बोलिंगर बैंड ब्रेकआउट रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति बुरिन बैंड सूचकांक पर आधारित है, जब कीमत बुरिन बैंड के नीचे की ओर जाती है, तो यह अधिक होता है, और जब कीमत बुरिन बैंड को छूती है, तो यह सपाट हो जाती है। यह रणनीति बुरिन बैंड के समावेशी सिद्धांत का उपयोग करती है, जो असामान्य मूल्य टूटने को ट्रैक करने के लिए है।
रणनीति सिद्धांत
ब्रिन बैंड के लिए मध्य रेखा SMA की गणना करें, हाल के समापन मूल्य का एक सरल चल औसत लें।
मानक अंतर StdDev, मूल्य उतार-चढ़ाव की सीमा को दर्शाता है।
मध्य रेखा SMA और मानक विचलन पर विचलन के साथ, ब्रिन को पटरी पर लाया गया।
मध्यरेखा SMA को मानक विचलन से घटाकर, ब्रिन को पटरी से नीचे ले जाया जाता है।
जब समापन मूल्य नीचे से नीचे की ओर से नीचे की ओर टूट जाता है, तो अधिक प्रवेश करें।
जब कीमतों ने ट्रैक को छुआ, तो कीमतों को असामान्य माना गया, और स्थिति को छोड़ दिया गया।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बुलिन बैंड सूचकांक की सांख्यिकीय विशेषताओं का उपयोग करता है, जो बाजार में असामान्य उतार-चढ़ाव को प्रभावी ढंग से ट्रैक करता है और प्रवृत्ति को पकड़ने में सक्षम बनाता है।
ब्रिन अपने आप ही बाजार के उतार-चढ़ाव के लिए अनुकूलित हो जाता है।
प्रवेश के संकेत के रूप में अधिक विश्वसनीय है।
एक स्टॉप सिग्नल के रूप में मध्य अक्ष पर वापसी उचित है।
पैरामीटर अनुकूलित करने के लिए बहुत जगह है, विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
यह एक मध्यम और लंबी लाइन के रुझान को पकड़ने के लिए भी काम करता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के संभावित जोखिमों में शामिल हैंः
ब्रिन बैंड का कामकाज क्षैतिज बाजारों में अच्छा नहीं है, इसलिए गलतियों से बचें।
यह एक झूठी घुसपैठ हो सकती है, इसलिए सावधानी बरतें।
स्टॉप की स्थिति बहुत आदर्श है, इसे वास्तविकता में अनुकूलित किया जा सकता है।
अनुचित पैरामीटर सेट करने से अक्सर या रूढ़िवादी लेनदेन हो सकता है।
एक बार जब आप एक बार फिर से शुरू कर देते हैं, तो आप एक बार फिर से शुरू कर सकते हैं।
संबंधित जोखिम प्रबंधन उपाय:
ट्रेड वॉल्यूम इंडिकेटर के साथ फ़िल्टर सिग्नल
विभिन्न बाजारों में डेटा प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए पैरामीटर का अनुकूलन करना।
अतिरिक्त गतिशील स्टॉप, रोटेशन स्टॉप पोजीशन
मूल्यांकन के संकेतों से बचें, और न ही पीछा करें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए विभिन्न आकारों के ब्रिन बैंड मापदंडों का प्रयास करें।
औसत रेखा, MACD और अन्य संकेतकों को फ़िल्टर करने के लिए ब्रेकआउट सिग्नल जोड़ें
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना और ब्रिन बैंड पैरामीटर का अनुकूलन करना।
प्रवेश के दौरान, अपनी ताकत और कमजोरियों का आकलन करें और अपनी स्थिति को समायोजित करें।
लंबी अवधि के आंकड़ों की प्रतिक्रिया, रणनीति की स्थिरता का परीक्षण करना।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस मैकेनिज्म जोड़ा गया।
संक्षेप
ब्रींड रणनीति एक विश्वसनीय ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह कीमतों में असामान्य उतार-चढ़ाव को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम है। लेकिन हमें वास्तविक स्थिति से विचलन पर भी ध्यान देना चाहिए, और लगातार पैरामीटर का अनुकूलन करना चाहिए। यदि इसका उपयोग वास्तविक बाजार में किया जाता है, तो जोखिम प्रबंधन को सख्ती से नियंत्रित करना चाहिए और एकमुश्त नुकसान को नियंत्रित करना चाहिए।
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-12 04:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="BB training No Repainting (OTS Mode)", overlay=true)
// Strategy Rules:
// 1. Enter trade when price crosses above the lower band
// 2. Exit trade when price touches the upper band
//
// Chart Properties
testStartYear = input(2010, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? #6c6f6c : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
// User provided values
smaLength = input(title="SMA Length", type=input.integer, defval=20) // Middle band period length (moving average)
stdLength = input(title="StdDev Length", type=input.integer, defval=20) // Range to apply bands to
ubOffset = input(title="Upper Band Offset", type=input.float, defval=2.0, step=0.5) // Number of standard deviations above MA
lbOffset = input(title="Lower Band Offset", type=input.float, defval=2.0, step=0.5) // Number of standard deviation below MA
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
smaValue = sma(close, smaLength) // Middle band
stdDev = stdev(close, stdLength)
upperBand = smaValue + stdDev * ubOffset // Top band
lowerBand = smaValue - stdDev * lbOffset // Bottom band
// Plot bands to chart
plot(series=smaValue, title="SMA", color=color.green)
plot(series=upperBand, title="UB", color=color.blue, linewidth=2)
plot(series=lowerBand, title="LB", color=color.blue, linewidth=2)
longCondition = (crossover(close, lowerBand))
closeLongCondition = (close >= upperBand)
if (longCondition and testPeriod())
strategy.entry(id="CALL", long=true)
strategy.close(id="CALL", when=closeLongCondition)