یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ کے متحرک اوپری اور نچلے بینڈ کا استعمال کرتی ہے جب قیمت اوپری بینڈ سے اوپر ہوتی ہے اور جب قیمت نچلی بینڈ سے نیچے آجاتی ہے تو پوزیشن بند کردی جاتی ہے۔ مقررہ سطحوں والی روایتی بریک آؤٹ حکمت عملیوں کے برعکس ، بولنگر بینڈ کی بینڈ تاریخی اتار چڑھاؤ کی بنیاد پر متحرک طور پر بدلتی ہے ، جس سے زیادہ خریدنے اور فروخت کی حالتوں کی نشاندہی کرنے میں بہتر ہوتا ہے۔
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر بُلنگر بینڈس اشارے پر انحصار کرتی ہے۔ بُلنگر بینڈس میں تین لائنیں ہوتی ہیں۔
جب قیمت اوپری بینڈ سے اوپر بڑھتی ہے تو ، مارکیٹ کو زیادہ خریدار سمجھا جاتا ہے ، اور ایک طویل پوزیشن شروع کی جاسکتی ہے۔ جب قیمت نچلی بینڈ سے نیچے آجاتی ہے تو ، مارکیٹ زیادہ فروخت ہوتی ہے ، اور پوزیشن کو بند کرنا چاہئے۔
یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ پیرامیٹرز کی تخصیص کی اجازت دیتی ہے: چلتی اوسط مدت n اور معیاری انحراف ضارب k۔ ڈیفالٹ اقدار 20 مدت کے لئے چلتی اوسط اور 2 معیاری انحراف ضارب کے لئے ہیں۔
حکمت عملی چیک کرتی ہے کہ آیا ہر تجارتی دن کے بعد اختتامی قیمت اوپری بینڈ سے اوپر ہوتی ہے۔ اگر ایسا ہوتا ہے تو ، اگلے دن کے افتتاح پر ایک طویل سگنل متحرک ہوجاتا ہے۔ ایک بار طویل ، حکمت عملی کی نگرانی ہوتی ہے کہ آیا قیمت ریئل ٹائم میں نچلے بینڈ سے نیچے ہوتی ہے اور اگر ایسا ہوتا ہے تو پوزیشن بند ہوجاتی ہے۔
اس حکمت عملی میں ایک حرکت پذیر اوسط فلٹر بھی شامل ہے جو صرف اس وقت خرید سگنل تیار کرتا ہے جب قیمت حرکت پذیر اوسط لائن سے اوپر ہوتی ہے۔ داخلہ کے وقت کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے کے لئے موجودہ یا اعلی ٹائم فریم پر حرکت پذیر اوسط طے کیا جاسکتا ہے۔
دو اسٹاپ نقصان کے انتخاب فراہم کیے جاتے ہیں: مقررہ فیصد اسٹاپ نقصان یا نچلے بینڈ کے پیچھے۔ مؤخر الذکر منافع کو چلانے کے لئے زیادہ گنجائش فراہم کرتا ہے۔
یہ حکمت عملی بولنگر بینڈز
/*backtest start: 2022-11-06 00:00:00 end: 2023-11-12 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 // Revision: 1 // Author: @millerrh // Strategy: // Entry: Buy when price breaks out of upper Bollinger Band // Exit: Trail a stop with the lower Bollinger Band // Conditions/Variables: // 1. Can add a filter to only take setups that are above a user-defined moving average on current timeframe and/or longer timeframe (helps avoid trading counter trend) // 2. Manually configure which dates to back test // 3. User-Configurable Bollinger Band Settings // 4. Optionally use a tighter initial stop level. Once Bollinger Band catches up, trail with lower Bollinger Band to give more breathing room. // strategy('Donchian Breakout', overlay=true, initial_capital=100000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, calc_on_every_tick = true, // default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1) strategy('Bollinger Breakout', overlay=true, initial_capital=100000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0, calc_on_order_fills=true) // === BACKTEST RANGE === Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", group = "backtest window") Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", group = "backtest window") // == INPUTS == // Bollinger Band Inputs bbLength = input.int(20, minval=1, group = "Bollinger Band Settings", title="Bollinger Band Length", tooltip = "Bollinger Band moving average length.") bbMultTop = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Standard Deviation (Top)") bbMultBot = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Standard Deviation (Bottom)") useTightStop = input.bool(title='Use Fixed Percentage for Initial Stop?', defval=false, group = "order entry", tooltip = "'Keep your losers small and let winners run' is the saying. This will allow you to use a tight initial stop until the lower Bollinger Band catches up.") percStop = input.int(title="Stop", defval=8, group = "order entry", inline = "perc") trigInput = input.string(title='Execute Trades On...', defval='Wick', options=['Wick', 'Close'], group = "order entry", tooltip = "Useful for comparing standing stop orders at the Bollinger Band boundary (executing on the wick) vs. waiting for candle closes prior to taking action") // Moving Average Filtering Inputs useMaFilter = input.bool(title='Use Moving Average for Filtering (Current Timeframe)?', defval=false, group = "moving average filtering", tooltip = "Signals will be ignored when price is under this moving average. The intent is to keep you out of bear periods and only buying when price is showing strength.") maType = input.string(defval='SMA', options=['EMA', 'SMA'], title='MA Type For Filtering', group = "moving average filtering") maLength = input.int(defval=50, title="Moving Average: Length", minval=1, group = "moving average filtering", inline = "1ma") ma1Color = input.color(color.new(color.green, 50), title = " Color", group = "moving average filtering", inline = "1ma") useMaFilter2 = input.bool(title='Use Moving Average for Filtering (High Timeframe)?', defval=false, group = "moving average filtering") tfSet = input.timeframe(defval="D", title="Timeframe of Moving Average", group = "moving average filtering", tooltip = "Allows you to set a different time frame for a moving average filter. Trades will be ignored when price is under this moving average. The idea is to keep your eye on the larger moves in the market and stay on the right side of the longer term trends and help you be pickier about the stocks you trade.") ma2Type = input.string(defval='SMA', options=['EMA', 'SMA'], title='MA Type For Filtering', group = "moving average filtering") ma2Length = input.int(defval=50, title="Moving Average: Length", minval=1, group = "moving average filtering", inline = "2ma") ma2Color = input.color(color.new(color.white, 50), title = " Color", group = "moving average filtering", inline = "2ma") // === THE BOLLINGER BAND === // Logic bbBasis = ta.sma(close, bbLength) bbUpper = bbBasis + bbMultTop * ta.stdev(close, bbLength) bbLower = bbBasis - bbMultBot * ta.stdev(close, bbLength) // Plotting plot(bbBasis, "Basis", color=color.new(color.white, 50)) p1 = plot(bbUpper, color=color.new(color.blue, 50), linewidth=1, title='Upper Bollinger Band') p2 = plot(bbLower, color=color.new(color.blue, 50), linewidth=1, title='Lower Bollinger Band') fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95)) // == FILTERING LOGIC == // Declare function to be able to swap out EMA/SMA ma(maType, src, length) => maType == 'EMA' ? ta.ema(src, length) : ta.sma(src, length) //Ternary Operator (if maType equals EMA, then do ema calc, else do sma calc) maFilter = ma(maType, close, maLength) maFilter2 = request.security(syminfo.tickerid, tfSet, ma(ma2Type, close, ma2Length)) // Plotting plot(useMaFilter ? maFilter : na, title='Trend Filter MA - CTF', color=ma1Color, linewidth=2, style=plot.style_line) plot(useMaFilter2 ? maFilter2 : na, title='Trend Filter MA - HTF', color=ma2Color, linewidth=2, style=plot.style_line) // == ENTRY AND EXIT CRITERIA == // Trigger stop based on candle close or High/Low (i.e. Wick) trigResistance = trigInput == 'Close' ? close : trigInput == 'Wick' ? high : na trigSupport = trigInput == 'Close' ? close : trigInput == 'Wick' ? low : na buySignal = trigResistance >= bbUpper buyConditions = (useMaFilter ? bbUpper > maFilter : true) and (useMaFilter2 ? bbUpper > maFilter2 : true) // == STOP AND PRICE LEVELS == // Configure initial stop level inPosition = strategy.position_size > 0 stopLevel = strategy.position_avg_price - (strategy.position_avg_price * percStop/100) posStop = stopLevel > bbLower ? stopLevel : bbLower // Check if using stop vs. not stop = useTightStop ? posStop : bbLower plot(inPosition ? stop : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 40), linewidth = 1, title = "Stop Levels", trackprice=false) sellSignal = trigSupport <= stop // == STRATEGY ENTRIES & EXITS == // This string of code enters and exits at the candle close if trigInput == 'Close' strategy.entry('Long', strategy.long, when=buyConditions and buySignal) strategy.close('Long', when=sellSignal) // This string of code enters and exits at the wick (i.e. with pre-set stops) if trigInput == 'Wick' strategy.entry('Long', strategy.long, stop=bbUpper, when=buyConditions) strategy.exit('Exit Long', from_entry='Long', stop=stop) strategy.cancel('Long',when= not(buyConditions)) // Resets stop level once buyConditions aren't true anymore