यह लेख कई संकेतकों को जोड़कर एक अल्पकालिक एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीति का विस्तार से परिचय देता है। यह 15 मिनट के चार्ट जैसे कम समय सीमा पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए शक्तिशाली तकनीकी संकेतकों के एक समूह का उपयोग करता है।
I. रणनीतिक तर्क
इस रणनीति का मूल कई संकेतकों के संयोजन का उपयोग करना है, जिनमें मुख्य रूप से निम्नलिखित शामिल हैंः
(1) दोहरी चलती औसत प्रणाली: एक तेज और एक धीमी हॉल चलती औसत की गणना करता है और उनके क्रॉसओवर के आधार पर प्रवृत्ति का न्याय करता है।
(2) इचिमोकू प्रणालीः इचिमोकू क्लाउड के आधार पर रूपांतरण और आधार रेखाओं की गणना करता है, और प्रवृत्ति और समर्थन/प्रतिरोध स्तर निर्धारित करता है।
(3) डोंचियन चैनलः मूल्य ब्रेकआउट की पहचान करने के लिए उच्चतम और निम्नतम कीमतों का उपयोग करके एक चैनल का निर्माण करता है।
(4) एमएसीडीः एमएसीडी और सिग्नल लाइन की गणना करता है, उनके क्रॉसओवर के आधार पर ट्रेड करता है।
केवल जब ये संकेतक रुझान के आकलन पर आम सहमति बना लेंगे तभी विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होंगे।
जब तेजी से हुल एमए धीमी हुल एमए से ऊपर पार हो, और इचिमोकू लाइनें बादल से ऊपर पार हो, और डोंचियन चैनल टूट जाए, और एमएसीडी सिग्नल लाइन से ऊपर पार हो, तब लंबी पोजीशन लें। शॉर्ट ट्रेडों के लिए विपरीत स्थितियां।
दैनिक बार बंद होने की कीमतों को भी शामिल किया जाता है ताकि रिवर्स में फंसने से बचा जा सके।
इसके अतिरिक्त, रणनीति में प्रत्येक व्यापार के लिए जोखिम और लाभ को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ लॉजिक शामिल है।
II. रणनीति के फायदे
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ संकेतकों के संयोजनों की पूरकता है, जो संकेत की गुणवत्ता में सुधार करता है। विभिन्न संकेतकों ने कई कोणों से प्रवृत्ति का आकलन किया, केवल एकल संकेतकों की सीमाओं से बचते हुए संकेत उत्पन्न करने के लिए सर्वसम्मति से सहमत हुए।
दूसरे, बहु-समय-सीमा संयोजन भी एक महत्वपूर्ण लाभ है। दैनिक बारों से सहायक निर्णय अल्पकालिक चक्रों में फंसने के जोखिम को फ़िल्टर कर सकता है।
अंत में, स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट तंत्र प्रति ट्रेड नियंत्रित जोखिम भी सुनिश्चित करता है।
III. संभावित जोखिम
ध्वनि रणनीति के डिजाइन के बावजूद, व्यापारिक जोखिमों को भी ध्यान में रखा जाना चाहिएः
सबसे पहले, कई संकेतकों का संयोजन अनुकूलन कठिनाई को बढ़ाता है। अनुचित ट्यूनिंग से ओवरफिटिंग हो सकती है।
दूसरा, स्टॉप लॉस को मजबूत ट्रेंडिंग मूवमेंट में मारा जा सकता है, जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है।
अंत में, बहु-समय-सीमा के निर्णय भी भ्रमित करने वाली स्थितियों को पेश कर सकते हैं जिन्हें समझने में मुश्किल होती है।
कुल मिलाकर, रणनीति वैज्ञानिक तरीके से संकेतकों को जोड़ती है, और पैरामीटर परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से एक प्रभावी अल्पकालिक एल्गोरिथम ट्रेडिंग प्रणाली बन सकती है।
IV. सारांश
संक्षेप में, इस लेख में कई संकेतकों को जोड़ने वाली एक अल्पकालिक एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीति का विस्तार से परिचय दिया गया है। यह सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए दोहरी चलती औसत, इचिमोकू, डॉनचियन चैनल, एमएसीडी और अधिक के संयोजन का उपयोग करता है। यह जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए बहु-टाइमफ्रेम विश्लेषण और स्टॉप लॉस / टेक प्रॉफिट लॉजिक का भी उपयोग करता है। अनुकूलन के साथ, यह रणनीति अल्पकालिक व्यवस्थित ट्रेडिंग के लिए एक कुशल प्रणाली बन सकती है।
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// Any timeFrame ok but good on 15 minute & 60 minute , Ichimoku + Daily-Candle_cross(DT) + HULL-MA_cross + MacD combination 420 special blend
strategy("Custom 15m strat",overlay=true)
keh=input(title="Double HullMA",defval=14, minval=1)
dt = input(defval=0.0010, title="Decision Threshold (0.001)", step=0.0001)`
SL = input(defval=-500.00, title="Stop Loss in $", step=1)
TP = input(defval=25000.00, title="Target Point in $", step=1)
ot=1
n2ma=2*wma(close,round(keh/2))
nma=wma(close,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(close[1],round(keh/2))
nma1=wma(close[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
b=n1>n2?lime:red
c=n1>n2?green:red
d=n1>n2?red:green
confidence=(security(syminfo.tickerid, 'D', close)-security(syminfo.tickerid, 'D', close[1]))/security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
LS=close, offset = -displacement
MACD_Length = input(9)
MACD_fastLength = input(12)
MACD_slowLength = input(26)
MACD = ema(close, MACD_fastLength) - ema(close, MACD_slowLength) //macd
aMACD = ema(MACD, MACD_Length) //signal
closelong = n1<n2 and close<n2 and confidence<dt or strategy.openprofit<SL or strategy.openprofit>TP
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and close>n2 and confidence>dt or strategy.openprofit<SL or strategy.openprofit>TP
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = n1>n2 and strategy.opentrades<ot and confidence>dt and close>n2 and leadLine1>leadLine2 and open<LS and MACD>aMACD
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = n1<n2 and strategy.opentrades<ot and confidence<dt and close<n2 and leadLine1<leadLine2 and open>LS and MACD<aMACD
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)
a1=plot(n1,color=c)
a2=plot(n2,color=c)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = circles, color=b, linewidth = 4)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = line, color=d, linewidth = 4)
plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line")
//plot(longCondition == true ? 4000:4100,title="long")
plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
p1=plot (leadLine1, offset = displacement, color=green, title="Lead 1")
p2=plot (leadLine2, offset = displacement, color=red, title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
// remove the "//" from before the plot script if want to see the indicators on chart