وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. Bollinger Breakout with Mean Reversion 4H Quantitative Trading Strategy (بولنگر بریک آؤٹ کے ساتھ اوسط ریورس 4H مقداری تجارتی حکمت عملی)

Bollinger Breakout with Mean Reversion 4H Quantitative Trading Strategy (بولنگر بریک آؤٹ کے ساتھ اوسط ریورس 4H مقداری تجارتی حکمت عملی)

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-12-12 11:24:28
ٹیگز:بی بی اے این ڈیایس ایم اےایس ڈیٹی پیSL

img

جائزہ

یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ پر مبنی 4 گھنٹے کا ٹائم فریم مقداری تجارتی نظام ہے ، جس میں ٹرینڈ بریک آؤٹ اور اوسط ریورس ٹریڈنگ تصورات کو جوڑتا ہے۔ یہ حکمت عملی منافع لینے کے لئے قیمت کے اوسط ریورس کا استعمال کرتے ہوئے بولنگر بینڈ بریک آؤٹ کے ذریعہ مارکیٹ کی رفتار کو حاصل کرتی ہے اور خطرے کے کنٹرول کے لئے اسٹاپ نقصان کو نافذ کرتی ہے۔ یہ 3x بیعانہ استعمال کرتی ہے ، جو خطرہ کے انتظام پر مکمل غور کرتے ہوئے منافع کو یقینی بناتی ہے۔

حکمت عملی کے اصول

بنیادی منطق مندرجہ ذیل اہم عناصر پر مبنی ہے:

  1. وسط بینڈ کے طور پر 20 پیریڈ چلتی اوسط کا استعمال کرتا ہے، اتار چڑھاؤ کی حد کے لئے 2 معیاری انحراف کے ساتھ
  2. انٹری سگنل: لمبا جب موم بتی کا جسم (کھولنے اور بند کرنے کا اوسط) اوپری بینڈ سے اوپر ٹوٹ جاتا ہے ، کم جب نیچے والے بینڈ سے نیچے ٹوٹ جاتا ہے
  3. باہر نکلنے کے سگنل: طویل پوزیشنوں کو بند کریں جب دو لگاتار موم بتیوں میں اوپری بینڈ سے نیچے اور کھلی سے نیچے کھلی اور بند ہونے والی قیمتیں ہوں؛ مختصر پوزیشنوں کے لئے الٹ منطق
  4. خطرہ کنٹرول: ہر تجارت کے لئے کنٹرول شدہ نقصانات کو یقینی بنانے کے لئے موجودہ موم بتی کے اعلی / کم پوائنٹس پر اسٹاپ نقصان کا تعین کرتا ہے

حکمت عملی کے فوائد

  1. واضح ٹریڈنگ منطق: مختلف مارکیٹ کے حالات میں اچھی کارکردگی کے لئے رجحان اور ریورس ٹریڈنگ کے نقطہ نظر کو یکجا کرتا ہے
  2. جامع رسک کنٹرول: مؤثر ڈراؤنڈ کنٹرول کے لئے موم بتی کی اتار چڑھاؤ پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان کو نافذ کرتا ہے
  3. جھوٹے سگنل فلٹرنگ: جھوٹے بریکآؤٹ نقصانات کو کم کرنے کے لئے صرف بندش کی قیمت کے بجائے موم بتی کے جسم کی پوزیشن کا استعمال کرتے ہوئے بریکآؤٹس کی تصدیق کرتا ہے
  4. صحت مند فنڈ مینجمنٹ: اکاؤنٹ کے ایکویٹی، بیلنسنگ منافع اور خطرے کی بنیاد پر پوزیشن کے سائز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرتا ہے

حکمت عملی کے خطرات

  1. ضمنی مارکیٹ کا خطرہ: مختلف مارکیٹوں میں اکثر غلط بریک آؤٹ سگنل کو متحرک کرسکتا ہے ، جس کی وجہ سے لگاتار رک جاتا ہے۔
  2. لیوریج کا خطرہ: 3x لیوریج انتہائی اتار چڑھاؤ کے دوران اہم نقصانات کا سبب بن سکتا ہے
  3. اسٹاپ نقصان کی ترتیب کا خطرہ: اسٹاپ کے لئے موم بتی کے اعلی / کم پوائنٹس کا استعمال کرنا بہت لچکدار ہوسکتا ہے ، فی تجارت میں نقصانات میں اضافہ ہوتا ہے۔
  4. ٹائم فریم پر انحصار: 4 گھنٹے کا ٹائم فریم کچھ مارکیٹ کے حالات میں بہت سست رد عمل کا اظہار کرسکتا ہے ، مواقع سے محروم ہوسکتا ہے

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. رجحان فلٹر کو نافذ کریں: بنیادی رجحان کی سمت میں تجارت میں طویل مدتی رجحان اشارے شامل کریں
  2. اسٹاپ نقصان کے نقطہ نظر کو بہتر بنائیں: متحرک اسٹاپ نقصان کے فاصلے کے لئے اے ٹی آر یا بولنگر بینڈ کی چوڑائی کا استعمال کرنے پر غور کریں
  3. پوزیشن مینجمنٹ کو بہتر بنائیں: اتار چڑھاؤ یا رجحان کی طاقت کی بنیاد پر لیول کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
  4. مارکیٹ کے حالات کا تجزیہ شامل کریں: انتخابی اندراج کے لئے مارکیٹ کی حالتوں کی نشاندہی کرنے کے لئے حجم یا اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کریں

خلاصہ

اس حکمت عملی میں بولنگر بینڈ کی رجحان کی پیروی اور اوسط الٹ کی خصوصیات کو یکجا کیا گیا ہے ، جس سے سخت اندراج / خارجی شرائط اور رسک کنٹرول کے اقدامات کے ذریعے رجحان اور رینج مارکیٹوں دونوں میں مستحکم منافع حاصل ہوتا ہے۔ اس کی بنیادی طاقت واضح ٹریڈنگ منطق اور جامع رسک مینجمنٹ سسٹم میں ہے۔ لیکن حکمت عملی کے استحکام اور منافع میں مزید بہتری لانے کے لئے استعمال اور مارکیٹ کی حالت کے فیصلے کو بہتر بنانے پر توجہ دی جانی چاہئے۔

/*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")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں