কৌশল অনুসরণ করে বোলিংজার ব্যান্ডের গতির প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২৬ ১১ঃ২১ঃ১০
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বোলিংজার ব্যান্ড, চলমান গড় এবং ভলিউম বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে একটি শক্তিশালী প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল বাস্তবায়ন করে। এর লক্ষ্য সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীতকরণ ক্যাপচার করা এবং বাজারের গতির উপর মূলধন করা।

কৌশলগত যুক্তি

বোলিংজার ব্যান্ড

  • বাজারে অতিরিক্ত ক্রয় এবং অতিরিক্ত বিক্রয় শর্তগুলি সনাক্ত করতে বোলিংজার ব্যান্ডগুলি ব্যবহার করে। সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য স্পষ্ট উপরের এবং নীচের ব্যান্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরবরাহ করে।

  • একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যম মান এবং স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন উপর ভিত্তি করে ব্যান্ড গণনা করে। দাম উপরের বা নীচের ব্যান্ড অতিক্রম করে অতিরিক্ত ক্রয় বা oversold সংকেত নির্দেশ করে।

চলমান গড় ফিল্টার

  • প্রবণতা সনাক্তকরণ উন্নত করার জন্য একটি চলমান গড় (এমএ) ফিল্টার বাস্তবায়ন করে। ব্যবহারকারীরা সহজ, এক্সপোনেনশিয়াল, ওজনযুক্ত সহ বিভিন্ন এমএ ধরণের মধ্যে থেকে চয়ন করতে পারেন।

  • যখন দাম চলমান গড়ের উপরে (নীচে) অতিক্রম করে তখন ক্রয় (বিক্রয়) সংকেত তৈরি করে।

ভলিউম বিশ্লেষণ

  • ব্যবহারকারীদের উন্নত সংকেত নিশ্চিতকরণের কৌশলটিতে ভলিউম বিশ্লেষণকে একীভূত করার অনুমতি দেয়। রঙ-কোডেড ভলিউম বারগুলি নির্দেশ করে যে ভলিউম গড়ের উপরে বা নীচে কিনা।

  • মূল্য সংকেত নিশ্চিত করতে ভলিউম ক্রসিং গড় ব্যবহার করা যেতে পারে।

সুবিধা

দৃঢ় প্রবণতা অনুসরণ করছে

  • এটি বোলিংজার ব্যান্ড, চলমান গড় এবং ভলিউমের উপর ভিত্তি করে বাজারের প্রবণতা বিপরীততা চিহ্নিত করে।

  • ট্রেন্ড ট্রেডিংয়ের জন্য মূল্যের প্রবণতা যথাসময়ে ধরা পড়ে।

নমনীয়তা এবং কাস্টমাইজেশন

  • ব্যবহারকারীরা বিবি পিরিয়ড, এমএ টাইপ এবং দৈর্ঘ্যের মতো পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করতে পারেন।

  • লং এবং শর্ট পজিশন আলাদাভাবে নিয়ন্ত্রিত হতে পারে।

ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং নিশ্চিতকরণ

  • এমএ এবং ভলিউম ব্যবহার করে দামের সংকেত নিশ্চিত করার দ্বৈত সংকেত প্রক্রিয়া।

  • মূল ট্রেডিং সিগন্যাল যেমন চলমান গড়, স্টপ লস লেভেলের স্বজ্ঞাত প্রদর্শন।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা

  • ATR এর উপর ভিত্তি করে স্টপ-লস গণনা করে। কাস্টমাইজযোগ্য ATR সময়কাল এবং গুণক।

  • একক বাণিজ্যিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ শেয়ারের শতাংশের ভিত্তিতে পজিশনের আকার সংশোধন করা হয়।

ঝুঁকি

ব্যাকটেস্ট পিরিয়ডের ঝুঁকি

  • পারফরম্যান্স বিভিন্ন historicalতিহাসিক সময়ের মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে। মল্টি-পিরিয়ড ব্যাকটেস্টের মাধ্যমে স্থায়িত্ব যাচাই করা উচিত।

প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ঝুঁকি

  • ব্যাপ্তি-সীমাবদ্ধ বাজারের সময় স্টপ-লস ট্রিগার বৃদ্ধি। এমএ পরামিতিগুলি অনুকূল করে হ্রাস করা যেতে পারে।

অত্যধিক অপ্টিমাইজেশন

  • মাল্টি-প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ওভারফিটিং হতে পারে। বিভিন্ন প্যারামিটার সেট জুড়ে দৃঢ়তা যাচাই করা উচিত।

সূচক হ্রাসের ঝুঁকি

  • সূচকগুলির অন্তর্নিহিত বিলম্ব রয়েছে। মূল্যের ক্রিয়াকলাপ সূচক সংকেতগুলিকে পরিপূরক করা উচিত।

উন্নতির সুযোগ

প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন

  • বিভিন্ন পণ্য এবং সময়সীমার জন্য BB, MA, ATR পরামিতি অপ্টিমাইজ করুন।

অবস্থান অপ্টিমাইজেশন

  • ঝুঁকি স্তরে বিভিন্ন শেয়ারের শতাংশ পরীক্ষা করুন, স্টপ-লস মাল্টিপ্লায়েন্ট।

সিগন্যাল অপ্টিমাইজেশন

  • এন্ট্রি এবং আউটপুট সিগন্যালের জন্য কেডি, এমএসিডি এর মতো অতিরিক্ত ফিল্টার চালু করুন।

কোড অপ্টিমাইজেশন

  • অপ্রয়োজনীয় লেনদেন এড়ানোর জন্য সিগন্যাল লজিককে পরিমার্জন করুন।

সিদ্ধান্ত

কৌশলটি একটি যান্ত্রিক ট্রেডিং সিস্টেমে বোলিংজার ব্যান্ড, চলমান গড় এবং ভলিউম বিশ্লেষণকে একীভূত করে। এর শক্তি শক্তিশালী সংকেত নিশ্চিতকরণ এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে রয়েছে। স্থিতিশীলতা এবং লাভজনকতা বাড়ানোর জন্য পরামিতি এবং সংকেত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে আরও উন্নতি করা যেতে পারে। কৌশল পদ্ধতিটি প্রবণতা অনুসরণকারীদের জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে কাজ করে।


/*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)


আরো