
बुरीन बैंड ब्रेकआउट रणनीति एक बुरीन बैंड सूचक पर आधारित एक अल्पकालिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह दोनों दिशाओं में संचालन कर सकता है, दोनों ही दिशाओं में, और विशेष रूप से प्रवृत्ति के लिए उपयुक्त है।
इस रणनीति में अत्यधिक कॉन्फ़िगरेशन है, जिससे उपयोगकर्ता ब्रिनबैंड पैरामीटर अवधि और विचलन, प्रवृत्ति फ़िल्टर, अस्थिरता फ़िल्टर, ट्रेडिंग दिशा फ़िल्टर, परिवर्तन दर फ़िल्टर और दिनांक फ़िल्टर आदि को सेट कर सकता है। इसके अलावा, यह बहुहेड और खाली हेड स्थितियों के लिए स्टॉप-लॉस, स्टॉप-लॉस और ट्रैकिंग स्टॉप-लॉस सेट करता है, जो एक व्यापक जोखिम प्रबंधन दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है। प्रति दिन अधिकतम नुकसान के अलावा सुरक्षा की एक और परत प्रदान करता है, जिससे यह एक विश्वसनीय पेशेवर अनुकूलन ट्रेडिंग सिस्टम बन जाता है।
इस रणनीति का केंद्रीय संकेतक ब्रिन बैंड है। ब्रिन बैंड में मध्य, ऊपरी और निचले ट्रैक की तीन रेखाएं हैं, जो कीमत की औसत रेखा, उतार-चढ़ाव की ऊपरी सीमा और उतार-चढ़ाव की निचली सीमा का प्रतिनिधित्व करती हैं। जब कीमत ऊपरी ट्रैक को तोड़ती है, तो अधिक करें; जब कीमत निचले ट्रैक को तोड़ती है, तो बाहर निकलें।
इसके अलावा, नीतियां कई सहायक फ़िल्टर सेट करती हैं जो Noise लेनदेन से बचते हैं। इनमें शामिल हैंः
प्रवृत्ति फ़िल्टरः कीमतें चलती औसत से ऊपर हैं, और कीमतें चलती औसत से नीचे हैं;
अस्थिरता फ़िल्टरः केवल जब अस्थिरता बढ़ जाती है तो व्यापार करें;
ट्रेडिंग दिशा फ़िल्टरः केवल अधिक, केवल शून्य या द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग का चयन करें, जो संकेत के गुणों के अनुसार है;
परिवर्तन दर फ़िल्टरः जब कीमत पिछले ट्रेडिंग दिन के समापन मूल्य के सापेक्ष परिवर्तन दर के एक निश्चित स्तर तक पहुंच जाती है तो प्रवेश किया जाता है;
दिनांक फ़िल्टरः समय फ़ील्ड सेटिंग्स को वापस मापने के लिए।
जब सभी फ़िल्टर शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होता है। रोक, रोक और ट्रैक रोक जोखिम प्रबंधन सुनिश्चित करता है। इसके अलावा, अधिकतम दैनिक हानि की स्थापना एक दिन में भारी वापसी से बचती है।
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
इस परिपक्व सूचक को मुख्य ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में इस्तेमाल किया जाता है और इसकी विश्वसनीयता उच्च है।
बहु-फ़िल्टर डिज़ाइन जो गलत लेन-देन से बचाता है और विन्यास योग्य है;
स्टॉप, स्टॉप, ट्रैक, स्टॉप-लॉस व्यापक और लचीला;
अधिकतम एक दिन में नुकसान की स्थापना प्रभावी नियंत्रण एक दिन में वापसी।
यह ट्रेंडिंग बाजारों के लिए उपयुक्त है और इसमें काफी कमाई की संभावनाएं हैं।
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
ब्रिन बैंड के टूटने से सिर और निचले भाग में झूठी दरारें पैदा हो सकती हैं, जिससे नुकसान हो सकता है।
एक बार जब आप अपने व्यापार को समाप्त कर लेते हैं, तो आप अपने व्यापार को समाप्त कर देते हैं, और आप अपने व्यापार को समाप्त कर देते हैं।
बड़े पैमाने पर उड़ान भरने से नुकसान हो सकता है;
इस तरह की घटनाओं में, भारी नुकसान से पूरी तरह से बचा नहीं जा सकता है।
उपरोक्त जोखिमों के लिए, फ़िल्टरिंग शर्तों को उचित रूप से ढीला किया जा सकता है, या मैन्युअल रूप से हस्तक्षेप किया जा सकता है ताकि कुछ पदों को बंद किया जा सके, स्टॉप लॉस दूरी को कम किया जा सके, आदि।
इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में अनुकूलित करने पर विचार किया जा सकता हैः
विभिन्न संयोजनों को आज़माने के लिए, जो कि सबसे अच्छा है;
मशीन लर्निंग मॉडल को जोड़ना और पैरामीटर को गतिशील रूप से अनुकूलित करना;
समय के नुकसान को रोकने के लिए अधिक प्रभावी तरीकों की खोज करें, जैसे कि समय का नुकसान, आयाम का नुकसान आदि;
भावनात्मक संकेतक के साथ, चरम मामलों में सक्रिय हस्तक्षेप;
सांख्यिकीय तर्क के लिए प्रासंगिक उत्पादों के साथ संयोजन
एक बुरीन बैंड तोड़ने की रणनीति एक अच्छी तरह से स्थापित और विश्वसनीय लघु-रेखा प्रवृत्ति अनुवर्ती रणनीति है। यह बुरीन बैंड संकेतकों को संकेत के रूप में उपयोग करता है और कई फिल्टर सेट करता है जो संकेत की विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है। साथ ही, एक व्यापक रोकथाम और जोखिम नियंत्रण तंत्र जोखिम को नियंत्रित करता है। यह रणनीति सक्रिय प्रवृत्ति बाजारों के लिए उपयुक्त है, जिसमें अच्छी कमाई की क्षमता है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, यह एक शक्तिशाली मात्रात्मक व्यापार प्रणाली बनने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2022-11-22 00:00:00
end: 2023-11-04 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands - Breakout Strategy",overlay=true
)
// Define the length of the Bollinger Bands
bbLengthInput = input.int (15,title="Length", group="Bollinger Bands", inline="BB")
bbDevInput = input.float (2.0,title="StdDev", group="Bollinger Bands", inline="BB")
// Define the settings for the Trend Filter
trendFilterInput = input.bool(false, title="Above/Below", group = "Trend Filter", inline="Trend")
trendFilterPeriodInput = input(223,title="", group = "Trend Filter", inline="Trend")
trendFilterType = input.string (title="", defval="EMA",options=["EMA","SMA","RMA", "WMA"], group = "Trend Filter", inline="Trend")
volatilityFilterInput = input.bool(true,title="StdDev", group = "Volatility Filter", inline="Vol")
volatilityFilterStDevLength = input(15,title="",group = "Volatility Filter", inline="Vol")
volatilityStDevMaLength = input(15,title=">MA",group = "Volatility Filter", inline="Vol")
// ROC Filter
// f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/
f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1]
high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false)
roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false)
roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true
// Trade Direction Filter
// tradeDirectionInput = input.string("Auto",options=["Auto", "Long&Short","Long Only", "Short Only"], title="Trade", group="Direction Filter", tooltip="Auto: if a PERP is detected (in the symbol description), trade long and short\n Otherwise as per user-input")
// tradeDirection = switch tradeDirectionInput
// "Auto" => str.contains(str.lower(syminfo.description), "perp") or str.contains(str.lower(syminfo.description), ".p") ? strategy.direction.all : strategy.direction.long
// "Long&Short" => strategy.direction.all
// "Long Only" => strategy.direction.long
// "Short Only" => strategy.direction.short
// => strategy.direction.all
// strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)
// Calculate and plot the Bollinger Bands
[bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb (close, bbLengthInput, bbDevInput)
plot(bbMiddle, "Basis", color=color.orange)
bbUpperPlot = plot(bbUpper, "Upper", color=color.blue)
bbLowerrPlot = plot(bbLower, "Lower", color=color.blue)
fill(bbUpperPlot, bbLowerrPlot, title = "Background", color=color.new(color.blue, 95))
// Calculate and view Trend Filter
float tradeConditionMa = switch trendFilterType
"EMA" => ta.ema(close, trendFilterPeriodInput)
"SMA" => ta.sma(close, trendFilterPeriodInput)
"RMA" => ta.rma(close, trendFilterPeriodInput)
"WMA" => ta.wma(close, trendFilterPeriodInput)
// Default used when the three first cases do not match.
=> ta.wma(close, trendFilterPeriodInput)
trendConditionLong = trendFilterInput ? close > tradeConditionMa : true
trendConditionShort = trendFilterInput ? close < tradeConditionMa : true
plot(trendFilterInput ? tradeConditionMa : na, color=color.yellow)
// Calculate and view Volatility Filter
stdDevClose = ta.stdev(close,volatilityFilterStDevLength)
volatilityCondition = volatilityFilterInput ? stdDevClose > ta.sma(stdDevClose,volatilityStDevMaLength) : true
bbLowerCrossUnder = ta.crossunder(close, bbLower)
bbUpperCrossOver = ta.crossover(close, bbUpper)
bgcolor(volatilityCondition ? na : color.new(color.red, 95))
// Date Filter
start = input(timestamp("2017-01-01"), "Start", group="Date Filter")
finish = input(timestamp("2050-01-01"), "End", group="Date Filter")
date_filter = true
// Entry and Exit Conditions
entryLongCondition = bbUpperCrossOver and trendConditionLong and volatilityCondition and date_filter and roc_filter
entryShortCondition = bbLowerCrossUnder and trendConditionShort and volatilityCondition and date_filter and roc_filter
exitLongCondition = bbLowerCrossUnder
exitShortCondition = bbUpperCrossOver
// Orders
if entryLongCondition
strategy.entry("EL", strategy.long)
if entryShortCondition
strategy.entry("ES", strategy.short)
if exitLongCondition
strategy.close("EL")
if exitShortCondition
strategy.close("ES")
// Long SL/TP/TS
xl_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Treshold %")
xl_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO", group="Exit Long", inline="LTS", tooltip="Trailing Offset %")
xl_ts_tick = xl_ts_percent * close/syminfo.mintick/100
xl_to_tick = xl_to_percent * close/syminfo.mintick/100
xl_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Long", inline="LSLTP")
xl_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Long", inline="LSLTP")
xl_sl_price = strategy.position_avg_price * (1-xl_sl_percent/100)
xl_tp_price = strategy.position_avg_price * (1+xl_tp_percent/100)
strategy.exit("XL+SL/TP", "EL", stop=xl_sl_price, limit=xl_tp_price, trail_points=xl_ts_tick, trail_offset=xl_to_tick,comment_loss= "XL-SL", comment_profit = "XL-TP",comment_trailing = "XL-TS")
// Short SL/TP/TS
xs_ts_percent = input.float(2,step=0.5, title= "TS",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Treshold %")
xs_to_percent = input.float(0.5, step=0.5, title= "TO",group="Exit Short", inline ="STS", tooltip="Trailing Offset %")
xs_ts_tick = xs_ts_percent * close/syminfo.mintick/100
xs_to_tick = xs_to_percent * close/syminfo.mintick/100
xs_sl_percent = input.float (2, step=0.5, title="SL",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Stop Loss %")
xs_tp_percent = input.float(9, step=0.5, title="TP",group="Exit Short", inline="ESSLTP", tooltip="Take Profit %")
xs_sl_price = strategy.position_avg_price * (1+xs_sl_percent/100)
xs_tp_price = strategy.position_avg_price * (1-xs_tp_percent/100)
strategy.exit("XS+SL/TP", "ES", stop=xs_sl_price, limit=xs_tp_price, trail_points=xs_ts_tick, trail_offset=xs_to_tick,comment_loss= "XS-SL", comment_profit = "XS-TP",comment_trailing = "XS-TS")
max_intraday_loss = input.int(10, title="Max Intraday Loss (Percent)", group="Risk Management")
//strategy.risk.max_intraday_loss(max_intraday_loss, strategy.percent_of_equity)
// Monthly Returns table, modified from QuantNomad. Please put calc_on_every_tick = true to plot it.
monthly_table(int results_prec, bool results_dark) =>
new_month = month(time) != month(time[1])
new_year = year(time) != year(time[1])
eq = strategy.equity
bar_pnl = eq / eq[1] - 1
cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl = 0.0
// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// Current Yearly P&L
cur_year_pnl := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
var month_pnl = array.new_float(0)
var month_time = array.new_int(0)
var year_pnl = array.new_float(0)
var year_time = array.new_int(0)
last_computed = false
if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast))
if (last_computed[1])
array.pop(month_pnl)
array.pop(month_time)
array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
array.push(month_time, time[1])
if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast))
if (last_computed[1])
array.pop(year_pnl)
array.pop(year_time)
array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
array.push(year_time, time[1])
last_computed := barstate.islast ? true : nz(last_computed[1])
// Monthly P&L Table
var monthly_table = table(na)
cell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5
cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555
cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF
// ell_hr_bg_color = results_dark ? #0F0F0F : #F5F5F5
// cell_hr_text_color = results_dark ? #D3D3D3 : #555555
// cell_border_color = results_dark ? #000000 : #FFFFFF
if (barstate.islast)
monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, bgcolor=cell_hr_bg_color,border_width=1,border_color=cell_border_color)
table.cell(monthly_table, 0, 0, syminfo.tickerid + " " + timeframe.period, text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), text_color=cell_hr_text_color, bgcolor=cell_hr_bg_color)
y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.lime : array.get(year_pnl, yi) < 0 ? color.red : color.gray
table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, results_prec)), bgcolor = y_color)
for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
m_col = month(array.get(month_time, mi))
m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.lime : array.get(month_pnl, mi) < 0 ? color.red : color.gray
table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, results_prec)), bgcolor = m_color)
results_prec = input(2, title = "Precision", group="Results Table")
results_dark = input.bool(defval=true, title="Dark Mode", group="Results Table")
monthly_table(results_prec, results_dark)