बोलिंगर बैंड चैनल पर आधारित इंडेक्स ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-08 16:52:24 अंत में संशोधित करें: 2023-12-08 16:52:24
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बोलिंगर बैंड चैनल पर आधारित इंडेक्स ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति का नाम है ब्रुलिन बैंड क्वांटिफाइंग ट्रेडिंग रणनीति ब्रुलिन बैंड एक सूचकांक और स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति है जो ब्रुलिन बैंड चैनल को बेहतर बनाने पर आधारित है। यह रणनीति ब्रुलिन बैंड पैरामीटर को समायोजित करके लंबी और छोटी स्थिति के लिए एक साथ अनुकूलन करती है, जिससे बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान लाभ होता है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य तर्क ब्रीड बैंड पर आधारित है। ब्रीड बैंड में मध्य, ऊपरी और निचले रेल शामिल हैं, मध्य रेल एन दिन के समापन मूल्य का एक चलती औसत है, और ऊपरी और निचले रेल क्रमशः मध्य रेल से नीचे की विचलन हैं। जब कीमत ऊपरी रेल के करीब होती है, तो यह दर्शाता है कि बाजार बहुत गर्म हो सकता है, और एक ओवरहेड अवसर बन सकता है; जब कीमत निचले रेल के करीब होती है, तो यह दर्शाता है कि बाजार को कम करके आंका जा सकता है, और एक ओवरहेड अवसर बन सकता है।

इस रणनीति में दो ब्रिन बैंड का उपयोग किया जाता है, ब्रिन बैंड 1 अधिक के लिए है, और ब्रिन बैंड 2 खाली के लिए है। ब्रिन बैंड 1 के पैरामीटर को अनुकूलित किया गया है, लंबाई 25 है, और विचलन 2.9 गुना है; ब्रिन बैंड 2 के पैरामीटर को भी अनुकूलित किया गया है, लंबाई 36 है, और विचलन 3.2 गुना है। जब समापन मूल्य पर ब्रिन बैंड 1 को पार करता है, तो एक अधिक संकेत उत्पन्न होता है; जब समापन मूल्य के नीचे ब्रिन बैंड 2 को पार करता है, तो एक खाली संकेत उत्पन्न होता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

पारंपरिक ब्रिन बैंड रणनीति के मुकाबले, इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. मल्टी-फ्लोर द्विपक्षीय लेनदेन की अनुमति देता है। यह द्विपक्षीय परिदृश्यों पर लागू होता है और बाजार के विभिन्न चरणों में व्यापार के अवसरों को पकड़ता है।

  2. पैरामीटर को अनुकूलित किया गया है। दोनों ब्रिन बैंड के पैरामीटर को अच्छी तरह से परीक्षण किया गया है ताकि वे प्रभावी रूप से व्यापारिक संकेत दे सकें।

  3. जोखिम नियंत्रण योग्य. एकतरफा जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए एक गतिशील रोक विधि का उपयोग किया जाता है.

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं:

  1. ब्रीज के टूटने का जोखिम: जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो ब्रीज के टूटने का खतरा हो सकता है।

  2. स्टॉप लॉस को कवर किया गया जोखिम। चलती रोक को कवर किया जा सकता है, जिससे नुकसान बढ़ जाता है। उचित रूप से स्टॉप लॉस को माफ किया जा सकता है या समय पर रोक को टाला जा सकता है।

  3. ट्रेडिंग की आवृत्ति का जोखिम। पैरामीटर की सेटिंग अतिसंवेदनशील है, जिससे ट्रेडिंग की आवृत्ति के कारण ट्रेडिंग लागत में वृद्धि हो सकती है।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति में अभी भी सुधार की गुंजाइश है:

  1. अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टर सिग्नल, बुरिन के साथ विफलता के समय गलत व्यापार से बचें। जैसे कि K लाइन का आकार, लेनदेन की मात्रा आदि।

  2. गतिशील समायोजन मापदंडों, जो कि ब्रीनिंग बैंड को विभिन्न चक्रों की बाजार विशेषताओं के लिए अधिक उपयुक्त बनाते हैं। जैसे कि अनुकूलन ब्रीनिंग बैंड को अपनाना।

  3. जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए, ट्रैक किए गए स्टॉप या इंडेक्स मूव स्टॉप आदि का उपयोग करके स्टॉप को अनुकूलित करें।

  4. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के संयोजन के साथ, पैरामीटर का स्वचालित अनुकूलन प्राप्त करें।

संक्षेप

इस रणनीति पर आधारित है, द्विध्रुवीय बैंड चैनल, पैरामीटर के अनुकूलन के माध्यम से, दीर्घकालिक द्विपक्षीय व्यापार के अनुकूलन को प्राप्त करता है। पारंपरिक बैंड रणनीति की तुलना में, यह बहु-खोलना, जोखिम नियंत्रण के फायदे के साथ, बाजार के विभिन्न चरणों के अवसरों को पकड़ने के लिए उपयुक्त है, और इसका कुछ व्यावहारिक मूल्य है। लेकिन बैंड की विफलता, नुकसान को रोकने आदि के जोखिम भी हैं। संबंधित उत्पादकरण के लिए आगे के अनुकूलन और सत्यापन की आवश्यकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © exlux99

//@version=4
strategy("BB NDX strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_every_tick = true, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.01)

source = close
length = input(25, minval=1, title="Length BB long")
mult = input(2.9, minval=0.001, maxval=50, step=0.1, title="MULT BB long")

length2 = input(36, minval=1, title="Length BB short")
mult2 = input(3.2, minval=0.001, maxval=50, step=0.1, title="MULT BB short")


basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
dev2 = mult2 * stdev(source, length2)

upper = basis + dev2
lower = basis - dev

buyEntry = crossover(source, lower)
sellEntry = crossunder(source, upper)

longEntry=input(true)
shortEntry=input(true)

g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1.0, step = 0.5)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)


tplong=input(0.065, step=0.005, title="Take profit % for long")
sllong=input(0.04, step=0.005, title="Stop loss % for long")
tpshort=input(0.025, step=0.005, title="Take profit % for short")
slshort=input(0.04, step=0.005, title="Stop loss % for short")

if(longEntry)
    strategy.entry("long",1,c,when=buyEntry)
    strategy.exit("short_tp/sl", "long", profit=close * tplong / syminfo.mintick, loss=close * sllong / syminfo.mintick, comment='LONG EXIT',  alert_message = 'closeshort')
    strategy.close("long",when=sellEntry)
if(shortEntry)
    strategy.entry("short",0,c,when=sellEntry)
    strategy.exit("short_tp/sl", "short", profit=close * tpshort / syminfo.mintick, loss=close * slshort / syminfo.mintick, comment='SHORT EXIT',  alert_message = 'closeshort')
    strategy.close("short",when=buyEntry)