وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

بولنگر بینڈز مومنٹم ٹرینڈ اسٹریٹجی کے بعد

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-26 11:21:10
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ ، چلتی اوسط اور حجم تجزیہ پر مبنی ایک مضبوط رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کو نافذ کرتی ہے۔ اس کا مقصد ممکنہ رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑنا اور مارکیٹ کی رفتار سے فائدہ اٹھانا ہے۔

حکمت عملی منطق

بولنگر بینڈ

  • مارکیٹ میں زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی حالت کی نشاندہی کرنے کے لئے بولنگر بینڈ کا استعمال کرتا ہے۔ فیصلہ سازی میں مدد کے ل clear واضح اوپری اور نچلی بینڈ کی نمائش فراہم کرتا ہے۔

  • ایک خاص مدت کے دوران درمیانی قیمت اور معیاری انحراف کی بنیاد پر بینڈ کا حساب لگاتا ہے۔ قیمت کے اوپری یا نچلے بینڈ کو عبور کرنا زیادہ خریدنے یا زیادہ فروخت ہونے کے اشارے کی نشاندہی کرتا ہے۔

اوسط فلٹر

  • رجحان کی نشاندہی کو بڑھانے کے لئے ایک چلتی اوسط (ایم اے) فلٹر کو نافذ کرتا ہے۔ صارفین مختلف ایم اے اقسام میں سے انتخاب کرسکتے ہیں جن میں سادہ ، توسیعی ، وزن شامل ہے۔

  • خریدنے (فروخت) کے سگنل پیدا کرتا ہے جب قیمت اوسط سے اوپر (نیچے) سے تجاوز کرتی ہے۔

حجم تجزیہ

  • صارفین کو بہتر سگنل کی تصدیق کے لئے حکمت عملی میں حجم تجزیہ کو ضم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ رنگین کوڈ والی حجم باریں اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ آیا حجم اوسط سے اوپر یا نیچے ہے۔

  • حجم کراسنگ اوسط قیمت سگنل کی تصدیق کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے.

فوائد

مضبوط رجحان

  • بولنگر بینڈ، چلتی اوسط اور حجم کی بنیاد پر مارکیٹ کے رجحان کی تبدیلیوں کی نشاندہی کرتا ہے۔

  • ٹرینڈ ٹریڈنگ کے لئے بروقت انداز میں قیمت کے رجحانات کو پکڑتا ہے۔

لچک اور حسب ضرورت

  • صارفین بی بی مدت، ایم اے قسم اور لمبائی جیسے پیرامیٹرز کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

  • لمبی اور مختصر پوزیشنوں کو الگ الگ کنٹرول کیا جا سکتا ہے.

نمائش اور تصدیق

  • دوہری سگنل میکانزم جو ایم اے اور حجم کا استعمال کرتے ہوئے قیمت سگنل کی تصدیق کرتا ہے۔

  • اہم تجارتی سگنلز کی بدیہی نمائش جیسے چلتی اوسط، سٹاپ نقصان کی سطح.

رسک مینجمنٹ

  • ATR پر مبنی سٹاپ نقصان کا حساب لگاتا ہے۔ اپنی مرضی کے مطابق ATR مدت اور ضرب۔

  • ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے خطرے میں حصہ داروں کی فیصد کی بنیاد پر پوزیشن کا سائز ایڈجسٹ کرتا ہے۔

خطرات

بیک ٹسٹ مدت کے خطرات

  • کارکردگی مختلف تاریخی ادوار میں مختلف ہوسکتی ہے۔ استحکام کو کثیر ادوار کے بیک ٹسٹ کے ذریعے درست کیا جانا چاہئے۔

رجحان کی تبدیلی کے خطرات

  • رینج سے منسلک مارکیٹوں کے دوران اسٹاپ نقصان کے محرکات میں اضافہ۔ ایم اے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے سے کم کیا جاسکتا ہے۔

زیادہ سے زیادہ اصلاح

  • کثیر پیرامیٹر کی اصلاح سے اوور فٹنگ ہوسکتی ہے۔ مختلف پیرامیٹر سیٹوں میں استحکام کی تصدیق کی جانی چاہئے۔

انڈیکیٹرز میں تاخیر کے خطرات

  • اشارے میں فطری تاخیر ہوتی ہے۔ قیمت کی کارروائی کو اشارے کے اشاروں کی تکمیل کرنی چاہئے۔

بہتر مواقع

پیرامیٹر کی اصلاح

  • مختلف مصنوعات اور ٹائم فریم کے لئے BB، MA، ATR پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.

پوزیشن کی اصلاح

  • خطرہ کی سطح پر مختلف ایکویٹی فیصد کی جانچ کریں، سٹاپ نقصان کے ضارب.

سگنل کی اصلاح

  • اضافی فلٹرز متعارف کروائیں جیسے KD، MACD داخلہ اور باہر نکلنے کے سگنلز کو مکمل کرنے کے لئے.

کوڈ کی اصلاح

  • غیر ضروری تجارت سے بچنے کے لئے سگنل منطق کو بہتر بنائیں۔ توسیع کے لئے او او پی کو اپنائیں۔

نتیجہ

یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ ، چلتی اوسط اور حجم تجزیہ کو ایک مکینیکل ٹرینڈ ٹریڈنگ سسٹم میں ضم کرتی ہے۔ اس کی طاقت مضبوط سگنل کی تصدیق اور رسک کنٹرول میکانزم میں ہے۔ استحکام اور منافع بخش کو بڑھانے کے لئے پیرامیٹر اور سگنل کی اصلاح کے ذریعے مزید بہتری لائی جاسکتی ہے۔ حکمت عملی کا طریقہ کار رجحان کے پیروکاروں کے لئے ایک حوالہ کے طور پر کام کرتا ہے۔


/*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)


مزید