सापेक्ष पेन लाभ मूविंग औसत क्रॉसओवर रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-10-18 11:16:53 अंत में संशोधित करें: 2023-10-18 11:16:53
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सापेक्ष पेन लाभ मूविंग औसत क्रॉसओवर रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति मुख्य रूप से प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए सूर्य रेखा के सापेक्ष पेन बॉडी अनुपात ((आरबी) के समानांतर क्रॉसिंग सिग्नल का उपयोग करती है, और स्टॉप लॉस और स्टॉप स्टॉप के साथ स्वचालित व्यापार करती है। रणनीति के नाम में, समानांतर पेन बॉडी अपग्रेड का मतलब है कि सूर्य रेखा के सापेक्ष पेन बॉडी अपग्रेड का औसत।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति विटेलोट के आरबीआई सूचकांक पर आधारित है, जो कि दिन के K लाइनों के सापेक्ष पेन बॉडी अनुपात की चलती औसत है। आरबी की गणना निम्नानुसार की जाती हैः

सूत्र में, RB सकारात्मक के लिए पूर्ण K लाइन की लंबाई के लिए पूर्ण लंबाई के अनुपात के बराबर है; नकारात्मक के लिए RB नकारात्मक है। RB का मान -1 से 1 के बीच है।

आरबीआई सूचक आरबीआई के मूविंग एवरेज के माध्यम से शोर को फ़िल्टर करता है, बाजार की मुख्य विशेषताओं को पकड़ता है। जब आरबीआई सूचक अपनी सिग्नल लाइन को पार करता है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब आरबीआई सूचक सिग्नल लाइन को पार करता है तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।

मल्टीहेड अनिश्चितता चरण के झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, यह रणनीति यह भी निर्धारित करती है कि क्या समापन मूल्य 13 चक्र ईएमए के औसत से ऊपर है, जब यह आरबीआई सूचकांक पर संकेत रेखा को पार करता है। यदि यह वास्तविक खरीद संकेत उत्पन्न करने के लिए उच्च है, तो मल्टीहेड रणनीति को निष्पादित करें। इसी तरह, केवल जब समापन मूल्य 13 चक्र ईएमए से नीचे है, तो खाली सिर रणनीति को निष्पादित करें।

इस रणनीति में जोखिम को नियंत्रित करने और मुनाफे को लॉक करने के लिए स्टॉप और स्टॉप-ऑफ तंत्र भी है। ट्रेडों को खोलने के बाद, स्टॉप-ऑफ सेट की संख्या को ट्रैक किया जाता है, जबकि स्टॉप-ऑफ की संख्या को सेट किया जाता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

  • आरबीआई सूचकांक बाजार के रुझानों की विशेषताओं को पकड़ने के लिए बहुत सारे शोर को फ़िल्टर करता है और बाजार में उतार-चढ़ाव के झूठे संकेतों से भटकने से बचता है।

  • एकसमान-लाइन फ़िल्टरिंग के साथ, यह प्रभावी रूप से गलत संकेतों से बचने के लिए है जो अनिश्चित समय के लिए हैं, और हेड हानि को कम करते हैं।

  • स्टॉप लॉस स्टॉप सेटिंग्स व्यक्तिगत पदों के नुकसान के जोखिम को कम करने में मदद करते हैं, जबकि मुनाफे को लॉक करते हैं और समग्र लाभप्रदता को बढ़ाते हैं।

  • इस रणनीति में कम पैरामीटर होते हैं, इसे समझना आसान होता है और यह स्वचालित ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

  • यह रणनीति केवल आरबीआई सूचकांकों पर आधारित है, और यदि सूचकांक स्वयं गलत संकेत देते हैं, तो समग्र रणनीति भी विफल हो जाएगी।

  • अनुचित सूचक पैरामीटर सेटिंग भी ट्रेडिंग सिग्नल की गुणवत्ता में गिरावट का कारण बन सकती है।

  • किसी भी तकनीकी संकेतक को किसी विशेष बाजार की स्थिति में विफल किया जा सकता है, जिससे पूरी तरह से नुकसान से बचा नहीं जा सकता है।

  • बहुत छोटे स्टॉपलॉस की स्थापना से स्टॉपलॉस बहुत बार हो सकते हैं; बहुत बड़े स्टॉपलॉस से एकल नुकसान बढ़ सकता है।

  • इस तरह के खातों पर नियंत्रण की कमी के कारण जोखिम बढ़ सकता है।

अनुकूलन दिशा

  • आरबीआई सूचकांक के पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है।

  • सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए अन्य सहायक संकेतकों को फ़िल्टर किया जा सकता है।

  • स्टॉप लॉस स्टॉप के पैरामीटर को मशीन लर्निंग प्रशिक्षण द्वारा अनुकूलित किया जा सकता है।

  • समग्र स्थिति और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए धन प्रबंधन रणनीति में शामिल किया जा सकता है।

  • आप विभिन्न समय की रणनीति का प्रयास कर सकते हैं, जैसे कि रातोंरात या शॉर्ट ट्रेडिंग।

संक्षेप

इस रणनीति के लिए समग्र एक सरल और अधिक प्रत्यक्ष प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है. यह प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए दिन की रेखा के अनुपात के अनुपात की गणना के माध्यम से एक समान रेखा के क्रॉसिंग, और एक समान रेखा फिल्टर और रोकथाम को रोकने के लिए जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, प्रभावी रूप से अस्थिर बाजार के झूठे संकेत से बचने के लिए. लेकिन किसी भी तकनीकी सूचक रणनीति पूरी तरह से जोखिम से बचने के लिए नहीं कर सकते, अभी भी पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण आदि के क्षेत्र में निरंतर सुधार के अनुकूलन पर ध्यान देने की जरूरत है, ताकि लंबे समय तक स्थिर excess return प्राप्त करने के लिए. समग्र रूप से, इस रणनीति के तर्क स्पष्ट, समझने में आसान है, स्वचालित व्यापार के लिए उपयुक्त है, एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-10-11 00:00:00
end: 2023-10-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("RBI Backtest /w TSSL", shorttitle="RBI Strategy", overlay=false, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, initial_capital = 10000, slippage = 5)
// RBI:
//  The EMA of the relative body (RB) of Japanese candles is evaluated.
//  The RB of a candle (my definition) is simply the ratio of the body with respect to its full length
//  and taken positive for bull candles and negative for bear candles:
//      e.g. a bull "marubozo" has RB=1 a bear "marubozo" has RB=-1;
//      a "doji" has RB=0.
//  This simple indicator grasps the essence of the market by filtering out a great deal of noise.
//
//  A flag can be selected to calculate its very basic binary version, where a bull candle counts as a one
//  and a bear candle counts as a minus one.
//
//  Enter (or exit) the market when the signal line crosses the base line.
//  When the market is choppy we have a kind of alternating bear and bull candles so that
//  RBI is FLAT and usually close to zero. 
//  Therefore avoid entering the market when RBI is FLAT and INSIDE the Exclusion level.
//  The exclusion level is to be set by hand: go back in history and check when market was choppy; a good
//  way to set it is to frame the oscillations of RBI whe price was choppy.
//
//  RBI is more effective when an EMA of price is used as filtering. I found EMA(13) to be
//  a decent filter: go long when base crosses signal upwards AND closing price is above EMA(13);
//  same concept for going short.
//
//  As any other indicator, use it with responsibility: THERE CAN'T BE A SINGLE MAGIC INDICATOR winning
//  all trades.
//
//  Above all, have fun.
//
// Vitelot/Yanez/Vts March 31, 2019

par1 = input(5, title="MA1 Period")
par2 = input(5, title="Signal Period")
exclusion = input(0.2, title="Exclusion level")

useBin = input(false, title="Calculate the binary version")

treshold_long = input(0, title="Treshold Long")
treshold_short = input(0, title="Treshold Short")

fixedSL = input(title="SL Activation", defval=300)
trailSL = input(title="SL Trigger", defval=1)
fixedTP = input(title="TP Activation", defval=120)
trailTP = input(title="TP Trigger", defval=1)

FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth   = input(defval = 6, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 19, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 2017)
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
startTimeOk()  => true // create function "within window of time" if statement true

ynSimple(t) =>
    s = (close>open)? 1: -1
    ema(sum(s,t),t)

ynRel(t) =>
    s = (close-open)/(high-low)
    ema(sum(s,t),t)

yn = useBin? ynSimple(par1): ynRel(par1) 
sig = ema(yn,par2)


plot(yn, color=aqua, title="RBI", linewidth=3, transp=0)
plot(sig, color=orange, title="Signal", linewidth=2, transp=0)

hline(0, color=white, title="Zero level", editable=false)
hline(exclusion, color=yellow, title="Exclusion level +", editable=true, linestyle=line)
hline( 0-exclusion, color=yellow, title="Exclusion level -", editable=true, linestyle=line)

long = crossover(yn,sig) and yn < treshold_long
short = crossover(sig,yn)  and yn > treshold_short

// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
strategy.entry("Long", strategy.long, when= long and startTimeOk())
strategy.exit("Exit", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=trailTP, trail_points=fixedTP) 
strategy.exit("Exit", when= short)
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===
strategy.entry("Short", strategy.short, when= short and startTimeOk())
strategy.exit("Exit", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=trailTP, trail_points=fixedTP)
strategy.exit("Exit", when= long)