ईएमए संवर्धित सुपर ट्रेंड रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति औसत वास्तविक अस्थिरता एटीआर और कीमतों की तुलना की गणना करके मूल्य प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करती है, और अन्य प्रवृत्ति आकलन विधियों की तुलना में मूल्य परिवर्तन की प्रवृत्ति को तेजी से पकड़ने और छोटे पीछे हटने के लिए चलती औसत सहायक निर्णय के साथ संयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित चरणों के माध्यम से कीमतों के रुझान को निर्धारित करती हैः
हाल के N दिनों के लिए औसत वास्तविक अस्थिरता सीमा ATR की गणना करें। यहां वाइल्डर द्वारा परिभाषित एटीआर गणना विधि का उपयोग किया गया है, जो वर्तमान बाजार में उतार-चढ़ाव को बेहतर ढंग से दर्शाता है।
एटीआर और एटीके समायोजन गुणांक के आधार पर परिकलित ऊपरी और निचली पट्टी। ऊपरी पट्टी = मूल्य- ((एटीके एटीआर से गुणा); निचली पट्टी = मूल्य + ((एटीके एटीआर से गुणा) । जिसमें एटीके आमतौर पर 2-3 के बीच सेट किया जाता है।
कीमतों के ऊपर और नीचे की रेखाओं के बीच संबंध की तुलना करें, और प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें। कीमतों के ऊपर की ओर की ओर की रेखाओं को उछाल संकेत के रूप में देखें; कीमतों के नीचे की ओर की ओर की रेखाओं को तोड़ने के लिए गिरावट संकेतों के रूप में देखें।
ट्रेडिंग सिग्नल होने पर, ओवर या डाउन करें। यहां चलती औसत के साथ मिलकर सिग्नल की गुणवत्ता निर्धारित की जाती है।
स्टॉप लॉस रणनीति में शामिल जोखिम नियंत्रण
इस प्रकार, एक व्यक्ति के लिए, एक व्यक्ति के लिए, एक व्यक्ति के लिए, एक व्यक्ति के लिए, एक व्यक्ति के लिए, एक व्यक्ति के लिए, एक व्यक्ति के लिए।
यह रणनीति एटीआर के लाभों का लाभ उठाती है, जो मूल्य परिवर्तन के रुझान को तेजी से पकड़ने के लिए और कम वापसी के संचालन के लिए एक अधिक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
तेजी से प्रतिक्रिया मूल्य परिवर्तन. एटीआर नवीनतम घटनाओं के लिए तेजी से प्रतिक्रिया, समय में प्रवृत्ति परिवर्तन को पकड़ने के लिए अनुकूल है.
पीछे हटने की संभावना कम होती है। ऊपर और नीचे की पटरी पर एक निश्चित बफर क्षेत्र होता है, जिससे स्टॉपडेम के टूटने की संभावना कम हो जाती है और पीछे हटने की संभावना कम हो जाती है।
ट्रेडिंग सिग्नल स्पष्ट एक उच्च गुणवत्ता वाले ट्रेडिंग सिग्नल के लिए एक सीमा को तोड़ने के लिए, स्पष्ट रूप से एक दिशा में अधिक कर सकते हैं
उच्च अनुकूलन क्षमता। एटीआर चक्र और गुणांक को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल बनाया जा सकता है।
दृश्यता मजबूत ग्राफिकल टूल का उपयोग नीति की स्थिति को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है, ऑपरेशन सहज
अनुकूलन करने में आसान। आगे के अनुकूलन के लिए मोबाइल स्टॉप लॉस, फ़िल्टर और अन्य मॉड्यूल जोड़े जा सकते हैं।
कुल मिलाकर, यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक व्यापारिक रणनीति है, जिसमें छोटे और प्रमुख लाभ हैं, जो ट्रेंडिंग ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त हैं।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
रुझानों का आकलन करने में त्रुटि का जोखिम। कीमतों में उतार-चढ़ाव के दौरान, गलत संकेत हो सकते हैं।
निकास बिंदु का चयन करना जोखिमपूर्ण है। समय से पहले निकास को रोकने के लिए उचित स्टॉपलॉस का चयन करना आवश्यक है।
पैरामीटर अनुकूलन जोखिम. एटीआर चक्र और गुणांक को बार-बार परीक्षण अनुकूलन की आवश्यकता होती है, गलत सेटिंग रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है.
उच्च व्यापारिक आवृत्ति का जोखिम। जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो व्यापारिक आवृत्ति बहुत अधिक हो सकती है।
खराब प्रभाव के लिए जोखिम। कुछ बाजारों में, जहां रुझान स्पष्ट नहीं है, प्रभाव खराब हो सकता है।
फिक्स्ड डिस्क समायोजन जोखिम. फिक्स्ड डिस्क ऑपरेशन के लिए, स्लाइडिंग बिंदुओं, प्रमोशन शुल्क आदि के लिए समायोजन अनुकूलन की आवश्यकता होती है.
प्रणालीगत जोखिमः समग्र प्रणाली के जोखिम नियंत्रण को ध्यान में रखना आवश्यक है, न कि इस रणनीति पर अकेले भरोसा करना।
उपरोक्त जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः
एटीआर मापदंडों को अनुकूलित करें और निर्णय की सटीकता में सुधार करें।
प्रवृत्ति का पता लगाने के लिए बहु-समय चक्र विश्लेषण के साथ।
मोबाइल स्टॉप लॉकिंग लाभ का उपयोग करें और निकासी को कम करें।
फ़िल्टरिंग शर्तों का उपयोग करें और लेनदेन की आवृत्ति को नियंत्रित करें।
विभिन्न बाजारों के लिए रणनीति पैरामीटर को समायोजित करना।
विभिन्न किस्मों का परीक्षण करें और सर्वोत्तम अनुप्रयोगों का पता लगाएं
वास्तविक दुनिया में सभी प्रकार के व्यापारिक जोखिमों को ध्यान में रखते हुए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
औसत रेखा जैसे संकेतकों को फ़िल्टर करने के लिए पेश किया गया है, जिससे गलत संकेतों को कम किया जा सकता है। MACD, KDJ और अन्य संकेतकों के सहायक निर्णयों को जोड़ा जा सकता है।
एटीआर पैरामीटर का अनुकूलन करें। विभिन्न एटीआर चक्र पैरामीटर का परीक्षण करके इष्टतम मान प्राप्त करें।
गुणांक मापदंडों का अनुकूलन करना. विभिन्न गुणांक मापदंडों का परीक्षण करके संकेत उत्पन्न करने की संवेदनशीलता निर्धारित की जा सकती है.
एक गतिशील स्टॉप रणनीति में शामिल हों। एटीआर या अस्थिरता दर के आधार पर गतिशील स्टॉप के साथ, निकासी को और कम किया जा सकता है।
बहु-समय-फ्रेम विश्लेषण के साथ, उच्च समय-चक्र सूचक निर्णय के साथ, दुर्लभ झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग का उपयोग करके सिग्नल निर्णय में सुधार करना। आरएनएन और अन्य मॉडल प्रशिक्षण का उपयोग करके खरीद और बिक्री सिग्नल मॉडल का निर्णय करना।
नस्ल विशेषताओं के लिए पैरामीटर को समायोजित करना। उदाहरण के लिए, अस्थिर शेयरों के लिए एटीआर चक्र को उचित रूप से छोटा किया जा सकता है।
प्रवेश बिंदुओं को अनुकूलित करें। बेहतर प्रवेश बिंदुओं को खोजने के लिए एक ब्रेक और फिर वापस खींचने के तरीके का उपयोग करें।
संयुग्मन क्षमता के संकेतक. संयुग्मन मात्रा जैसे सहायक संकेतों की ताकत का आकलन करने के लिए।
रुकावट रणनीति जोड़ें. रुकावट को ट्रेंड एनर्जी इंडिकेटर आदि के आधार पर निर्धारित करें.
संक्षेप
इस सुपर ट्रेंड रणनीति में तेजी से प्रतिक्रिया, छोटी वापसी और अनुकूलन में आसानी जैसे फायदे हैं। यह एक विशिष्ट ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। हालांकि, गलत निर्णय और पैरामीटर अनुकूलन जैसे जोखिमों पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है। आगे के अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति को अधिक स्थिर बनाया जा सकता है और अधिक बाजारों में बेहतर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-09-06 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © KivancOzbilgic
//@version=4
strategy("SuperTrend STRATEGY", overlay=true)
Periods = input(title="ATR Period", type=input.integer, defval=10)
src = input(hl2, title="Source")
Multiplier = input(title="ATR Multiplier", type=input.float, step=0.1, defval=3.0)
changeATR= input(title="Change ATR Calculation Method ?", type=input.bool, defval=true)
showsignals = input(title="Show Buy/Sell Signals ?", type=input.bool, defval=false)
highlighting = input(title="Highlighter On/Off ?", type=input.bool, defval=true)
barcoloring = input(title="Bar Coloring On/Off ?", type=input.bool, defval=true)
atr2 = sma(tr, Periods)
atr= changeATR ? atr(Periods) : atr2
up=src-(Multiplier*atr)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? max(up,up1) : up
dn=src+(Multiplier*atr)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.green)
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title="UpTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.green, transp=0)
plotshape(buySignal and showsignals ? up : na, title="Buy", text="Buy", location=location.absolute, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0)
dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title="Down Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.red)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title="DownTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.red, transp=0)
plotshape(sellSignal and showsignals ? dn : na, title="Sell", text="Sell", location=location.absolute, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0)
mPlot = plot(ohlc4, title="", style=plot.style_circles, linewidth=0)
longFillColor = highlighting ? (trend == 1 ? color.green : color.white) : color.white
shortFillColor = highlighting ? (trend == -1 ? color.red : color.white) : color.white
fill(mPlot, upPlot, title="UpTrend Highligter", color=longFillColor)
fill(mPlot, dnPlot, title="DownTrend Highligter", color=shortFillColor)
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 999)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 999)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => true
longCondition = buySignal
if (longCondition)
strategy.entry("BUY", strategy.long, when = window())
shortCondition = sellSignal
if (shortCondition)
strategy.entry("SELL", strategy.short, when = window())
buy1= barssince(buySignal)
sell1 = barssince(sellSignal)
color1 = buy1[1] < sell1[1] ? color.green : buy1[1] > sell1[1] ? color.red : na
barcolor(barcoloring ? color1 : na)
//@version=3
//study(title="3 Moving Average Exponential", shorttitle="3 EMA", overlay=true)
//len1 = input(17, minval=1, title="Fast")
//len2 = input(72, minval=1, title="Medium")
len3 = input(305, minval=1, title="Slow")
//src1 = input(close, title="Source Fast")
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//out1 = ema(src1, len1)
//out2 = ema(src2, len2)
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//plot(out1, title="EMA1", color=fuchsia)
//plot(out2, title="EMA2", color=orange)
plot(out3, title="EMA3", color=color.blue)