ChaoZhang
1
ध्यान केंद्रित करना
1617
समर्थक
अवलोकन
यह रणनीति एक चार-घंटे के स्तर पर मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है, जो बुरिन बैंड सूचकांक पर आधारित है, जिसमें ट्रेंड ब्रेक और औसत रिटर्न ट्रेडिंग की अवधारणा शामिल है। यह रणनीति बाजार की गतिशीलता को बुरिन बैंड के ब्रेकडाउन के माध्यम से पकड़ती है, जबकि मूल्य रिटर्न की विशेषता का लाभ उठाने के लिए लाभप्रद है, और स्टॉप-लॉस नियंत्रण जोखिम के माध्यम से समाप्त होता है। रणनीति 3 गुना लीवरेज का उपयोग करती है, जो लाभ की गारंटी देने के साथ-साथ जोखिम नियंत्रण को भी ध्यान में रखती है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति का मूल तर्क निम्नलिखित प्रमुख तत्वों पर आधारित है:
- 20 चक्रों की चलती औसत का उपयोग ब्रिन बैंड के मध्यवर्ती ट्रैक के रूप में किया जाता है, और दो गुना मानक अंतर के साथ उतार-चढ़ाव की सीमा के रूप में
- स्थिति खोलने का संकेत: जब K-लाइन इकाई (खुले और बंद मूल्य का औसत) ऊपरी पट्टी को तोड़ने पर अधिक खुले, नीचे की पट्टी को तोड़ने पर खाली
- बियर सिग्नलः एक बहु-पोजीशन स्थिति में, यदि दो लगातार K लाइनों के समापन मूल्य और उद्घाटन मूल्य दोनों ट्रैक से कम हैं और समापन मूल्य उद्घाटन मूल्य से कम है, तो बियर बंद हो जाता है; एक खाली स्थिति रखने के लिए विपरीत तर्क है
- जोखिम नियंत्रणः स्टॉप लॉस को वर्तमान K लाइन के उच्चतम / निम्नतम बिंदु पर सेट करें ताकि एकल नुकसान को नियंत्रित किया जा सके
रणनीतिक लाभ
- स्पष्ट ट्रेडिंग तर्कः ट्रेंडिंग और रिवर्स दोनों ट्रेडिंग विचारों का संयोजन, विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने में सक्षम
- जोखिम नियंत्रण में सुधारः K-लाइन पर आधारित गतिशील स्टॉप लॉस सेट किया गया है, जिससे वापसी को प्रभावी रूप से नियंत्रित किया जा सके
- फ़िल्टर झूठे सिग्नलः केवल समापन मूल्य के बजाय K-लाइन इकाई की स्थिति का न्याय करके तोड़फोड़ की पुष्टि करें, झूठे तोड़फोड़ से होने वाले नुकसान को कम करें
- उचित धन प्रबंधनः खाते के अधिकारों और हितों की गतिशीलता के आधार पर होल्डिंग आकार को समायोजित करना, रिटर्न की गारंटी देना और जोखिम को नियंत्रित करना
रणनीतिक जोखिम
- बाजार में उतार-चढ़ाव का जोखिमः बाज़ार में उतार-चढ़ाव की स्थिति में अक्सर झूठे ब्रेक सिग्नल ट्रिगर हो सकते हैं, जिससे लगातार स्टॉप लॉस होता है
- लीवरेज जोखिमः तीव्र उतार-चढ़ाव के दौरान 3 गुना लीवरेज का उपयोग करने से अधिक नुकसान हो सकता है
- स्टॉप लॉस सेटिंग्स का जोखिमः K-लाइन के उच्चतम/न्यूनतम बिंदु पर स्टॉप लॉस सेट करना अति-आरामदायक हो सकता है, जिससे एकल हानि बढ़ सकती है
- समय चक्र निर्भरताः चार घंटे का स्तर कुछ बाजार स्थितियों में बहुत धीमी गति से प्रतिक्रिया कर सकता है, जो घटनाओं को याद कर सकता है
रणनीति अनुकूलन दिशा
- प्रवृत्ति फ़िल्टर का परिचयः प्रवृत्ति को समझने वाले संकेतकों को जोड़ा जा सकता है जो अधिक लंबी अवधि के हैं, जो मुख्य प्रवृत्ति की दिशा में व्यापार करते हैं
- ऑप्टिमाइज़ेशन स्टॉपलॉसः एटीआर या ब्रिन बैंडविड्थ का उपयोग करके स्टॉपलॉस दूरी को गतिशील रूप से समायोजित करने पर विचार करें
- बढ़ी हुई स्थिति प्रबंधनः अस्थिरता या प्रवृत्ति की ताकत के आधार पर लीवरेज गुणांक को गतिशील रूप से समायोजित करना
- बाजार की स्थिति का आकलन करनाः वर्तमान बाजार की स्थिति की पहचान करने के लिए लेनदेन या उतार-चढ़ाव के संकेतकों को शामिल करना, विकल्प खोलना
संक्षेप
यह एक रणनीति है जो बुरिन बैंड सूचक की प्रवृत्ति का पालन करने और औसत वापसी की विशेषता को जोड़ती है, सख्त पोजीशन खोलने की शर्तों और जोखिम नियंत्रण उपायों के माध्यम से, प्रवृत्ति और अस्थिर बाजारों में स्थिर रिटर्न प्राप्त करने के लक्ष्य को प्राप्त करती है। रणनीति का मुख्य लाभ स्पष्ट व्यापारिक तर्क और एक अच्छी तरह से विकसित जोखिम नियंत्रण प्रणाली में है, लेकिन लीवरेज उपयोग और बाजार की स्थिति के निर्णय जैसे पहलुओं के अनुकूलन पर ध्यान देने की आवश्यकता है, ताकि रणनीति की स्थिरता और रिटर्न क्षमता को और बढ़ाया जा सके।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger 4H Follow", overlay=true, initial_capital=300, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.04)
// StartYear = input(2022,"Backtest Start Year")
// StartMonth = input(1,"Backtest Start Month")
// StartDay = input(1,"Backtest Start Day")
// testStart = timestamp(StartYear,StartMonth,StartDay,0,0)
// EndYear = input(2023,"Backtest End Year")
// EndMonth = input(12,"Backtest End Month")
// EndDay = input(31,"Backtest End Day")
// testEnd = timestamp(EndYear,EndMonth,EndDay,0,0)
lev = 3
// Input parameters
length = input.int(20, title="Bollinger Band Length")
mult = input.float(2.0, title="Bollinger Band Multiplier")
// Bollinger Bands calculation
basis = ta.sma(close, length)
upperBand = basis + mult * ta.stdev(close, length)
lowerBand = basis - mult * ta.stdev(close, length)
// Conditions for Open Long
openLongCondition = strategy.position_size == 0 and close > open and (close + open) / 2 > upperBand
// Conditions for Open Short
openShortCondition = strategy.position_size == 0 and close < open and (close + open) / 2 < lowerBand
// Conditions for Close Long
closeLongCondition = strategy.position_size > 0 and strategy.position_size > 0 and (close < upperBand and open < upperBand and close < open)
// Conditions for Close Short
closeShortCondition = strategy.position_size < 0 and strategy.position_size < 0 and (close > lowerBand and open > lowerBand and close > open)
// Long entry
if openLongCondition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=strategy.equity * lev / close)
strategy.exit("Long SL", from_entry="Long", stop=low) // Set Stop-Loss
// Short entry
if openShortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=strategy.equity * lev / close)
strategy.exit("Short SL", from_entry="Short", stop=high) // Set Stop-Loss
// Long exit
if closeLongCondition
strategy.close("Long", comment = "TP")
// Short exit
if closeShortCondition
strategy.close("Short", comment = "TP")
// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.yellow, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.yellow, title="Lower Band")