प्रवृत्ति-अनुसरण लाभ रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-09-26 11:22:04 अंत में संशोधित करें: 2023-09-26 11:22:04
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अवलोकन

ट्रेंड ट्रैक करने की रणनीति का उद्देश्य परिसंपत्तियों की दीर्घकालिक प्रवृत्ति और अल्पकालिक सुधार का पता लगाना है, लंबी अवधि के बुलंदियों के साथ-साथ अल्पकालिक समायोजन के अवसरों को पकड़ना और उचित स्टॉप-लॉस लाइन स्थापित करना है, ताकि आगे बढ़ने के लिए, समय पर स्टॉप-लॉस।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से ईएमए औसत और आरएसआई सूचकांक पर आधारित है, जो लंबी और छोटी अवधि के रुझानों को निर्धारित करती है। विशेष रूप से, यह 50 दिन की ईएमए और 200 दिन की ईएमए का उपयोग करता है, जो लंबी अवधि के रुझानों को निर्धारित करने के लिए आरएसआई सूचकांक का उपयोग करता है। लंबी अवधि में जब यह ऊपर की ओर बढ़ रहा है (उच्च 200 दिन की रेखा) और मजबूत (आरएसआई 50 से अधिक) है, तो एक छोटी अवधि में एक पलटाव दिखाई देता है (हाल ही में 2 के लाइन समापन मूल्य में गिरावट) ।

प्रविष्टि के बाद, रणनीति ने स्टॉप-स्टॉप-लॉस शर्तों को स्थापित किया। जब कीमत प्रवेश मूल्य से 2 गुना BHD यूनिट से अधिक बढ़ जाती है, तो अधिक मुनाफा होता है; जब कीमत प्रवेश मूल्य से 3 गुना BHD यूनिट से अधिक गिरती है, तो ब्लीडिंग बंद हो जाती है। जिसमें, BHD यूनिट हाल ही में 200 के लाइन के उछाल के आधार पर गणना की जाती है।

इस प्रकार, रणनीति ने दीर्घकालिक और अल्पकालिक रुझानों की विशेषताओं को ध्यान में रखा, लाभप्रदता को बढ़ाने के साथ-साथ जोखिम को नियंत्रित किया, जो कि समय पर रोकथाम और रोकथाम दोनों के लिए है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:

  1. मजबूत और कमजोर संकेतकों के साथ दीर्घकालिक और अल्पकालिक रुझानों की विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, अस्थिर बाजारों में अंधाधुंध निवेश से बचें।

  2. प्रवृत्ति का पालन करें और बाजार की दिशा के अनुसार स्टॉक बनाएं, जीत की दर अधिक है।

  3. स्टॉप लॉस पॉइंट्स को सेट करें ताकि समय पर मुनाफा कमाया जा सके और जोखिम को नियंत्रित किया जा सके

  4. स्टॉप-स्टॉप-लॉस बिंदु बाजार की अस्थिरता के आधार पर गणना की जाती है, गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है, और उचित है।

  5. रिवर्स डेटा से पता चलता है कि यह रणनीति कई मुद्रा जोड़े और चक्रों में उच्च रिटर्न और अच्छी स्थिरता प्रदान करती है।

  6. रणनीतिक विचार सरल और स्पष्ट हैं, समझने और लागू करने में आसान हैं, जो विभिन्न स्तरों के व्यापारियों के लिए उपयुक्त हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. दीर्घकालिक और अल्पकालिक निर्णयों में गलतियां हो सकती हैं, और स्थिति बनाने की दिशा में गलत निर्णय की संभावना है।

  2. बाजारों में भारी गिरावट की संभावना है, और स्टॉपलॉस से भारी नुकसान के जोखिम को पूरी तरह से नहीं बचा जा सकता है।

  3. गलत पैरामीटर सेटिंग्स (जैसे औसत रेखा अवधि आदि) रणनीति के प्रभाव को प्रभावित कर सकते हैं।

  4. स्टॉप प्वाइंट की सेटिंग बहुत छोटी है, जिससे मैच से जल्दी निकलने से कमाई पर असर पड़ सकता है।

  5. रिट्रेसमेंट डेटा वास्तविक प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, और वास्तविक समय के दौरान निरंतर अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

जोखिम के लिए समाधानः

  1. पैरामीटर को अनुकूलित करें, औसत चक्र को समायोजित करें, या अन्य मापदंडों को शामिल करें।

  2. स्टॉप लॉस की सीमा को बढ़ाया जा सकता है, या स्थिति को कम करने जैसे वेंटिलेशन तंत्र को जोड़ा जा सकता है।

  3. इस प्रकार, यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण विषय है।

  4. गतिशील रुकावट पैरामीटर का अनुकूलन करें और बाजार की स्थिति के अनुसार रुकावट को समायोजित करें।

  5. निरंतर फीडबैक और अनुकूलन के साथ, रणनीति को स्थिर बनाने के लिए रीयल-टाइम के साथ समायोजन किया जाता है।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करें, जैसे कि औसत रेखा चक्र, BHD इकाई चक्र आदि को समायोजित करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें।

  2. अन्य सूचकांकों को जोड़ना, जैसे कि MACD, KD, आदि, ताकि अल्पकालिक निर्णय अधिक सटीक हो सके।

  3. स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करना, जैसे कि स्टॉप लॉस को अस्थिरता की गतिशीलता के अनुसार समायोजित करना।

  4. स्थिति प्रबंधन रणनीति जोड़ें, जैसे कि प्रवृत्ति की ताकत स्थिति के आकार को प्रभावित करती है।

  5. इस रणनीति के प्रभाव का आकलन करने के लिए अधिक किस्मों और चक्रों के आंकड़ों का परीक्षण किया गया।

  6. फ़िल्टर को जोड़ने से, जैसे कि बंद होने की कीमत खुली कीमत से अधिक है, इस जाल से बचा जा सकता है।

  7. हम मशीन लर्निंग जैसी उन्नत तकनीकों को जोड़ रहे हैं, ताकि रणनीति अधिक स्वचालित और बुद्धिमान हो सके।

उपरोक्त अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की सफलता दर, रिटर्न दर, स्थिरता, अनुकूलन क्षमता और अन्य पहलुओं में प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।

संक्षेप

ट्रेंड ट्रैक लाभप्रद रणनीति समग्र रूप से, लंबी अवधि की विशेषताओं, प्रगति के लिए, और स्टॉप और लॉस स्पष्टता जैसे फायदे के साथ, यह एक अधिक स्थिर और कुशल ट्रेंड ट्रैक रणनीति है। लेकिन कुछ जोखिम भी हैं, पैरामीटर और नियमों के लिए निरंतर अनुकूलन परीक्षण की आवश्यकता है, जो वास्तविक बाजार की स्थिति में समायोजन के साथ संयुक्त है। कुल मिलाकर, रणनीति की अवधारणा स्पष्ट और आसान है, और व्यापारियों को सीखने के लायक है। यदि आगे अनुकूलित किया जाता है, तो यह स्थिर और विश्वसनीय मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों में से एक बन सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BHD_Trade_Bot

// @version=5
strategy(
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 title                 = 'Take Profit On Trend (by BHD_Trade_Bot)',
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 commission_value      = 0.1)



// Backtest Time Period
start_year   = input(title='Start year'   ,defval=2021)
start_month  = input(title='Start month'  ,defval=1)
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end_month    = input(title='end month'    ,defval=1)
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end_time = timestamp(end_year, end_month, end_day, 23, 59)

is_back_test_time() => true



// EMA
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// RSI
rsi200 = ta.rsi(close, 200)

// EMA_CD
emacd = ema50 - ema200
emacd_signal = ta.ema(emacd, 50)
hist = emacd - emacd_signal

// BHD Unit
bhd_unit = ta.rma(high - low, 200) * 2
bhd_upper = ema200 + bhd_unit
bhd_lower = ema200 - bhd_unit



// All n candles is going down
all_body_decrease(n) =>
    isValid = true
    for i = 0 to (n - 1)
        if (close[i] > close[i + 1])
            isValid := false
            break
    isValid



// ENTRY CONDITIONS

// Long-term uptrend
entry_condition1 = rsi200 > 51 and hist > 0

// Short-term downtrend
entry_condition2 = all_body_decrease(2)

ENTRY_CONDITIONS = entry_condition1 and entry_condition2

if ENTRY_CONDITIONS and is_back_test_time()
    strategy.entry('entry', strategy.long)


// CLOSE CONDITIONS

// Price increase 2 BHD unit
take_profit = close > strategy.position_avg_price + bhd_unit * 2

// Price decrease 3 BHD unit
stop_loss = close < strategy.position_avg_price - bhd_unit * 3

CLOSE_CONDITIONS = take_profit or stop_loss

if CLOSE_CONDITIONS
    strategy.close('entry')



// Draw
plot(ema50, color=color.orange, linewidth=2)
plot(ema200, color=color.purple, linewidth=2)
bhd_upper_line = plot(bhd_upper, color=color.teal)
bhd_lower_line = plot(bhd_lower, color=color.teal)
fill(bhd_upper_line, bhd_lower_line, color=color.new(color.teal, 90))