
यह रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें बुरीन बैंड और औसत रेखा के संयोजन का उपयोग किया जाता है। यह बुरीन बैंड की प्रवृत्ति की पहचान करने की क्षमता और चलती औसत के तरंग प्रभाव को जोड़ती है, जिससे बाजार की प्रवृत्ति की दिशा को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सकता है और प्रवृत्ति की दिशा में प्रवेश किया जा सकता है।
बुरीन बैंड के माध्यम से बाजार की दिशा निर्धारित करने के लिए उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करें
सूर्य की किरणों के आकार की गणना, स्टॉप और रिवर्स सिग्नल का आकलन
प्रवृत्ति दिशा की पुष्टि के बाद, चैनल दिशा में प्रवेश करें
गलत संकेतों से बचने के लिए चलती औसत का उपयोग करें
ब्रिन बैंड स्पष्ट रूप से मूल्य चैनल और प्रवृत्ति की दिशा का आकलन कर सकता है, और चलती औसत में फ़िल्टर किया जाता है, दोनों संयोजन प्रभावी रूप से प्रवृत्ति की पहचान कर सकते हैं, बाजार की आकस्मिक घटनाओं के प्रभाव से बच सकते हैं, और सिस्टम की स्थिरता की गारंटी दे सकते हैं।
एक निश्चित अवधि में सूर्य के प्रकाश की इकाई के आकार के औसत मूल्य की गणना करके, वर्तमान अवधि की इकाई के आकार की तुलना करके, प्रवृत्ति के उलट को स्पष्ट रूप से निर्धारित किया जा सकता है, और स्टॉप-लॉस और पोजीशन को कम किया जा सकता है, जिससे रणनीतिक जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
रणनीति चलती औसत और चैनल की दिशा के साथ संयोजन की शर्तों पर प्रवेश करती है, और सूर्य रेखा इकाई आकार नियम का उपयोग करके रोकती है, जिससे पूरे सिस्टम में प्रवेश और रोक नियम बहुत स्पष्ट रूप से व्यवस्थित होते हैं।
अस्थिरता के दौरान, कीमतें बार-बार नीचे की ओर जा सकती हैं और बार-बार छोटे नुकसान का कारण बन सकती हैं। इस समय, स्थिति के आकार को कम किया जाना चाहिए ताकि एकल नुकसान कम हो सके।
एक मजबूत प्रवृत्ति में, कीमतों में एक अल्पकालिक पलटाव से स्टॉप लॉस नियम को ट्रिगर किया जा सकता है, जिसके दौरान स्टॉप लॉस को उचित रूप से ढीला किया जाना चाहिए और प्रवृत्ति के साथ चलना चाहिए।
चलती औसत और ब्रिनबैंड के लिए पैरामीटर गलत तरीके से सेट किए गए हैं, जिससे सिग्नल की गलत पहचान हो सकती है। पैरामीटर को उचित रूप से अनुकूलित किया जाना चाहिए ताकि सिग्नल स्थिर और विश्वसनीय हो सके।
चलती औसत के पैरामीटर को समायोजित करें, और प्रवृत्ति में बदलाव को जल्दी से पहचानने के लिए स्मूदीकरण को कम करें।
विभिन्न रोकथाम नियमों का प्रयास करें, जैसे कि ट्रैकिंग रोकथाम, एटीआर रोकथाम, और सबसे अच्छा रोकथाम चुनें।
ट्रेडिंग सिग्नल को ट्रेंड करने और ट्रेंड का आकलन करने में मदद करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित किया गया है जो बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा पर आधारित है।
रणनीति व्यापक रूप से प्रवृत्ति निर्णय और जोखिम नियंत्रण को ध्यान में रखती है, ब्रीड बैंड चैनल और चलती औसत का उपयोग प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए करती है, और बैंडविड्थ इकाई आकार का उपयोग करके नुकसान को रोकती है। रणनीति प्रणालीगत रूप से मजबूत है, मात्रात्मक नियम स्पष्ट हैं, जो अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त करने के लिए जोखिम को प्रभावी रूप से नियंत्रित कर सकते हैं। इसके बाद, पैरामीटर अनुकूलन और मशीन सीखने के संयोजन के माध्यम से निरंतर सुधार, रणनीति को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाते हैं।
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Noro's Bands Scalper Strategy v1.3", shorttitle = "Scalper str 1.3", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
takepercent = input(0, defval = 0, minval = 0, maxval = 1000, title = "take, %")
needct = input(false, defval = false, title = "Counter-trend entry")
len = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "Period")
needbb = input(true, defval = true, title = "Show Bands")
needbg = input(true, defval = true, title = "Show Background")
src = close
//PriceChannel 1
lasthigh = highest(src, len)
lastlow = lowest(src, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
//Distance
dist = abs(src - center)
distsma = sma(dist, len)
hd = center + distsma
ld = center - distsma
hd1 = center + distsma / 2
ld1 = center - distsma / 2
//Trend
trend = close < ld and high < center ? -1 : close > hd and low > center ? 1 : trend[1]
//Lines
colo = needbb == false ? na : black
plot(hd, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "High band")
plot(center, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "center")
plot(ld, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "Low band")
//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)
//Body
body = abs(close - open)
smabody = ema(body, 30)
candle = high - low
//Engulfing
min = min(open, close)
max = max(open, close)
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
upeng = bar == 1 and bar[1] == -1 and min >= min[1] and max <= max[1] ? 1 : 0
dneng = bar == -1 and bar[1] == 1 and min >= min[1] and max <= max[1] ? 1 : 0
//Signals
up7 = trend == 1 and ((bar == -1 and bar[1] == -1) or (body > smabody and close < open)) ? 1 : 0
dn7 = trend == 1 and bar == 1 and bar[1] == 1 and close > strategy.position_avg_price * (100 + takepercent) / 100 ? 1 : 0
up8 = trend == -1 and bar == -1 and bar[1] == -1 and close < strategy.position_avg_price * (100 - takepercent) / 100 ? 1 : 0
dn8 = trend == -1 and ((bar == 1 and bar[1] == 1) or (body > smabody and close > open)) ? 1 : 0
if up7 == 1 or up8 == 1
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : trend == -1 and needct == false ? 0 : na)
if dn7 == 1 or dn8 == 1
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : trend == 1 and needct == false ? 0 : na)