1. مربع
  2. Bollinger Bands دوہری معیاری انحراف ٹریڈنگ کی حکمت عملی

Bollinger Bands دوہری معیاری انحراف ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-18 17:23:42
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی بولنگر بینڈ کے دوہری معیاری انحراف ماڈل پر مبنی ایک تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ بولنگر بینڈ کی اوپری اور نچلی ریلوں اور ایک اور دو معیاری انحراف کو تجارتی سگنل کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ جب قیمت اوپری ریل سے ٹوٹ جاتی ہے تو یہ لمبی ہوتی ہے اور جب قیمت نچلی ریل سے ٹوٹ جاتی ہے تو مختصر ہوجاتی ہے۔ یہ حکمت عملی ایک اور دو معیاری انحراف کو اسٹاپ نقصان کی لائنوں کے طور پر بھی استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی سب سے پہلے بولنگر بینڈ کی درمیانی ریل ، اوپری ریل اور نچلی ریل کا حساب لگاتی ہے۔ درمیانی ریل CLOSE کا ایس ایم اے ہے ، اوپری ریل درمیانی ریل + 2 ہےمعیاری انحراف، اور نیچے ریل وسط ریل ہے - 2معیاری انحراف۔ جب قیمت اوپری ریل سے ٹوٹ جاتی ہے تو ، خرید کا اشارہ لانگ جانے کے لئے تیار کیا جاتا ہے۔ جب قیمت نچلی ریل سے ٹوٹ جاتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ مختصر ہونے کے لئے تیار کیا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں درمیانی ریل + 1 معیاری انحراف اور درمیانی ریل - 1 معیاری انحراف کی لائنیں بھی تیار کی جاتی ہیں۔ وہ اسٹاپ نقصان کی لائنوں کے طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ مخصوص منطق یہ ہے:

  1. Bollinger Bands کے وسط ریل کے طور پر CLOSE کے SMA کا حساب لگائیں
  2. بند کے معیاری انحراف STD کا حساب لگائیں، اور 2 * STD کا حساب لگائیں
  3. درمیانی ریل + 2ایس ٹی ڈی بولنگر بینڈ کی اوپری ریل ہے، درمیانی ریل - 2STD نچلے ریل ہے
  4. جب قیمت اوپری ریل کے ذریعے توڑتا ہے تو طویل عرصے تک جانا
  5. جب قیمت نچلی ریل کے ذریعے توڑتا ہے مختصر جاؤ
  6. درمیانی ریل + 1*STD سٹاپ نقصان لائن کے طور پر کام کرتا ہے۔ اگر سٹاپ نقصان لائن ٹوٹ گئی ہے تو ، پوزیشن بند کریں۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. ڈبل معیاری انحراف ڈیزائن غلط سگنل سے بچنے کے لئے توڑ فیصلے کو زیادہ سخت بناتا ہے
  2. ڈبل سٹاپ نقصان لائن ڈیزائن خطرے کے کنٹرول کو زیادہ سے زیادہ
  3. بڑے پیرامیٹر کی اصلاح کی جگہ، وسط ریل کی مدت اور معیاری انحراف کے ضرب کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے
  4. سٹاپ نقصان کی سطح کو ایڈجسٹ کرکے ڈراؤونگ کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے

اسٹریٹجی کے خطرات

  1. بولنگر بینڈ کی حکمت عملی جھوٹے بریکآؤٹس کا شکار ہوتی ہیں، جس کی وجہ سے ناقص ٹریڈنگ سگنل ملتے ہیں۔
  2. ڈبل معیاری انحراف اور ڈبل سٹاپ نقصان لائنوں کی ترتیب بہت سخت ہو سکتا ہے، بہت سے سگنلز کو فلٹر کرنے کی طرف سے کھو مواقع
  3. غلط پیرامیٹرز کی ترتیبات حکمت عملی کے خطرے کو بڑھا سکتے ہیں
  4. انتہائی مارکیٹ کے حالات میں نقصانات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے کے لئے استعمال کنٹرول کافی کامل نہیں ہے

اصلاح کی ہدایات

  1. غلط بریک آؤٹ سے بچنے کے لئے بولنگر بینڈ ٹریڈنگ سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے دیگر اشارے کو یکجا کرنے پر غور کریں
  2. مختلف پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ کریں اور بہتر واپسی / ڈراؤنڈ تناسب کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
  3. متحرک سٹاپ نقصان کے طریقہ کار جیسے ٹریلنگ سٹاپ نقصان یا ایکویٹی فیصد سٹاپ نقصان ڈیزائن کریں
  4. خودکار طور پر پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کو یکجا کریں

نتیجہ

عام طور پر ، یہ حکمت عملی ایک عام بولنگر بینڈ بریکآؤٹ حکمت عملی ہے۔ یہ سگنل کے فیصلے کی سختی کو بڑھانے کے لئے دوہری معیاری انحرافات کا استعمال کرتی ہے اور خطرات کو فعال طور پر کنٹرول کرنے کے لئے دوہری اسٹاپ نقصان کی لائنیں اپناتی ہے۔ اس حکمت عملی میں پیرامیٹر کی اصلاح کی کچھ گنجائش ہے۔ درمیانی ریل کی مدت اور معیاری انحراف کے ضارب جیسے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے ، بہتر حکمت عملی کی کارکردگی حاصل کی جاسکتی ہے۔ اسی وقت ، اس حکمت عملی کو بولنگر بینڈ کی حکمت عملی میں غلط بریکآؤٹس کے عام مسئلے کا بھی سامنا کرنا پڑتا ہے۔ اس کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار میں مزید بہتری اور اصلاح کی گنجائش ہے۔

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// Bollinger Bands: Madrid : 14/SEP/2014 11:07 : 2.0
// This displays the traditional Bollinger Bands, the difference is 
// that the 1st and 2nd StdDev are outlined with two colors and two
// different levels, one for each Standard Deviation

strategy(shorttitle='MBB', title='Bollinger Bands', overlay=true)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)

basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev

upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2

colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange

pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))

fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))

// Entry conditions
longCondition = ta.crossover(close, upper1)
shortCondition = ta.crossunder(close, lower1)

// Entry and exit strategy
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=shortCondition)

strategy.close("Buy", when=shortCondition)
strategy.close("Sell", when=longCondition)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں