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मल्टी-फिल्टर बोलिंगर बैंड ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-17 15:12:57
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अवलोकन

मल्टी-फिल्टर बोलिंगर बैंड ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो शर्तों को पूरा होने पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए बहु-शर्त स्क्रीनिंग के लिए बोलिंगर बैंड संकेतक, चलती औसत संकेतक, आरएसआई संकेतक और के-लाइन ग्राफिक सुविधाओं को जोड़ती है। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति है जो मध्यम से दीर्घकालिक मूल्य प्रवृत्ति उतार-चढ़ाव को पकड़कर लाभ कमाती है।

रणनीतिक सिद्धांत

सूचक गणना

रणनीति मुख्य रूप से तीन संकेतकों का उपयोग करती हैः बोलेंजर बैंड, चलती औसत और आरएसआई। उनमें से, बोलेंजर बैंड की मध्य रेल कीमत का एन-दिवसीय सरल चलती औसत है, और ऊपरी और निचली रेल क्रमशः मध्य रेल +2 मानक विचलन और मध्य रेल -2 मानक विचलन हैं। आरएसआई संकेतक एक निश्चित अवधि में वृद्धि / गिरावट रेंज के आधार पर गणना की गई 0 और 100 के बीच का मूल्य है।

व्यापार संकेत

रणनीति निम्नलिखित तीन मुख्य शर्तों के माध्यम से व्यापार संकेत उत्पन्न करती है:

(1) बोलिंगर लोअर-बैंड ब्रेकआउट और के-लाइन बॉडी विरोधाभास। जब क्लोजिंग मूल्य निचले बैंड को ऊपर की ओर तोड़ता है और के-लाइन बॉडी का रंग वर्तमान ट्रेंड दिशा का खंडन करता है, तो लंबा जाएं।

(2) बोलिंगर ऊपरी बैंड ब्रेकआउट और के-लाइन बॉडी विरोधाभास। जब समापन मूल्य ऊपरी बैंड को नीचे की ओर तोड़ता है और के-लाइन बॉडी का रंग वर्तमान प्रवृत्ति दिशा के विपरीत होता है, तो शॉर्ट जाएं।

(3) के-लाइन शरीर उल्टा. यदि स्थिति दिशा के साथ संगत है के-लाइन शरीर रंग उल्टा, स्थिति बंद करो.

इसके अलावा, रणनीति में प्रवेश को सख्ती से नियंत्रित करने के लिए चलती औसत फिल्टर, के-लाइन बॉडी फिल्टर, आरएसआई फिल्टर और अन्य सहायक शर्तें भी निर्धारित की गई हैं।

लाभ विश्लेषण

  • कई सख्त शर्तों के नियंत्रण से झूठे ब्रेकआउट का खतरा कम हो सकता है
  • रुझान ट्रैकिंग विधि व्यापार की आवृत्ति को कम करती है
  • आरएसआई संकेतक उलटापन के जाल से बचने में मदद करता है

जोखिम विश्लेषण

  • गलत बोलिंगर पैरामीटर सेटिंग्स के परिणामस्वरूप कुछ संकेत हो सकते हैं
  • असफल पलायन से अधिक नुकसान हो सकता है
  • कम व्यापारिक आवृत्ति से कुछ व्यापारिक अवसर चूक सकते हैं

बोलिंगर मापदंडों को समायोजित करके और स्टॉप को सख्ती से नियंत्रित करके जोखिमों को कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  • इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न मापदंडों के तहत परीक्षण रणनीति प्रदर्शन
  • स्वचालित रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन सीखने के एल्गोरिदम जोड़ें
  • रणनीति स्थिरता में सुधार के लिए अधिक कारक और फ़िल्टर जोड़ें

सारांश

कुल मिलाकर, यह रणनीति एक विशिष्ट मध्यम से दीर्घकालिक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। बहु-शर्त स्क्रीनिंग और एक प्रवृत्ति व्यापार दृष्टिकोण के साथ प्रवेश और निकास समय को सख्ती से नियंत्रित करके, यह अनावश्यक व्यापार को कम कर सकता है और मध्यम से दीर्घकालिक बाजार के रुझानों को पकड़ सकता है। रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाने के लिए मापदंडों को समायोजित करके, अधिक सहायक उपकरण जोड़कर इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए अभी भी बहुत जगह है।

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=3
strategy("Noro's Bollinger Strategy v1.4", shorttitle = "Bollinger str 1.4", overlay = true )

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")

length = input(20, defval = 20, minval = 1, maxval = 1000, title = "Bollinger Length")
mult = input(1, defval = 1, minval = 0.001, maxval = 50, title = "Bollinger Mult")
source = input(ohlc4, defval = ohlc4, title = "Bollinger Source")

usebf = input(true, defval = true, title = "Use body-filter")
usecf = input(true, defval = true, title = "Use color-filter")
userf = input(true, defval = true, title = "Use RSI-filter")

fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
showbands = input(true, defval = true, title = "Show Bollinger Bands")

//Bollinger Bands
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

//Lines
col = showbands ? black : na 
plot(upper, linewidth = 1, color = col)
plot(basis, linewidth = 1, color = col)
plot(lower, linewidth = 1, color = col)

//Body filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebf == false

//Color filter
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0 
gb = bar == 1 or usecf == false
rb = bar == -1 or usecf == false

//RSI Filter
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
ursi = rsi > 70 or userf == false
drsi = rsi < 30 or userf == false

//Signals
up = close <= lower and rb and body and drsi and (close < strategy.position_avg_price or strategy.position_size == 0)
dn = close >= upper and gb and body and ursi and (close > strategy.position_avg_price or strategy.position_size == 0)
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body

//Trading
if up
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)

if dn
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)
    
if  exit
    strategy.close_all()
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