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बोलिंगर बैंड्स गतिशीलता ट्रेंड रणनीति के बाद

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-26 11:21:10
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अवलोकन

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स, चलती औसत और वॉल्यूम विश्लेषण पर आधारित एक मजबूत प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति को लागू करती है। इसका उद्देश्य संभावित प्रवृत्ति उलटों को पकड़ना और बाजार की गति का लाभ उठाना है।

रणनीति तर्क

बोलिंगर बैंड

  • बाजार में ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करता है। निर्णय लेने में सहायता के लिए स्पष्ट ऊपरी और निचले बैंड विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है।

  • एक निश्चित अवधि के दौरान मध्य मूल्य और मानक विचलन के आधार पर बैंड की गणना करता है। कीमत ऊपरी या निचले बैंड को पार करने से ओवरबॉट या ओवरसोल्ड संकेतों का संकेत मिलता है।

चलती औसत फ़िल्टर

  • प्रवृत्ति पहचान को बढ़ाने के लिए एक चलती औसत (एमए) फ़िल्टर लागू करता है। उपयोगकर्ता सरल, घातीय, भारित सहित विभिन्न एमए प्रकारों में से चुन सकते हैं।

  • खरीद (बिक्री) संकेत उत्पन्न करता है जब कीमत चलती औसत से ऊपर (नीचे) पार हो जाती है।

मात्रा विश्लेषण

  • उपयोगकर्ताओं को संवर्धित संकेत पुष्टि के लिए रणनीति में वॉल्यूम विश्लेषण को एकीकृत करने की अनुमति देता है। रंग कोडित वॉल्यूम बार इंगित करते हैं कि क्या वॉल्यूम औसत से ऊपर या नीचे है।

  • वॉल्यूम क्रॉसिंग औसत का उपयोग मूल्य संकेतों की पुष्टि करने के लिए किया जा सकता है।

लाभ

मजबूत रुझान

  • बोलिंगर बैंड, चलती औसत और मात्रा के आधार पर बाजार की रुझान उलटा पहचानता है।

  • प्रवृत्ति व्यापार के लिए समय पर मूल्य रुझानों को कैप्चर करता है।

लचीलापन और अनुकूलन

  • उपयोगकर्ता बीबी अवधि, एमए प्रकार और लंबाई जैसे मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं।

  • लंबी और छोटी स्थिति को अलग से नियंत्रित किया जा सकता है।

विज़ुअलाइज़ेशन और पुष्टि

  • एमए और वॉल्यूम का उपयोग करके मूल्य संकेतों की पुष्टि करने वाला दोहरी संकेत तंत्र।

  • चलती औसत, स्टॉप-लॉस स्तर जैसे प्रमुख ट्रेडिंग संकेतों का सहज ज्ञान युक्त प्रदर्शन।

जोखिम प्रबंधन

  • ATR के आधार पर स्टॉप-लॉस की गणना करता है। अनुकूलन योग्य ATR अवधि और गुणक।

  • एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए जोखिम वाले इक्विटी के प्रतिशत के आधार पर स्थिति के आकार को समायोजित करता है।

जोखिम

बैकटेस्ट पीरियड जोखिम

  • प्रदर्शन विभिन्न ऐतिहासिक अवधियों में भिन्न हो सकता है। स्थायित्व को बहु-अवधि बैकटेस्ट के माध्यम से मान्य किया जाना चाहिए।

रुझान उलटने के जोखिम

  • रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान स्टॉप-लॉस ट्रिगर्स में वृद्धि। एमए मापदंडों को अनुकूलित करके कम किया जा सकता है।

अति-अनुकूलन

  • मल्टी-पैरामीटर अनुकूलन से ओवरफिटिंग हो सकती है। विभिन्न पैरामीटर सेटों में मजबूती सत्यापित की जानी चाहिए।

सूचक के पीछे पड़ने के जोखिम

  • संकेतकों में अंतर्निहित विलंब होता है। मूल्य क्रिया को संकेतकों के संकेतों का पूरक होना चाहिए।

बढ़ोतरी के अवसर

पैरामीटर अनुकूलन

  • विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए बीबी, एमए, एटीआर मापदंडों का अनुकूलन करें।

स्थिति अनुकूलन

  • जोखिम के स्तर पर अलग-अलग इक्विटी प्रतिशत का परीक्षण करें, स्टॉप-लॉस गुणक।

सिग्नल अनुकूलन

  • प्रवेश और निकास संकेतों को पूरक करने के लिए केडी, एमएसीडी जैसे अतिरिक्त फ़िल्टर पेश करें।

कोड अनुकूलन

  • अनावश्यक लेनदेन से बचने के लिए सिग्नल लॉजिक को परिष्कृत करें। विस्तार के लिए ओओपी को अपनाएं।

निष्कर्ष

यह रणनीति बोलिंगर बैंड, चलती औसत और वॉल्यूम विश्लेषण को एक यांत्रिक ट्रेंड ट्रेडिंग सिस्टम में एकीकृत करती है। इसकी ताकत मजबूत सिग्नल पुष्टि और जोखिम नियंत्रण तंत्र में निहित है। स्थिरता और लाभप्रदता बढ़ाने के लिए पैरामीटर और सिग्नल अनुकूलन के माध्यम से और सुधार किए जा सकते हैं। रणनीति पद्धति ट्रेंड अनुयायियों के लिए एक संदर्भ के रूप में कार्य करती है।


/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © sosacur01

//@version=5
strategy(title="Bollinger Band | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000)

//--------------------------------------

//BACKTEST RANGE
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
     group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2017"), 
     title="Start Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 jul 2100"),
     title="End Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="Date Range Exit")

//--------------------------------------

//LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT
LongPositions   = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
ShortPositions  = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position")

//--------------------------------------
//MA INPUTS
averageType1    = input.string(defval="WMA", group="MA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"])
averageLength1  = input.int(defval=99, title="MA Lenght", group="MA")
averageSource1  = input(close, title="MA Source", group="MA")

//MA TYPE
MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) =>
	switch str.upper(averageType1)
        "SMA"  => ta.sma(averageSource1, averageLength1)
        "EMA"  => ta.ema(averageSource1, averageLength1)
        "WMA"  => ta.wma(averageSource1, averageLength1)
        "HMA"  => ta.hma(averageSource1, averageLength1)
        "RMA"  => ta.rma(averageSource1, averageLength1)
        "SWMA" => ta.swma(averageSource1)
        "ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6)
        "VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1)
        "VWAP" => ta.vwap(averageSource1)
        => runtime.error("Moving average type '" + averageType1 + 
             "' not found!"), na


//MA VALUES
ma  = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1)

//MA CONDITIONS
bullish_ma = close > ma
bearish_ma = close < ma

//PLOT COLOR
ma_plot    = if close > ma
    color.navy
else
    color.rgb(49, 27, 146, 40)

//MA PLOT
plot(ma,color=ma_plot, linewidth=2, title="MA")

//--------------------------------------
//BB INPUTS
length  = input.int(20, minval=1, group="BB")
src     = input(close, title="Source", group="BB")
mult    = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="BB")

//BB VALUES
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)

//BBPLOT
//plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2978ffa4, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2978ffa4, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 47, 243, 97))

//BB ENTRY AND EXIT CONDITIONS
bb_long_entry  = close >= upper
bb_long_exit   = close <= lower
bb_short_entry = close <= lower
bb_short_exit  = close >= upper

//---------------------------------------------------------------
//VOLUME INPUTS
useVolumefilter  = input.bool(title='Use Volume Filter?', defval=false, group="Volume Inputs")
dailyLength      = input.int(title = "MA length", defval = 30, minval = 1, maxval = 100, group = "Volume Inputs")
lineWidth        = input.int(title = "Width of volume bars", defval = 3, minval = 1, maxval = 6, group = "Volume Inputs")
Volumefilter_display  = input.bool(title="Color bars?", defval=false, group="Volume Inputs", tooltip = "Change bar colors when Volume is above average")

//VOLUME VALUES
volumeAvgDaily = ta.sma(volume, dailyLength)

//VOLUME SIGNAL
v_trigger  = (useVolumefilter ? volume > volumeAvgDaily : inTradeWindow)

//PLOT VOLUME SIGNAL
barcolor(Volumefilter_display ? v_trigger ? color.new(#6fe477, 77):na: na, title="Volume Filter")
//---------------------------------------------------------------

//ENTRIES AND EXITS
long_entry  = if inTradeWindow and bullish_ma and bb_long_entry and v_trigger and LongPositions
    true
long_exit   = if inTradeWindow and bb_long_exit  
    true

short_entry = if inTradeWindow  and bearish_ma and bb_short_entry and v_trigger and ShortPositions
    true
short_exit  = if inTradeWindow  and bb_short_exit 
    true
    
//--------------------------------------

//RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING
atrPeriod                = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs")
sl_atr_multiplier        = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
sl_atr_multiplier_short  = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
i_pctStop                = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100

//ATR VALUE
_atr = ta.atr(atrPeriod)

//CALCULATE LAST ENTRY PRICE
lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

//STOP LOSS - LONG POSITIONS 
var float sl = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier)

//IN TRADE - LONG POSITIONS
inTrade = strategy.position_size > 0

//PLOT SL - LONG POSITIONS
plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS
positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier)

//============================================================================================

//STOP LOSS - SHORT POSITIONS 
var float sl_short = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS 
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short)

//IN TRADE SHORT POSITIONS
inTrade_short = strategy.position_size < 0

//PLOT SL - SHORT POSITIONS
plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS
positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short) 


//===============================================

//LONG STRATEGY
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize)
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long")
    strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long")

//SHORT STRATEGY
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short)
if (strategy.position_size < 0) 
    strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short")
    strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short")

//ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS)
//strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)


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