बोलिंगर बैंड रिवर्सल और मूविंग एवरेज ट्रेंड फ़िल्टर
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में ब्रिन बैंड और मूविंग एवरेज का संयोजन किया गया है, जिसमें ब्रिन बैंड के डाउनट्रैक टर्नओवर और मूविंग एवरेज की दिशा को प्रवेश और निकास संकेत के रूप में उपयोग किया जाता है। विशेष रूप से, जब कीमत नीचे से ऊपर की ओर ब्रिन बैंड के डाउनट्रैक को तोड़ती है और मूविंग एवरेज से ऊपर होती है, तो अधिक करें; और जब कीमत ऊपर से नीचे की ओर ब्रिन बैंड के डाउनट्रैक को तोड़ती है और मूविंग एवरेज से नीचे होती है, तो पब्लिक करें।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से ब्रिन बैंड और चलती औसत के दो संकेतकों पर आधारित है।
ब्रिन बैंड में ऊपरी बैंड, निचले बैंड और मध्य बैंड शामिल हैं। मध्य बैंड एक n-दिन की सरल चलती औसत है, और ऊपरी और निचले बैंड, क्रमशः, मध्य बैंड से नीचे के k गुना मानक अंतर हैं। जब कीमतें ऊपरी और निचले बैंड के करीब होती हैं, तो यह ओवरबॉट या ओवरसोल्ड को दर्शाता है, जो एक पलटाव का कारण बन सकता है।
एक चलती औसत कीमतों की औसत प्रवृत्ति की दिशा को दर्शाता है। जब एक अल्पकालिक चलती औसत पर एक लंबी अवधि के चलती औसत से गुजरता है, तो यह दर्शाता है कि कीमतें नीचे से ऊपर की ओर बढ़ रही हैं, और एक लंबी अवधि के चलती औसत से नीचे की ओर बढ़ रही हैं, तो यह दर्शाता है कि कीमतें ऊपर से नीचे की ओर बढ़ रही हैं।
इस रणनीति में बुलिन बैंड के उलट संकेतों और चलती औसत की प्रवृत्ति का विश्लेषण किया गया है। जब कीमत बुलिन बैंड को पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए चलती औसत को बढ़ाने की आवश्यकता होती है कि बड़ी प्रवृत्ति ऊपर की ओर है। जब कीमत बुलिन बैंड को पार करती है, तो यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करती है, और यह सुनिश्चित करने के लिए चलती औसत को कम करने की आवश्यकता होती है कि बड़ी प्रवृत्ति नीचे की ओर है। इस प्रकार, एक बड़ी प्रवृत्ति की दिशा प्राप्त की जाती है, जबकि एक पलटाव माना जाता है।
यह इस तरह से काम करता हैः
- जब कीमतें नीचे से ऊपर तक ब्रिन बैंड को तोड़ती हैं और चलती औसत से ऊपर होती हैं, तो अधिक करें
- जब कीमतें ऊपर से नीचे तक ब्रिन बैंड को तोड़ती हैं और चलती औसत से नीचे होती हैं, तो एक ब्लीच
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के मुख्य लाभ हैंः
- बहु-उड़ान द्विपक्षीय संचालन की आवश्यकताओं के अनुरूप, मध्यम-लघु अवधि के उलटा संकेतों और दीर्घकालिक रुझान की दिशा को समग्र रूप से ध्यान में रखा गया
- बुलिन बेल्ट का उपयोग करके बेहतर प्रवेश की संभावना के लिए मजबूत डाउन-रेल रिवर्सिबिलिटी
- चौंकाने वाली घटनाओं के लिए चलती औसत फ़िल्टरिंग को बढ़ाएं
- रणनीतिक तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे आसानी से समझना आसान है, और यह मात्रा के लिए उपयुक्त है।
जोखिम और समाधान
इस रणनीति के मुख्य जोखिम हैंः
- ब्रिन बैंड पैरामीटर गलत तरीके से सेट किया गया है, ट्रेडिंग सिग्नल जो ऊपर और नीचे की पटरी से टूट सकते हैं, अक्सर और आसानी से फंस सकते हैं। पैरामीटर को अनुकूलित करके, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन पाया जा सकता है।
- चलती औसत मापदंडों को गलत तरीके से सेट किया गया है, जो बेहतर व्यापारिक अवसरों को फ़िल्टर कर सकता है। अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में अनुकूलन पर विचार किया जा सकता है।
- व्यापार में लंबे समय तक उतार-चढ़ाव हो सकता है, जिससे नुकसान बढ़ सकता है। एक स्टॉप लॉस पॉइंट सेट किया जा सकता है, ताकि एक व्यक्तिगत नुकसान एक निश्चित सीमा तक नियंत्रित हो सके।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति के मुख्य अनुकूलन योग्य पहलू हैंः
- व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए ब्रिन बैंड पैरामीटर का अनुकूलन करें
- विभिन्न प्रकार और लंबाई के मापदंडों के साथ चलती औसत का प्रयास करें और सबसे उपयुक्त संयोजन खोजें
- रणनीति प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए अन्य मापदंडों को जोड़ना, जैसे कि लेनदेन की मात्रा, आरएसआई आदि
- एक गतिशील स्टॉप-लॉस तंत्र की स्थापना, जो बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप-लॉस सेट करने में सक्षम है
- विभिन्न किस्मों के लिए पैरामीटर सेटिंग के प्रभाव का परीक्षण करना, सर्वोत्तम किस्म अनुकूलता की तलाश करना
संक्षेप
इस रणनीति में ब्रिनबैंड रिवर्स सिग्नल और मूविंग एवरेज ट्रेंड जजमेंट को शामिल किया गया है, जो रिवर्स प्रभाव की गारंटी देते हुए समग्र ट्रेंड जजमेंट पर स्थानीय कंपन के प्रभाव को नियंत्रित करता है। रणनीति सिग्नल का निर्माण और सिद्धांत सरल और स्पष्ट है, इसे आसानी से समझा जा सकता है और इसे कई तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता है। यह एक प्रभावी रणनीति है जो मात्रात्मक व्यापार के लिए उपयुक्त है।
/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands Rejection with MA Trend Filter", overlay=true)
// Bollinger Bands Settings
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Standard Deviation")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
// Calculate Bollinger Bands
upper_band = basis + dev
lower_band = basis - dev
// MA Settings
ma_length = input(50, title="MA Length")
ma_src = input(close, title="MA Source")
ma = ta.sma(ma_src, ma_length)
// Buy Condition
buy_condition = ta.crossover(close, lower_band) and ta.crossover(close, ma)
// Sell Condition
sell_condition = ta.crossunder(close, upper_band) and ta.crossunder(close, ma)
if buy_condition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if sell_condition
strategy.close("Buy")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Bollinger Band")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Bollinger Band")
plot(ma, color=color.blue, title="50-period MA")