ChaoZhang
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ध्यान केंद्रित करना
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अवलोकन
यह रणनीति एक गतिशील ब्रेकआउट ट्रेडिंग प्रणाली है, जो मुख्य रूप से मूल्य और पोलिंगर बैंड के बीच संबंधों के माध्यम से ट्रेंडिंग अवसरों को पकड़ने के लिए बोलिंगर बैंड पर आधारित है। यह रणनीति स्व-अनुकूलित सम-रेखा प्रकार चयन तंत्र का उपयोग करती है, जो बाजार में उतार-चढ़ाव के लक्षणों की पहचान करने के लिए मानक विचलन चैनल के साथ संयुक्त है, जो विशेष रूप से अस्थिर बाजार के वातावरण में उपयोग के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति का मूल तर्क निम्नलिखित प्रमुख तत्वों पर आधारित है:
- पोलिंग बैंड की मध्य रेखा की गणना करने के लिए अनुकूलन योग्य चलती औसत (एसएमए, ईएमए, एसएमएमए, डब्ल्यूएमए, वीडब्ल्यूएमए सहित) का उपयोग करें।
- गतिशील रूप से मानक विचलन के गुणक (डिफ़ॉल्ट 2.0) के माध्यम से ऊपर और नीचे की पटरियों की स्थिति निर्धारित करें।
- जब कीमतों में वृद्धि होती है, तो अधिक प्रवेश एक मजबूत वृद्धि की प्रवृत्ति का संकेत देता है।
- जब कीमतों में गिरावट आती है, तो यह संकेत देता है कि बढ़त समाप्त हो सकती है।
- सिस्टम ने लेनदेन लागत ((0.1%) और स्लाइड पॉइंट ((3 अंक) के लिए विचार किया है, जो वास्तविक लेनदेन की स्थिति के अनुरूप है।
रणनीतिक लाभ
- अनुकूलनशीलता: विभिन्न प्रकार की औसत रेखाओं के साथ, रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सकती है।
- जोखिम नियंत्रण में सुधारः बोलिंगर ने स्टॉपलॉस के रूप में नीचे की पटरी का उपयोग करके एक स्पष्ट जोखिम नियंत्रण प्रदान किया।
- धन प्रबंधन तर्कसंगतः स्थिति अनुपात प्रबंधन विधि का उपयोग करके, फिक्स्ड नंबर के जोखिम से बचा जाता है।
- लेन-देन की लागत को ध्यान में रखते हुएः कमीशन और स्लाइडिंग कारक शामिल हैं, और परिणाम वास्तविकता के करीब हैं।
- समय सीमा में लचीलापन: आप एक विशेष समय सीमा के लिए विकल्प चुन सकते हैं।
रणनीतिक जोखिम
- झूठी दरारों का खतराः अस्थिर बाजारों में अक्सर झूठी दरारें हो सकती हैं। समाधानः पुष्टि के संकेतकों को बढ़ाया जा सकता है या प्रवेश में देरी की जा सकती है।
- रुझान में बदलाव का जोखिमः मजबूत रुझान वाले बाजारों में अचानक बदलाव से भारी नुकसान हो सकता है। समाधानः प्रवृत्ति की ताकत फ़िल्टर जोड़ें
- पैरामीटर संवेदनशीलता: विभिन्न पैरामीटर संयोजनों के कारण रणनीति प्रदर्शन में बड़े अंतर हो सकते हैं। समाधानः पर्याप्त पैरामीटर अनुकूलन और स्थिरता परीक्षण की आवश्यकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- प्रवृत्ति की तीव्रता के सूचकांक का परिचय देंः
- कमजोर रुझान बाजार के संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए ADX या इसी तरह के संकेतक जोड़े जा सकते हैं
- इस तरह से फर्जी घुसपैठ से होने वाले नुकसान को कम किया जा सकता है।
- आप इसे कैसे कर सकते हैं?
- गतिशील स्टॉप लॉस जैसे कि ट्रैक स्टॉप लॉस
- ट्रेंड जारी रहने पर अधिक लाभ प्राप्त करने में मदद करता है
- ट्रेड फ़िल्टर जोड़ेंः
- लेन-देन के आधार पर पुष्टि संकेत
- कम तरलता वाले वातावरण में व्यापार करने से बचें
- यह भी पढ़ेंः
- एक और रिटर्निंग सिस्टम
- बेहतर प्रवेश मूल्य प्राप्त करने में मदद करें
संक्षेप
यह एक तर्कसंगत, तर्कसंगत और स्पष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह बाजार की गतिशीलता को बोलिंगर बैंड की गतिशील विशेषताओं के माध्यम से पकड़ता है, और इसमें एक अच्छा जोखिम नियंत्रण तंत्र है। रणनीति अनुकूलन योग्य है और पैरामीटर को समायोजित करके विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सकती है। वास्तविक समय में पर्याप्त पैरामीटर अनुकूलन और पुनः परीक्षण की सिफारिश की जाती है, और अनुशंसित अनुकूलन दिशा के साथ रणनीति में सुधार किया जाता है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Demo GPT - Bollinger Bands", overlay=true, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs
length = input.int(20, minval=1, title="Length")
maType = input.string("SMA", "Basis MA Type", options = ["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
offset = input.int(0, "Offset", minval=-500, maxval=500)
// Date range inputs
startYear = input.int(2018, "Start Year", minval=1970, maxval=2100)
startMonth = input.int(1, "Start Month", minval=1, maxval=12)
startDay = input.int(1, "Start Day", minval=1, maxval=31)
endYear = input.int(2069, "End Year", minval=1970, maxval=2100)
endMonth = input.int(12, "End Month", minval=1, maxval=12)
endDay = input.int(31, "End Day", minval=1, maxval=31)
// Time range
startTime = timestamp("GMT+0", startYear, startMonth, startDay, 0, 0)
endTime = timestamp("GMT+0", endYear, endMonth, endDay, 23, 59)
// Moving average function
ma(source, length, _type) =>
switch _type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
// Calculate Bollinger Bands
basis = ma(src, length, maType)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Plot
plot(basis, "Basis", color=#2962FF, offset=offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#F23645, offset=offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#089981, offset=offset)
fill(p1, p2, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
// Strategy logic: Only go long and flat
inDateRange = time >= startTime and time <= endTime
noPosition = strategy.position_size == 0
longPosition = strategy.position_size > 0
// Buy if close is above upper band
if inDateRange and noPosition and close > upper
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Sell/Exit if close is below lower band
if inDateRange and longPosition and close < lower
strategy.close("Long")