बीबीएमए ब्रेकआउट रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-25 11:33:50 अंत में संशोधित करें: 2023-12-25 11:33:50
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बीबीएमए ब्रेकआउट रणनीति

अवलोकन

बीबीएमए तोड़ने की रणनीति एक व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए एक रणनीति है जो ब्रीड बैंड और एक चलती औसत के संयोजन का उपयोग करती है। यह रणनीति एक ही समय में एक ब्रीड बैंड को ऊपर और नीचे और एक तेज चलती औसत और एक सामान्य चलती औसत के बीच एक क्रॉसिंग को प्रवेश संकेत के रूप में उपयोग करती है। जब कीमत एक ब्रीड बैंड को ऊपर और नीचे और एक तेज चलती औसत को पार करती है तो सामान्य चलती औसत को तोड़ने के लिए अधिक किया जाता है। जब कीमत एक ब्रीड बैंड को नीचे और एक तेज चलती औसत को पार करती है तो सामान्य चलती औसत को तोड़ने के लिए शून्य किया जाता है।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से ब्रिन बैंड सिद्धांत और चलती औसत सिद्धांत पर आधारित है। ब्रिन बैंड को व्यापक रूप से मात्रात्मक लेनदेन में उपयोग किया जाता है। यह मध्य-रेखा, ऊपरी-रेखा और निचले-रेखा रेखाओं से बना होता है। मध्य-रेखा एक निश्चित अवधि के भीतर समापन मूल्य की एक सरल चलती औसत है, और ऊपरी-नीचे की रेखाएं क्रमशः मध्य-रेखा पर अगले मानक अंतर की दूरी हैं। यदि कीमत ऊपरी-रेखा के करीब है, तो बाजार ओवरबॉय हो सकता है, और यदि कीमत निचले-रेखा के करीब है, तो बाजार ओवरसोल हो सकता है।

चलती औसत भी एक सामान्य तकनीकी संकेतक है, मुख्य रूप से प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, मुख्य रूप से पूंजी के प्रवाह और प्रवाह का आकलन करने के लिए। तेजी से चलती औसत तेजी से मूल्य परिवर्तन के रुझान को पकड़ने में सक्षम है, और सामान्य चलती औसत अधिक स्थिर है। जब एक तेजी से चलती औसत पर सामान्य चलती औसत के माध्यम से पार करने के लिए सोने के लिए पार, बाजार के प्रतिनिधियों को ऊपर की ओर कदम उठा सकते हैं।

इस रणनीति में ब्रुइन बैंड सिद्धांत और चलती औसत के सिद्धांत को शामिल किया गया है, जो बाजार के खरीद-बिक्री के बिंदु को निर्धारित करने के लिए बाजार में प्रवेश संकेतों के रूप में व्यापार की दिशा को निर्देशित करता है।

रणनीतिक लाभ

  1. ब्रिन बैंड सिद्धांत का उपयोग करके बाजार में खरीद और बिक्री के बिंदुओं का आकलन करने के लिए, यह कीमतों के पलटने के अवसरों को पकड़ने के लिए फायदेमंद है।

  2. त्वरित चलती औसत और सामान्य चलती औसत के क्रॉस सिग्नल को ध्यान में रखते हुए, झूठे ब्रेक से बचें।

  3. स्टॉप-लॉस और स्टॉप पॉइंट्स की स्थापना जोखिम को सख्ती से नियंत्रित करने में मदद करती है।

  4. एक बार जब आप एक परिणाम प्राप्त करते हैं, तो आप एक परिणाम प्राप्त करते हैं।

रणनीतिक जोखिम

  1. ब्रिन बैंड पैरामीटर को गलत तरीके से सेट करने से ट्रेडिंग सिग्नल में त्रुटि हो सकती है।

  2. एक धीमी गति से प्रसारित होने वाले एकान्त रेखा क्रॉस सिग्नल के विलंब से अनावश्यक नुकसान हो सकता है।

  3. स्टॉप लॉस की सेटिंग बहुत ढीली है और यह एकल नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित नहीं कर सकती है।

  4. बाजार में कुछ चरम स्थितियों का सामना करना पड़ सकता है जिसके कारण स्टॉपलॉस को पार किया जा सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. ब्रिन बैंड पैरामीटर को अनुकूलित करें और इष्टतम संयोजन खोजें

  2. अन्य सहायक संकेतकों के लिए फ़िल्टर सिग्नल की पहचान करें।

  3. जोखिम को और अधिक नियंत्रित करने के लिए मोबाइल स्टॉप लॉस रणनीति का परीक्षण और अनुकूलन करें।

  4. मूल्यांकन करें कि क्या समय या मूल्य ब्रेकआउट के माध्यम से नुकसान को रोका जा सकता है।

संक्षेप

बीबीएमए ब्रेकआउट रणनीति में ब्रिन बैंड और मूविंग एवरेज थ्योरी का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल का आकलन किया गया है। यह रणनीति बेहतर स्थिरता, उच्च रिटर्न और नियंत्रित जोखिम स्तर है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के माध्यम से रणनीति की जीत और रिटर्न की दर को और बढ़ाया जा सकता है। यह रणनीति मध्यम-लंबी स्थिति वाले व्यापारियों के लिए उपयुक्त है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BBMA Strategy", shorttitle="BBMA", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="BBMA Length")
deviation = input(2, title="Deviation")
ema_period = input(50, title="EMA Period")
fast_ema_period = input(10, title="Fast EMA Period")
stop_loss_percentage = input.float(1, title="Stop Loss Percentage") / 100
take_profit_percentage = input.float(2, title="Take Profit Percentage") / 100

// Calculate Bollinger Bands and MTF MA
basis = ta.sma(close, length)
dev = deviation * ta.stdev(close, length)
upper_bb = basis + dev
lower_bb = basis - dev
ema = ta.ema(close, ema_period)
fast_ema = ta.ema(close, fast_ema_period)

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_bb) and ta.crossover(close, fast_ema) and close > ema
short_condition = ta.crossunder(close, lower_bb) and ta.crossunder(close, fast_ema) and close < ema

// Signals for entry and exit with stop loss and take profit
if (long_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=close * (1 + stop_loss_percentage), limit=close * (1 + take_profit_percentage))

if (short_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=close * (1 - stop_loss_percentage), limit=close * (1 - take_profit_percentage))