बोहर स्टील ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-26 11:21:10 अंत में संशोधित करें: 2023-12-26 11:21:10
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बोहर स्टील ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति में बोल स्टील बैंड, चलती औसत और लेन-देन की मात्रा के विश्लेषण पर आधारित एक मजबूत ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। इस रणनीति का उद्देश्य संभावित ट्रेंड रिवर्स को पकड़ना और बाजार की गतिशीलता का लाभ उठाना है।

रणनीति सिद्धांत

बोर स्टील टेप

  • बोर स्टील बैंड का उपयोग करके बाजार में ओवरबॉय और ओवरसेलिंग की स्थिति की पहचान करें। ऊपर और नीचे की रेखाओं के स्पष्ट दृश्य के माध्यम से निर्णय लेने में सहायता करें।

  • बोर स्टील बैंड का मूल सिद्धांत एक निश्चित अवधि में शेयर की कीमत के औसत मूल्य और मानक अंतर के आधार पर एक ऊपरी और निचले ट्रैक की गणना करना है।

चलती औसत फ़िल्टर

  • प्रवृत्ति की पहचान को बढ़ाने के लिए एक चलती औसत फ़िल्टर को लागू करें. उपयोगकर्ता विभिन्न प्रकार के चलती औसत का चयन कर सकते हैं, जैसे कि सरल चलती औसत, सूचकांक चलती औसत और भारित चलती औसत।

  • जब कीमत ऊपर से गुजरती है और नीचे से गुजरती है, तो एक खरीद (और बेच) संकेत उत्पन्न होता है।

लेन-देन विश्लेषण

  • उपयोगकर्ता को लेनदेन की मात्रा के विश्लेषण को सिग्नल की पुष्टि करने के लिए रणनीति में शामिल करने की अनुमति देता है। विभिन्न रंगों के मात्रा स्तंभों में लेनदेन की मात्रा औसत से अधिक या कम होती है।

  • औसत से अधिक लेनदेन का उपयोग मूल्य संकेतों की पुष्टि करने के लिए किया जा सकता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

मजबूत ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

  • बोर स्टील बैंड, मूविंग एवरेज और लेन-देन की मात्रा के आधार पर बाजार के रुझानों को पहचानने के लिए।

  • इस प्रकार, यह मूल्य प्रवृत्तियों को समय पर पकड़ने और प्रवृत्तियों को ट्रैक करने और लाभ कमाने में सक्षम है।

लचीलापन और अनुकूलन

  • उपयोगकर्ता बोर स्टील बैंड पैरामीटर, चलती औसत प्रकार और लंबाई का अनुकूलन कर सकते हैं।

  • लॉन्ग स्टॉक और खाली स्टॉक को अलग से नियंत्रित किया जा सकता है।

दृश्यता और पुष्टि

  • दोहरी सिग्नल तंत्र, जो चलती औसत और लेन-देन की मात्रा के माध्यम से बोर स्टील बैंड मूल्य संकेत की पुष्टि करता है।

  • यह आपको गतिशील औसत, स्टॉप-लॉस लाइन और अन्य ट्रेडिंग सिग्नल दिखाता है।

जोखिम प्रबंधन

  • एटीआर के आधार पर स्टॉपलॉस की गणना करें। एटीआर चक्र और स्टॉपलॉस एटीआर गुणांक को अनुकूलित करें।

  • अपनी स्थिति के आकार को अपने जोखिम के प्रतिशत के अनुसार समायोजित करें। एकल हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करें।

जोखिम विश्लेषण

पुनरावृत्ति चक्र जोखिम

  • विभिन्न ऐतिहासिक चक्रों का प्रभाव रणनीति के प्रदर्शन पर पड़ सकता है। रणनीति की स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न चक्रों के भीतर वापस आना चाहिए।

प्रवृत्ति उलट जोखिम

  • अस्थिरता के दौरान, अक्सर स्टॉप को ट्रिगर करना। इस जोखिम को कम करने के लिए, चलती औसत पैरामीटर का अनुकूलन करें।

अति-अनुकूलन जोखिम

  • बहु-पैरामीटर अनुकूलन से अति-अनुकूलन हो सकता है, और स्थिरता परीक्षण के लिए बहु-पैरामीटर संयोजनों का उपयोग किया जाना चाहिए।

तकनीकी संकेतक में देरी का जोखिम

  • सूचकांक गणना में कुछ देरी है, मूल्य संस्था के निर्णय के साथ, सूचकांक पर पूरी तरह से भरोसा नहीं किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशा

पैरामीटर अनुकूलन

  • विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए अनुकूलित बोर स्टील बैंड पैरामीटर, चलती औसत प्रकार और एटीआर पैरामीटर।

स्थिति अनुकूलन

  • स्टॉप लॉस गुणांक को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न जोखिम प्रतिशत स्तरों का परीक्षण करें।

सिग्नल अनुकूलन

  • परीक्षण अन्य सहायक संकेतकों जैसे कि केडी, एमएसीडी आदि को फ़िल्टर करता है।

कोड अनुकूलन

  • ऑप्टिमाइज़ सिग्नल निर्णय तर्क, अनावश्यक स्टॉक खोलने को कम करना। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग का उपयोग करने से स्केलेबिलिटी में सुधार होता है।

संक्षेप

इस रणनीति को एकीकृत बोल स्टील बैंड, चलती औसत और लेन-देन की मात्रा का विश्लेषण एक ट्रेंड का पालन करने के लिए एक यांत्रिक व्यापार प्रणाली का निर्माण। रणनीति का लाभ संकेत पुष्टि तंत्र मजबूत है, जोखिम नियंत्रण में है। इसके बाद, पैरामीटर और सिग्नल अनुकूलन के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार किया जा सकता है। यह रणनीति निवेशकों को प्रवृत्ति का पीछा करने के लिए एक पद्धति संदर्भ प्रदान कर सकती है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © sosacur01

//@version=5
strategy(title="Bollinger Band | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000)

//--------------------------------------

//BACKTEST RANGE
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
     group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2017"), 
     title="Start Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 jul 2100"),
     title="End Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="Date Range Exit")

//--------------------------------------

//LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT
LongPositions   = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
ShortPositions  = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position")

//--------------------------------------
//MA INPUTS
averageType1    = input.string(defval="WMA", group="MA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"])
averageLength1  = input.int(defval=99, title="MA Lenght", group="MA")
averageSource1  = input(close, title="MA Source", group="MA")

//MA TYPE
MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) =>
	switch str.upper(averageType1)
        "SMA"  => ta.sma(averageSource1, averageLength1)
        "EMA"  => ta.ema(averageSource1, averageLength1)
        "WMA"  => ta.wma(averageSource1, averageLength1)
        "HMA"  => ta.hma(averageSource1, averageLength1)
        "RMA"  => ta.rma(averageSource1, averageLength1)
        "SWMA" => ta.swma(averageSource1)
        "ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6)
        "VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1)
        "VWAP" => ta.vwap(averageSource1)
        => runtime.error("Moving average type '" + averageType1 + 
             "' not found!"), na


//MA VALUES
ma  = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1)

//MA CONDITIONS
bullish_ma = close > ma
bearish_ma = close < ma

//PLOT COLOR
ma_plot    = if close > ma
    color.navy
else
    color.rgb(49, 27, 146, 40)

//MA PLOT
plot(ma,color=ma_plot, linewidth=2, title="MA")

//--------------------------------------
//BB INPUTS
length  = input.int(20, minval=1, group="BB")
src     = input(close, title="Source", group="BB")
mult    = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="BB")

//BB VALUES
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)

//BBPLOT
//plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2978ffa4, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2978ffa4, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 47, 243, 97))

//BB ENTRY AND EXIT CONDITIONS
bb_long_entry  = close >= upper
bb_long_exit   = close <= lower
bb_short_entry = close <= lower
bb_short_exit  = close >= upper

//---------------------------------------------------------------
//VOLUME INPUTS
useVolumefilter  = input.bool(title='Use Volume Filter?', defval=false, group="Volume Inputs")
dailyLength      = input.int(title = "MA length", defval = 30, minval = 1, maxval = 100, group = "Volume Inputs")
lineWidth        = input.int(title = "Width of volume bars", defval = 3, minval = 1, maxval = 6, group = "Volume Inputs")
Volumefilter_display  = input.bool(title="Color bars?", defval=false, group="Volume Inputs", tooltip = "Change bar colors when Volume is above average")

//VOLUME VALUES
volumeAvgDaily = ta.sma(volume, dailyLength)

//VOLUME SIGNAL
v_trigger  = (useVolumefilter ? volume > volumeAvgDaily : inTradeWindow)

//PLOT VOLUME SIGNAL
barcolor(Volumefilter_display ? v_trigger ? color.new(#6fe477, 77):na: na, title="Volume Filter")
//---------------------------------------------------------------

//ENTRIES AND EXITS
long_entry  = if inTradeWindow and bullish_ma and bb_long_entry and v_trigger and LongPositions
    true
long_exit   = if inTradeWindow and bb_long_exit  
    true

short_entry = if inTradeWindow  and bearish_ma and bb_short_entry and v_trigger and ShortPositions
    true
short_exit  = if inTradeWindow  and bb_short_exit 
    true
    
//--------------------------------------

//RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING
atrPeriod                = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs")
sl_atr_multiplier        = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
sl_atr_multiplier_short  = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
i_pctStop                = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100

//ATR VALUE
_atr = ta.atr(atrPeriod)

//CALCULATE LAST ENTRY PRICE
lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

//STOP LOSS - LONG POSITIONS 
var float sl = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier)

//IN TRADE - LONG POSITIONS
inTrade = strategy.position_size > 0

//PLOT SL - LONG POSITIONS
plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS
positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier)

//============================================================================================

//STOP LOSS - SHORT POSITIONS 
var float sl_short = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS 
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short)

//IN TRADE SHORT POSITIONS
inTrade_short = strategy.position_size < 0

//PLOT SL - SHORT POSITIONS
plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS
positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short) 


//===============================================

//LONG STRATEGY
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize)
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long")
    strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long")

//SHORT STRATEGY
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short)
if (strategy.position_size < 0) 
    strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short")
    strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short")

//ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS)
//strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)