अनुकूली सुपरट्रेंड चैनल पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक डबल-लेयर सुपरट्रेंड चैनल के निर्माण के माध्यम से व्यापारिक संकेत उत्पन्न करती है, जो कि मूल्य ब्रेकडाउन चैनल के साथ संयुक्त है। यह चैनल की चौड़ाई को समायोजित करने के लिए मूल्य उतार-चढ़ाव का उपयोग करता है, जिससे अनुकूलन प्रभाव प्राप्त होता है। यह ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है।
रणनीति सिद्धांत
कीमतों के मानक अंतर और अस्थिरता दर एटीआर की गणना करें, और अस्थिरता दर के आधार पर ओवरट्रेंडिंग चैनल की चौड़ाई को समायोजित करें।
डबल-लेयर सुपरट्रेंड चैनल का निर्माण, आंतरिक चैनल अधिक संवेदनशील और बाहरी चैनल अधिक स्थिर।
जब कीमत आंतरिक या बाहरी ओवरट्रेंडिंग चैनल को तोड़ती है, तो एक खरीद या बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
दो-स्तरीय चैनल संरचना के साथ, कुछ झूठी दरारों को फ़िल्टर किया जा सकता है।
अस्थिरता दर एटीआर का उपयोग चैनल की चौड़ाई को समायोजित करने के लिए किया जाता है, चैनल की चौड़ाई बढ़ जाती है जब उतार-चढ़ाव बढ़ता है, स्व-अनुकूलन प्रभाव प्राप्त करने के लिए।
श्रेष्ठता विश्लेषण
सुपरट्रेंड चैनल का उपयोग करना आसान है और ट्रेंड को ट्रैक करने में मदद करता है।
दो परतों वाली चैनल संरचना से सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार होता है, और झूठी दरारों को फ़िल्टर किया जाता है।
चैनल की चौड़ाई को समायोजित करने के लिए उतार-चढ़ाव की दर, जिससे चैनल को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल बनाया जा सके।
इसे लागू करना आसान है, और पैरामीटर को समायोजित करना भी आसान है।
यह एक सहज व्यापारिक संकेत के रूप में चैनल और ब्रेकआउट को दृश्यमान बनाता है।
जोखिम विश्लेषण
एक बार जब आप किसी भी तरह की जानकारी प्राप्त कर लेते हैं, तो आप इसे गलत तरीके से समझ सकते हैं और अनावश्यक नुकसान हो सकता है।
यह भी कहा गया है कि यह एक “असामान्य” व्यापार है, और ट्रेडों के लिए एक जोखिम है।
अनुकूलन के लिए समायोजन अतिसंवेदनशील हो सकता है, और समायोजन बहुत व्यापक हो सकता है।
पैरामीटर का अनुचित अनुकूलन अति-अनुकूलन का कारण बन सकता है।
एक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति के रूप में, डडल ट्रेडिंग में कम मुनाफा या नुकसान हो सकता है।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न मापदंडों का परीक्षण करें कि वे चैनल के अनुकूलन प्रभाव को कैसे प्रभावित करते हैं।
इस तरह के संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, एक बड़े रुझान की दिशा का पता लगाने की कोशिश करें।
यह भी कहा गया है कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए, हम एक नए तंत्र का विकास कर रहे हैं।
एक स्टॉप लॉस रणनीति जोड़ें और एकल नुकसान को नियंत्रित करें।
लेनदेन की आवृत्ति पर चैनल पैरामीटर के समायोजन के प्रभाव का आकलन करना।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से पैरामीटर को गतिशील रूप से अनुकूलित किया जा सकता है
संक्षेप
इस रणनीति का उपयोग करता है दो परतों आत्म अनुकूलन सुपर प्रवृत्ति चैनल पकड़ने के लिए कीमत प्रवृत्ति. लाभ यह है कि यह सरल और सहज है, और प्रभावी ढंग से ट्रेंड ट्रैक कर सकते हैं. लेकिन वहाँ भी कुछ है कि कुछ तोड़फोड़ गलतफहमी और प्रवृत्ति गलतफहमी के जोखिम. पैरामीटर के अनुकूलन और सहायक तंत्र के पूरक के माध्यम से, और अधिक सुधार कर सकते हैं रणनीति के प्रभाव में सुधार, यह एक स्थिर और कुशल प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली बनाने.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SuperTrend Cloud Strategy", shorttitle="SuperTrend Cloud Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital = 1000)
//Inputs
multi = input(title="Multiplier", type=input.float, step=0.1, defval=3, minval=1)
period = input(title="Period", type=input.integer, step=1, defval=10, minval=1)
SelfAdjust = input(title="Self-Adjusting", type=input.bool, defval = false)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
dev = stdev(close, period)
stdDev = (dev / close) * 100 + 1
MultDev = SelfAdjust ? multi * stdDev : multi
up_lev1 = hl2 - MultDev * atr(period)
dn_lev1 = hl2 + MultDev * atr(period)
up_lev2 = hl2 - (MultDev * 2 * atr(period))
dn_lev2 = hl2 + (MultDev * 2 * atr(period))
up_trend1 = 0.0
up_trend1 := close[1] > up_trend1[1] ? max(up_lev1, up_trend1[1]) : up_lev1
up_trend2 = 0.0
up_trend2 := close[1] > up_trend2[1] ? max(up_lev2, up_trend2[1]) : up_lev2
down_trend1 = 0.0
down_trend1 := close[1] < down_trend1[1] ? min(dn_lev1, down_trend1[1]) : dn_lev1
down_trend2 = 0.0
down_trend2 := close[1] < down_trend2[1] ? min(dn_lev2, down_trend2[1]) : dn_lev2
trend1 = 0
trend1 := close > down_trend1[1] ? 1: close < up_trend1[1] ? -1 : nz(trend1[1], 1)
trend2 = 0
trend2 := close > down_trend2[1] ? 1: close < up_trend2[1] ? -1 : nz(trend2[1], 1)
st_line1 = trend1 == 1 ? up_trend1 : down_trend1
st_line2 = trend2 == 1 ? up_trend2 : down_trend2
// Plotting
plot1 = plot(st_line1, color = trend1 == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 1, title = "SuperTrend 1")
plot2 = plot(st_line2, color = trend2 == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 1, title = "SuperTrend 2")
fill(plot1, plot2, color = color.aqua, title = "Cloud")
buy = crossover(close, st_line1) and close > st_line2 or crossover(close, st_line2) and close > st_line1
sell = crossunder(close, st_line1) and close < st_line2 or crossunder(close, st_line2) and close < st_line1
if(buy and time_cond)
strategy.entry("long", long = true , comment="long")
if (close < st_line1 and time_cond or close < st_line2 and time_cond)
strategy.close("long")
if (not time_cond)
strategy.close_all()