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औसत प्रतिगमन के साथ बोलिंगर ब्रेकआउट 4H मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-12 11:24:28
टैगःबीबीएंडएसएमएएसडीटीपीSL

Bollinger Breakout with Mean Reversion 4H Quantitative Trading Strategy

अवलोकन

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स पर आधारित एक 4-घंटे की समय सीमा मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है, जो प्रवृत्ति ब्रेकआउट और औसत प्रतिगमन ट्रेडिंग अवधारणाओं को जोड़ती है। यह रणनीति लाभ लेने के लिए मूल्य औसत प्रतिगमन का उपयोग करते हुए बोलिंगर बैंड्स ब्रेकआउट के माध्यम से बाजार की गति को पकड़ती है और जोखिम नियंत्रण के लिए स्टॉप-लॉस को लागू करती है। यह 3x लीवरेज का उपयोग करती है, जोखिम प्रबंधन पर पूरी तरह से विचार करते हुए रिटर्न सुनिश्चित करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

मूल तर्क निम्नलिखित प्रमुख तत्वों पर आधारित हैः 1. मध्य बैंड के रूप में 20 अवधि के चलती औसत का उपयोग करता है, जिसमें अस्थिरता सीमा के लिए 2 मानक विचलन होते हैं 2. प्रवेश संकेतः जब मोमबत्ती का शरीर (खुले और बंद होने का औसत) ऊपरी बैंड से ऊपर टूटता है, तो कम बैंड से नीचे टूटता है 3. बाहर निकलने के संकेतः जब दो लगातार मोमबत्तियों में दोनों खुली और बंद कीमतें ऊपरी बैंड से नीचे और खुली से नीचे बंद होती हैं तो लंबी स्थिति बंद करें; छोटी स्थिति के लिए उलटा तर्क 4. जोखिम नियंत्रणः प्रति व्यापार नियंत्रित घाटे सुनिश्चित करने के लिए वर्तमान मोमबत्ती उच्च/निम्न बिंदुओं पर स्टॉप-लॉस सेट करता है

रणनीतिक लाभ

  1. स्पष्ट ट्रेडिंग तर्कः विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छे प्रदर्शन के लिए ट्रेंड और रिवर्सन ट्रेडिंग दृष्टिकोणों का संयोजन करता है
  2. व्यापक जोखिम नियंत्रणः प्रभावी ड्रॉडाउन नियंत्रण के लिए कैंडल अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्टॉप-लॉस लागू करता है
  3. झूठे संकेत फ़िल्टरिंगः झूठे ब्रेकआउट नुकसान को कम करने के लिए केवल बंद मूल्य के बजाय मोमबत्ती शरीर की स्थिति का उपयोग करके ब्रेकआउट की पुष्टि करता है
  4. धन प्रबंधनः खाता स्वामित्व, संतुलन रिटर्न और जोखिम के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करता है

रणनीतिक जोखिम

  1. साइडवेज मार्केट रिस्कः विभिन्न बाजारों में लगातार झूठे ब्रेकआउट सिग्नल को ट्रिगर कर सकता है, जिससे लगातार स्टॉप हो सकते हैं।
  2. लाभप्रदता जोखिमः अत्यधिक अस्थिरता के दौरान 3 गुना लाभप्रदता महत्वपूर्ण नुकसान का कारण बन सकती है
  3. स्टॉप-लॉस सेट करने का जोखिमः स्टॉप के लिए कैंडल हाई/लो पॉइंट का उपयोग करना बहुत ढीला हो सकता है, जिससे प्रति ट्रेड नुकसान बढ़ता है
  4. समय-सीमा निर्भरताः 4 घंटे का समय-सीमा कुछ बाजार स्थितियों में बहुत धीमी गति से प्रतिक्रिया कर सकता है, अवसरों को खो सकता है

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. प्रवृत्ति फ़िल्टर लागू करें: प्राथमिक प्रवृत्ति दिशा में व्यापार करने के लिए दीर्घकालिक प्रवृत्ति संकेतक जोड़ें
  2. स्टॉप-लॉस दृष्टिकोण को अनुकूलित करें: गतिशील स्टॉप-लॉस दूरी के लिए एटीआर या बोलिंगर बैंड चौड़ाई का उपयोग करने पर विचार करें
  3. स्थिति प्रबंधन में सुधारः अस्थिरता या प्रवृत्ति की ताकत के आधार पर लाभप्रदता को गतिशील रूप से समायोजित करें
  4. बाजार की स्थिति का विश्लेषण जोड़ेंः चुनिंदा प्रवेश के लिए बाजार की स्थिति की पहचान करने के लिए वॉल्यूम या अस्थिरता संकेतकों को शामिल करें

सारांश

यह रणनीति बोलिंगर बैंड्स ट्रेंड-फॉलोइंग और औसत-रिवर्स विशेषताओं को जोड़ती है, सख्त प्रवेश / निकास शर्तों और जोखिम नियंत्रण उपायों के माध्यम से ट्रेंडिंग और रेंजिंग दोनों बाजारों में स्थिर रिटर्न प्राप्त करती है। इसकी मुख्य ताकत स्पष्ट ट्रेडिंग लॉजिक और व्यापक जोखिम प्रबंधन प्रणाली में निहित है, लेकिन रणनीति स्थिरता और लाभप्रदता में और सुधार के लिए उपयोग और बाजार की स्थिति के निर्णय के अनुकूलन पर ध्यान देना चाहिए।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bollinger 4H Follow", overlay=true, initial_capital=300, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.04)
// StartYear = input(2022,"Backtest Start Year") 
// StartMonth = input(1,"Backtest Start Month") 
// StartDay = input(1,"Backtest Start Day")

// testStart = timestamp(StartYear,StartMonth,StartDay,0,0)

// EndYear = input(2023,"Backtest End Year")
// EndMonth = input(12,"Backtest End Month")
// EndDay = input(31,"Backtest End Day")

// testEnd = timestamp(EndYear,EndMonth,EndDay,0,0)

lev = 3

// Input parameters
length = input.int(20, title="Bollinger Band Length")
mult = input.float(2.0, title="Bollinger Band Multiplier")

// Bollinger Bands calculation
basis = ta.sma(close, length)
upperBand = basis + mult * ta.stdev(close, length)
lowerBand = basis - mult * ta.stdev(close, length)

// Conditions for Open Long
openLongCondition = strategy.position_size == 0 and close > open and (close + open) / 2 > upperBand

// Conditions for Open Short
openShortCondition = strategy.position_size == 0 and close < open and (close + open) / 2 < lowerBand

// Conditions for Close Long
closeLongCondition = strategy.position_size > 0 and strategy.position_size > 0 and (close < upperBand and open < upperBand and close < open)

// Conditions for Close Short
closeShortCondition = strategy.position_size < 0 and strategy.position_size < 0 and (close > lowerBand and open > lowerBand and close > open)


// Long entry
if openLongCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=strategy.equity * lev / close)
    strategy.exit("Long SL", from_entry="Long", stop=low)  // Set Stop-Loss

// Short entry
if openShortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=strategy.equity * lev / close)
    strategy.exit("Short SL", from_entry="Short", stop=high)  // Set Stop-Loss

// Long exit
if closeLongCondition
    strategy.close("Long", comment = "TP")

// Short exit
if closeShortCondition
    strategy.close("Short", comment = "TP")

// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.yellow, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.yellow, title="Lower Band")
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