संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. स्थिर स्टॉप-लॉस अनुकूलन मॉडल के साथ गतिशील चलती औसत और बोलिंगर बैंड क्रॉस रणनीति

स्थिर स्टॉप-लॉस अनुकूलन मॉडल के साथ गतिशील चलती औसत और बोलिंगर बैंड क्रॉस रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-27 14:57:38
टैगःएमएबीबीएसएमएएटीआरSLटीपी

img

अवलोकन

यह रणनीति एक ट्रेंड-फॉलोइंग ट्रेडिंग सिस्टम है जो मूविंग एवरेज (एमए) और बोलिंगर बैंड्स संकेतकों को जोड़ती है। यह जोखिम नियंत्रण के लिए एक निश्चित प्रतिशत स्टॉप-लॉस तंत्र को शामिल करते हुए 200-अवधि मूविंग एवरेज और बोलिंगर बैंड्स स्थिति के साथ मूल्य संबंधों का विश्लेषण करके बाजार के रुझानों की पहचान करती है। यह रणनीति 2.86% की स्थिति प्रबंधन का उपयोग करती है, जो 35x लीवरेज के साथ संगत है, जो सावधानीपूर्वक फंड प्रबंधन सिद्धांतों का प्रदर्शन करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति का मूल तर्क निम्नलिखित प्रमुख तत्वों पर आधारित है:

  1. प्राथमिक प्रवृत्ति सूचक के रूप में 200 अवधि के चलती औसत का प्रयोग करता है
  2. अस्थिरता सीमा मूल्यांकन के लिए 20 अवधि के बोलिंगर बैंड ऊपरी और निचले चैनलों को जोड़ती है
  3. लंबी पोजीशन खोलता है जबः
    • कीमत 200 एमए से ऊपर है
    • बोलिंगर बैंड्स मध्य बैंड 200 एमए से ऊपर है
    • मूल्य निचले बोलिंगर बैंड से ऊपर पार करता है
  4. शॉर्ट पोजीशन खोलता है जबः
    • मूल्य 200 एमए से नीचे है
    • बोलिंगर बैंड का मध्य बैंड 200 एमए से नीचे है
    • मूल्य बोलिंगर बैंड के ऊपरी स्तर से नीचे जाता है।
  5. जोखिम नियंत्रण के लिए 3% निश्चित स्टॉप-लॉस प्रतिशत लागू करता है
  6. बोलिंगर बैंड के ऊपरी भाग में लंबी स्थिति बंद करता है, निचले भाग में शॉर्ट्स

रणनीतिक लाभ

  1. क्षमता के बाद मजबूत प्रवृत्ति
  • 200 एमए का उपयोग करके दीर्घकालिक रुझानों की प्रभावी पहचान करता है
  • बोलिंगर बैंड मध्यम अल्पकालिक रुझान परिवर्तनों का पता लगाने में सहायता करते हैं
  1. व्यापक जोखिम नियंत्रण
  • फिक्स्ड स्टॉप-लॉस तंत्र प्रति व्यापार जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है
  • गतिशील लाभ लेने का डिजाइन लाभ के अवसरों को बढ़ाता है
  1. लचीला पैरामीटर अनुकूलन
  • एमए अवधि और बोलिंगर बैंड्स पैरामीटर बाजार की विशेषताओं के अनुकूल
  • जोखिम सहिष्णुता के अनुसार समायोजित स्टॉप-लॉस प्रतिशत
  1. उच्च प्रणालीकरण
  • व्यक्तिपरक निर्णय के बिना स्पष्ट व्यापार संकेत
  • स्वचालित व्यापार निष्पादन के लिए उपयुक्त

रणनीतिक जोखिम

  1. साइडवेज मार्केट रिस्क
  • विभिन्न बाजारों में अक्सर झूठे ब्रेकआउट संकेत हो सकते हैं
  • केवल स्पष्ट रुझान वाले बाजारों में व्यापार करने की सिफारिश की
  1. फिसलने का जोखिम
  • अस्थिर अवधि के दौरान महत्वपूर्ण फिसलन संभव
  • उचित स्लिप सुरक्षा स्थापित करने की सिफारिश
  1. व्यवस्थित जोखिम
  • बाजार की घटनाएं स्टॉप-लॉस विफलता का कारण बन सकती हैं
  • अन्य जोखिम नियंत्रण उपायों के साथ संयोजन की सिफारिश करें
  1. पैरामीटर अनुकूलन जोखिम
  • अति अनुकूलन से अति अनुकूलन हो सकता है
  • विभिन्न समय सीमाओं में बैकटेस्टिंग की सिफारिश करें

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. गतिशील स्टॉप-लॉस अनुकूलन
  • गतिशील स्टॉप-लॉस समायोजन के लिए एटीआर संकेतक का परिचय
  • बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप-लॉस प्रतिशत को समायोजित करें
  1. प्रवेश संकेत अनुकूलन
  • वॉल्यूम पुष्टिकरण संकेतक जोड़ें
  • प्रवृत्ति शक्ति फ़िल्टर लागू करें
  1. स्थिति प्रबंधन अनुकूलन
  • गतिशील स्थिति आकार लागू करें
  • बाजार की अस्थिरता के आधार पर लाभप्रदता को समायोजित करें
  1. व्यापार समय अनुकूलन
  • बाजार की भावना के संकेतक जोड़ें
  • समय फ़िल्टर लागू करें

सारांश

यह रणनीति क्लासिक तकनीकी संकेतकों को जोड़कर एक पूर्ण ट्रेडिंग प्रणाली का निर्माण करती है, जो अच्छी प्रवृत्ति कैप्चर क्षमता और जोखिम नियंत्रण प्रभावों का प्रदर्शन करती है। मुख्य फायदे इसकी उच्च व्यवस्थितता और पैरामीटर समायोज्यता में निहित हैं, जबकि निश्चित स्टॉप-लॉस तंत्र के माध्यम से प्रभावी जोखिम नियंत्रण प्राप्त करना। हालांकि प्रदर्शन सीमा बाजारों में अपर्याप्त हो सकता है, सुझावित अनुकूलन को लागू करने से रणनीति स्थिरता और लाभप्रदता में और वृद्धि हो सकती है। व्यापारियों को सलाह दी जाती है कि लाइव ट्रेडिंग को लागू करते समय बाजार की परिस्थितियों पर विचार करें और अपने जोखिम सहिष्णुता के अनुसार मापदंडों को समायोजित करें।

/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=5
strategy("MA 200 and Bollinger Bands Strategy", overlay=true) // 2.86% for 35x leverage

// inputs
ma_length = input(200, title="MA Length")
bb_length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
bb_mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")

// calculations
ma_200 = ta.sma(close, ma_length)
bb_basis = ta.sma(close, bb_length)
bb_upper = bb_basis + (ta.stdev(close, bb_length) * bb_mult)
bb_lower = bb_basis - (ta.stdev(close, bb_length) * bb_mult)

// plot indicators
plot(ma_200, color=color.blue, title="200 MA")
plot(bb_upper, color=color.red, title="Bollinger Upper Band")
plot(bb_basis, color=color.gray, title="Bollinger Basis")
plot(bb_lower, color=color.green, title="Bollinger Lower Band")

// strategy logic
long_condition = close > ma_200 and bb_basis > ma_200 and ta.crossover(close, bb_lower)
short_condition = close < ma_200 and bb_basis < ma_200 and ta.crossunder(close, bb_upper)

// fixed stop loss percentage
fixed_stop_loss_percent = 3.0 / 100.0

if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Stop Long", "Long", stop=strategy.position_avg_price * (1 - fixed_stop_loss_percent))

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Stop Short", "Short", stop=strategy.position_avg_price * (1 + fixed_stop_loss_percent))

// take profit conditions
close_long_condition = close >= bb_upper
close_short_condition = close <= bb_lower

if (close_long_condition)
    strategy.close("Long")

if (close_short_condition)
    strategy.close("Short")
संबंधित
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित