ianzeng123
अवलोकन
डबल ब्रींड चरम रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग पद्धति है, जो सांख्यिकीय सिद्धांतों पर आधारित है, जो बाजार में चरम उतार-चढ़ाव वाले क्षेत्रों की पहचान करने और उच्च संभावना वाले रिवर्स ट्रेडिंग अवसरों को पकड़ने के लिए दो अलग-अलग मानक अंतर ब्रींड्स के दो सेटों को सेट करके (२x मानक अंतर और ३x मानक अंतर) । यह रणनीति एक संरचित जोखिम-लाभ ढांचे का निर्माण करने के लिए एक ट्रेडिंग सिग्नल ट्रिगर के रूप में चरम स्थितियों का उपयोग करती है जब कीमतें ३x मानक अंतर ब्रींड को छूती हैं या पार करती हैं, और 2x मानक अंतर ब्रींड्स को लाभप्रद क्षेत्र के रूप में उपयोग करती हैं।
इस रणनीति की मुख्य धारणा यह है कि जब कीमतें सांख्यिकीय रूप से चरम क्षेत्रों में पहुंचती हैं, तो बाजार में अक्सर औसत मूल्य वापसी की प्रवृत्ति होती है, इसलिए 3 गुना स्टैंडर्ड बैंड के नीचे और 3 गुना स्टैंडर्ड बैंड के ऊपर बैंड की गिरावट के माध्यम से ब्रोकरिंग के अवसरों को पकड़ने के लिए ब्रोकरिंग के अवसरों को पकड़ना संभव है। साथ ही, रणनीति ने व्यापारिक अवसरों की पहचान करने में सक्षम होने के लिए दृश्य खरीद और बिक्री संकेतों को चिह्नित करने, गतिशील ब्रोकरिंग को चित्रित करने और कीमतों और चरम उतार-चढ़ाव के स्तर को छूने पर रंगीन चार्टिंग के माध्यम से व्यापारियों को सक्षम किया है।
रणनीति सिद्धांत
Binary Binary Options Extreme Value Reversal Trading Strategy के काम करने का सिद्धांत निम्नलिखित कोर घटकों पर आधारित हैः
डबल लेयर ब्रिन बैंड सेटअप：
- पहली परतः 20 चक्रों पर आधारित चलती औसत (SMA) और दो गुना मानक विचलन
- परत 2: 20 चक्रों पर आधारित चलती औसत (SMA) 3 गुना मानक विचलन से अधिक
प्रवेश की शर्तें：
- बहु प्रवेशः कीमतें ऊपर से नीचे तक 3 गुना मानक से कम हैं (नीचे 2)
- खोखले प्रवेशः कीमतें नीचे से ऊपर की ओर 3 गुना मानक खराब ब्रिन बैंड ((upper2)
खेल की शर्तें：
- कई सिरों पर खेलनाः कीमतें ऊपर की ओर से पार कर रही हैं, जो कि मानक से 2 गुना कम है।
- खाली सिरः कीमतें नीचे की ओर से नीचे की ओर 2 गुना मानक से कम ब्रीनिंग बैंड ((lower1)
दृश्य सहायक उपकरण：
- ब्रिन बैंड चित्रणः विभिन्न रंगों में अलग-अलग मानक अंतर गुणांक के साथ ब्रिन बैंड
- खरीद और बिक्री सिग्नल चिह्नः जब प्रवेश की शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो खरीद या बिक्री चिह्न प्रदर्शित करता है
- रंगः जब कीमतें तीन गुना मानक ब्रिन बैंड तक पहुंचती हैं, तो चरम मूल्य क्षेत्रों को उजागर करने के लिए रंग को सफेद करें
कोड कार्यान्वयन के संदर्भ में, रणनीति ने पहले 20 चक्रों पर आधारित सरल चलती औसत की गणना ब्रुइन बैंड के मध्य-रेखा के रूप में की, फिर क्रमशः 2x और 3x मानक विचलन को उतार-चढ़ाव की सीमा के रूप में गणना की, जिससे एक दो-स्तरीय ब्रुइन बैंड प्रणाली का निर्माण हुआ। ट्रेडिंग सिग्नल टै.क्रॉसओवर और टै.क्रॉसंडर कार्यों के माध्यम से कीमतों और ब्रुइन बैंड के बीच के अंतर को पहचानते हैं, सटीक प्रवेश और निकास समय के लिए निर्णय लेते हैं।
रणनीतिक लाभ
बुनियादी सांख्यिकीयह रणनीति सांख्यिकी में सामान्य वितरण के सिद्धांत पर आधारित है, जो बाजार की अस्थिरता को मापने के लिए मानक विचलन का उपयोग करता है, और इसकी सैद्धांतिक आधार मजबूत है। सामान्य वितरण परिकल्पना के तहत, कीमतों के मानक विचलन के 3 गुना से बाहर होने की संभावना लगभग 0.3% है, जो बहुत अधिक संभावना के साथ एक पलटाव प्रदान करता है।
स्पष्ट प्रवेश और निकास नियम: रणनीति स्पष्ट रूप से प्रवेश और निकास की शर्तों को परिभाषित करती है, जो व्यक्तिपरक निर्णय के लिए बाधाओं को कम करती है और व्यापार अनुशासन बनाए रखने में मदद करती है।
जोखिम नियंत्रण संरचनाइस रणनीति में एक जोखिम प्रबंधन ढांचा शामिल है, जो प्रत्येक व्यापार के लिए एक अच्छा जोखिम-लाभ अनुपात प्रदान करता है, जिसमें प्रवेश बिंदु के रूप में 3 गुना मानक विचलन ब्रिन बैंड और बाहर निकलने के लिए 2 गुना मानक विचलन ब्रिन बैंड का उपयोग किया जाता है।
विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलनइस रणनीति ने अस्थिर बाजारों में औसत वापसी के अवसरों को पकड़ने के साथ-साथ रुझान बाजारों में चरम रिवर्स पॉइंट्स के माध्यम से प्रवेश करने के लिए मजबूत अनुकूलन क्षमता का प्रदर्शन किया।
दृश्य प्रतिक्रिया: ब्रींड विज़ुअलाइज़ेशन, ट्रेडिंग सिग्नल मार्किंग और विशेष मूल्य स्तरों के चित्रण के माध्यम से, रणनीति ने व्यापारी को तेजी से पहचानने और व्यापारिक अवसरों का मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए समृद्ध दृश्य प्रतिक्रिया प्रदान की।
संक्षिप्त पैरामीटर: रणनीति को केवल एक मुख्य पैरामीटर के रूप में ब्रिन बैंड की लंबाई को सेट करने की आवश्यकता होती है, ऑपरेशन सरल है और अति-अनुकूलन के जोखिम को कम करता है।
रणनीतिक जोखिम
फ़र्ज़ी घुसपैठ का खतरा: कीमतें 3 गुना मानक विचलन ब्रिन बैंड को पार करने के तुरंत बाद वापस आ सकती हैं, जिससे झूठे संकेत मिलते हैं। समाधान यह है कि पुष्टि के संकेतकों को जोड़ा जा सकता है या समय फ़िल्टर सेट किया जा सकता है, जिससे कीमतों को किसी विशेष क्षेत्र में रहने के लिए न्यूनतम समय की आवश्यकता होती है।
मजबूत रुझान के दौरान विपक्ष व्यापार जोखिम: एक मजबूत प्रवृत्ति बाजार में, कीमतें लगातार चरम क्षेत्रों में चल सकती हैं, जिससे लगातार नुकसान होता है। समाधान एक प्रवृत्ति संकेतक के साथ संयुक्त है (जैसे कि चलती औसत या एडीएक्स संकेतक की दिशा) और केवल उस दिशा में व्यापार करें जो मुख्य प्रवृत्ति के अनुरूप है।
ब्लैक स्वान का खतरा: बाजार में अचानक होने वाली घटनाओं से कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव हो सकता है, जो सामान्य सांख्यिकीय वितरण परिकल्पनाओं से परे है। समाधान एक निश्चित स्टॉप लॉस सेट करना है, या एक अस्थिरता फ़िल्टर का उपयोग करना है, जो चरम उतार-चढ़ाव के दौरान व्यापार को रोकता है।
पैरामीटर स्थिरता जोखिमनिश्चित 20 चक्र और 2⁄3 गुना मानक विचलन सेटिंग सभी बाजारों और समय-सीमाओं के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती है। समाधान विभिन्न पैरामीटर संयोजनों को फिर से मापकर किसी विशेष बाजार के लिए इष्टतम पैरामीटर ढूंढना है, या अनुकूलित ब्लिंक बैंडविड्थ का उपयोग करने पर विचार करना है।
अत्यधिक अस्थिरता के साथ अत्यधिक व्यापारउच्च अस्थिरता वाले वातावरण में, कीमतें अक्सर चरम बुरीन बैंड को छू सकती हैं, जिससे बहुत अधिक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं। समाधान ट्रेडिंग आवृत्ति प्रतिबंध या अस्थिरता फ़िल्टर शर्तों को जोड़ना है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
ट्रेंड फ़िल्टर जोड़ें： ट्रेडिंग सिग्नल को फ़िल्टर करने के लिए ट्रेंड इंडिकेटर (जैसे कि लंबी अवधि की चलती औसत दिशा या एडीएक्स इंडिकेटर) के साथ, केवल ट्रेंड की दिशा में व्यापार करें या ट्रेंड के अनुरूप संकेतों को मजबूत करें। इस तरह के अनुकूलन से विपरीत ट्रेडिंग से होने वाले नुकसान को काफी कम किया जा सकता है।
ब्रिन बैंड पैरामीटर के लिए अनुकूलित： निश्चित ब्रीनिंग बैंड लंबाई और मानक विचलन गुणांक को बाजार की अस्थिरता के आधार पर अनुकूलन पैरामीटर में बदल दें, जैसे कि कम अस्थिरता वाले वातावरण में मानक विचलन गुणांक को कम करना और उच्च अस्थिरता वाले वातावरण में मानक विचलन गुणांक को बढ़ाना। इस प्रकार, रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए बेहतर रूप से अनुकूलित किया जा सकता है।
लेनदेन फ़िल्टर बढ़ाएँ： लेन-देन की मात्रा की पुष्टि करने के लिए एक तंत्र में शामिल होना, जो केवल तभी प्रवेश करता है जब कीमत में तोड़फोड़ के साथ पर्याप्त मात्रा में लेनदेन होता है, नकली तोड़फोड़ के जोखिम को कम कर सकता है।
समय फ़िल्टर जोड़ें： समय फ़िल्टरिंग को लागू करना, प्रमुख आर्थिक डेटा रिलीज या विशिष्ट उच्च उतार-चढ़ाव के समय से बचने के लिए, बाजार के शोर के कारण गलत संकेतों को कम कर सकता है।
स्टॉप लॉस और पार्ट प्रॉफिट रणनीति： गतिशील स्टॉप-लॉस सेटिंग्स और आंशिक लाभ-प्रदता सुविधाओं को जोड़ना, जैसे कि जब कीमतें मध्य-रेखा पर लौटती हैं (एसएमए), तो आंशिक रूप से पस्त हो जाती हैं, जो रणनीति के समग्र जोखिम-समायोजन-लाभ को बढ़ा सकती हैं।
बाहर निकलने के तर्क का अनुकूलन करें： वर्तमान रणनीति में एक निश्चित 2 गुना मानक अंतर ब्रिन बैंड का उपयोग किया जाता है, और बाजार की गतिशीलता के आधार पर या अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ संयोजन में समय का अनुकूलन करने के लिए विचार किया जा सकता है।
संक्षेप
द्विध्रुवीय चरम मूल्य रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग विधि है जो सांख्यिकीय सिद्धांतों और तकनीकी विश्लेषण को जोड़ती है, जब कीमत चरम सांख्यिकीय क्षेत्र ((3 गुना मानक अंतर) तक पहुंचती है तो रिवर्स के अवसरों की पहचान करके लाभ प्राप्त करने के लिए। इस रणनीति में स्पष्ट नियम, अच्छी जोखिम नियंत्रण संरचना और समृद्ध दृश्य प्रतिक्रिया है, जो व्यापारियों के लिए उपयुक्त है जो औसत मूल्य पर वापस आने के लिए आश्वस्त हैं।
हालांकि, इस रणनीति में झूठे ब्रेकआउट, प्रतिगामी ट्रेडिंग और पैरामीटर स्थिरता जैसे जोखिम भी हैं। रुझान फ़िल्टरिंग, अनुकूलन पैरामीटर, लेन-देन की मात्रा की पुष्टि और बेहतर स्टॉप-लॉस और लाभप्रदता रणनीति को जोड़कर रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।
कुल मिलाकर, यह एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया बुनियादी रणनीति ढांचा है जिसका उपयोग स्वतंत्र रूप से या अधिक जटिल ट्रेडिंग सिस्टम के एक घटक के रूप में किया जा सकता है। यह उन व्यापारियों के लिए विचार करने योग्य रणनीति विकल्प है जो सांख्यिकीय तरीकों के आधार पर बाजार के चरम मूल्य में बदलाव के अवसरों की पहचान करना चाहते हैं।
/*backtest
start: 2024-03-04 00:00:00
end: 2024-07-02 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Double Bollinger Bands Strategy with Signals (By Rolwin)", overlay=true)
// Input settings
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = close
// Bollinger Bands (Standard Deviation Levels)
bb1_mult = 2.0
bb2_mult = 3.0
basis = ta.sma(src, length)
dev1 = bb1_mult * ta.stdev(src, length)
dev2 = bb2_mult * ta.stdev(src, length)
// Band Levels
upper1 = basis + dev1
lower1 = basis - dev1
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
// **Trading Conditions**
longCondition = ta.crossover(src, lower2) // Price crosses above lower 3SD band
shortCondition = ta.crossunder(src, upper2) // Price crosses below upper 3SD band
// **Exit Conditions**
exitLong = ta.crossover(src, upper1) // Exit long at upper 2SD band
exitShort = ta.crossunder(src, lower1) // Exit short at lower 2SD band
// **Execute trades**
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Long", when=exitLong)
strategy.close("Short", when=exitShort)
// **Plot Bollinger Bands**
plot(upper1, color=color.blue, title="Upper Band (2 SD)")
plot(lower1, color=color.blue, title="Lower Band (2 SD)")
plot(upper2, color=color.red, title="Upper Band (3 SD)")
plot(lower2, color=color.red, title="Lower Band (3 SD)")
plot(basis, color=color.gray, title="Middle Band (SMA)")
// **Plot Buy & Sell Signals**
plotshape(longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, size=size.small, title="BUY Signal")
plotshape(shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, size=size.small, title="SELL Signal")
// **Candle Coloring for 3SD Touch**
touches3SD = (src >= upper2) or (src <= lower2)
barcolor(touches3SD ? color.white : na) // Change to white if touching 3SD band