेतकों को शामिल किया जाना चाहिए।
जोखिमों को और अधिक नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों का परीक्षण और अनुकूलन करें।
स्टॉप लॉस के लिए समय या मूल्य सफलता विधियों का उपयोग करने का आकलन करें।

सारांश

बीबीएमए की सफलता रणनीति में बोलिंगर बैंड और चलती औसत सिद्धांत का उपयोग व्यापार संकेतों का न्याय करने के लिए एकीकृत किया गया है। इस रणनीति में अच्छी स्थिरता, उच्च रिटर्न और नियंत्रित जोखिम स्तर हैं। मापदंड अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण उपाय रणनीति की जीत दर और निवेश पर वापसी में और सुधार कर सकते हैं। यह रणनीति मध्यम और दीर्घकालिक स्थिति धारकों के लिए उपयुक्त है।

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BBMA Strategy", shorttitle="BBMA", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="BBMA Length")
deviation = input(2, title="Deviation")
ema_period = input(50, title="EMA Period")
fast_ema_period = input(10, title="Fast EMA Period")
stop_loss_percentage = input.float(1, title="Stop Loss Percentage") / 100
take_profit_percentage = input.float(2, title="Take Profit Percentage") / 100

// Calculate Bollinger Bands and MTF MA
basis = ta.sma(close, length)
dev = deviation * ta.stdev(close, length)
upper_bb = basis + dev
lower_bb = basis - dev
ema = ta.ema(close, ema_period)
fast_ema = ta.ema(close, fast_ema_period)

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_bb) and ta.crossover(close, fast_ema) and close > ema
short_condition = ta.crossunder(close, lower_bb) and ta.crossunder(close, fast_ema) and close < ema

// Signals for entry and exit with stop loss and take profit
if (long_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=close * (1 + stop_loss_percentage), limit=close * (1 + take_profit_percentage))

if (short_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=close * (1 - stop_loss_percentage), limit=close * (1 - take_profit_percentage))

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