अल्पकालिक चैनल ब्रेकआउट रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-10-25 14:40:21 अंत में संशोधित करें: 2023-10-25 14:40:21
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अल्पकालिक चैनल ब्रेकआउट रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति एक अल्पकालिक व्यापारिक रणनीति है जो चैनल संकेतकों पर आधारित है। यह प्रवृत्ति की शुरुआत और अंत का आकलन करने के लिए चैनल के ऊपर और नीचे के ब्रेक का उपयोग करता है, और फिर खरीद और बिक्री के निर्णय लेता है। मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजारों में, इस तरह की एक ब्रेकआउट रणनीति बेहतर लाभ प्राप्त कर सकती है।

रणनीति सिद्धांत

  1. यह रणनीति पहले एक निश्चित अवधि के भीतर उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करती है, जो एक चैनल के ऊपर और नीचे की रेल बनाती है।

  2. यदि कीमतें बढ़ जाती हैं, तो आप अधिक निवेश करते हैं। यदि कीमतें गिरती हैं, तो आप कम निवेश करते हैं।

  3. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए मोबाइल स्टॉप का उपयोग करें। स्टॉप लाइन को चैनल के रूप में सेट करें।

  4. दो वैकल्पिक निकासी नियम हैंः रिटर्न मिडलाइन और मोबाइल स्टॉपलॉस। पूर्व में त्वरित लाभ निकासी की अनुमति है, बाद में जोखिम नियंत्रण है।

  5. बाजार की स्थिति के अनुसार चैनल चक्र का चयन करें, स्टॉप लॉस की सीमा जैसे पैरामीटर को समायोजित करें, रणनीति का अनुकूलन करें।

श्रेष्ठता विश्लेषण

  1. ऑपरेशन सरल है और इसे लागू करना आसान है। केवल मूल्य और चैनल के संबंध की निगरानी करने और नियमों के अनुसार स्थिति को खोलने की आवश्यकता है।

  2. ट्रेडों में कोई जोखिम नहीं है, ट्रेडों को ट्रेंड के अनुसार करें।

  3. यह स्पष्ट और सहज है, एक स्पष्ट प्रवेश संकेत के रूप में।

  4. एक अच्छा लाभ मार्जिन के साथ, आम तौर पर एक संतोषजनक रिटर्न मिलता है।

  5. विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलित करने के लिए अधिक समायोज्य पैरामीटर।

जोखिम विश्लेषण

  1. एक बार जब आप किसी को तोड़ते हैं, तो यह सफल नहीं हो सकता है, और आपको इसे रोकना होगा।

  2. इस प्रकार के मार्गों को बनाने के लिए एक निश्चित चक्र की आवश्यकता होती है, जो भूकंप की स्थिति के लिए उपयुक्त नहीं है।

  3. चैनल के बीच में बंद होने के कारण, यह बहुत अधिक रूढ़िवादी हो सकता है।

  4. पैरामीटर अनुकूलन को ऐतिहासिक डेटा समर्थन की आवश्यकता होती है।

  5. यांत्रिक रूप से क्रय और विक्रय के कारण ट्रेडों की संख्या बढ़ सकती है और स्लाइडिंग की लागत बढ़ सकती है।

अनुकूलन दिशा

  1. विभिन्न चक्र मापदंडों के प्रभाव का आकलन करें और इष्टतम मार्ग चक्र चुनें।

  2. वापसी के लिए मध्य रेखा के नुकसान और गतिशील नुकसान का परीक्षण करें और अधिक उपयुक्त बाहर निकलने की व्यवस्था चुनें।

  3. स्टॉप लॉस को ट्रिगर करने की संभावना को कम करने के लिए स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें।

  4. ट्रेड फ़िल्टर में शामिल हों और अवांछित ब्रेकआउट से बचें।

  5. जोखिम को नियंत्रित करते हुए, अपनी स्थिति बढ़ाने पर विचार करें।

संक्षेप

इस रणनीति के लिए समग्र रूप से एक अधिक परिपक्व अल्पकालिक तोड़फोड़ की रणनीति है. यह स्पष्ट प्रवेश नियम है, जोखिम नियंत्रण उपायों जगह में है, और बेहतर प्रदर्शन चल रहा है. पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से आगे रणनीति के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं. लेकिन अभी भी कुछ अंतर्निहित कमियों पर ध्यान देने की जरूरत है, विभिन्न बाजारों के लिए समायोजन की जरूरत है. अगर सिस्टम इस रणनीति का उपयोग करता है, समग्र लाभ की गारंटी दी जानी चाहिए.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-10-18 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// Strategy testing and optimisation for free Bitmex trading bot 
// © algotradingcc 

//@version=4
strategy("Channel Break [for free bot]", overlay=true, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, initial_capital = 1000, default_qty_value = 20, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

//Options
buyPeriod = input(13, "Channel Period for Long position")
sellPeriod = input(18, "Channel Period for Short position")
isMiddleExit = input(true, "Is exit on Base Line?")
takeProfit = input(46, "Take Profit (%) for position")
stopLoss = input(9, "Stop Loss (%) for position")

// Test Start
startYear = input(2005, "Test Start Year")
startMonth = input(1, "Test Start Month")
startDay = input(1, "Test Start Day")
startTest = timestamp(startYear,startMonth,startDay,0,0)

//Test End
endYear = input(2050, "Test End Year")
endMonth = input(12, "Test End Month")
endDay = input(30, "Test End Day")
endTest = timestamp(endYear,endMonth,endDay,23,59)

timeRange = time > startTest and time < endTest ? true : false

// Long&Short Levels
BuyEnter = highest(buyPeriod)
BuyExit = isMiddleExit ? (highest(buyPeriod) + lowest(buyPeriod)) / 2: lowest(buyPeriod)

SellEnter = lowest(sellPeriod)
SellExit = isMiddleExit ? (highest(sellPeriod) + lowest(sellPeriod)) / 2: highest(sellPeriod)

// Plot Data
plot(BuyEnter, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.blue, title="Buy Enter")
plot(BuyExit, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.blue, title="Buy Exit", transp=50)
plot(SellEnter, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.red, title="Sell Enter")
plot(SellExit, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.red, title="Sell Exit", transp=50)

// Calc Take Profits & Stop Loss
TP = 0.0
SL = 0.0
if strategy.position_size > 0
    TP := strategy.position_avg_price*(1 + takeProfit/100)
    SL := strategy.position_avg_price*(1 - stopLoss/100)

if strategy.position_size > 0 and SL > BuyExit
    BuyExit := SL
    
if strategy.position_size < 0
    TP := strategy.position_avg_price*(1 - takeProfit/100)
    SL := strategy.position_avg_price*(1 + stopLoss/100)

if strategy.position_size < 0 and SL < SellExit
    SellExit := SL
    
    
// Long Position    
if timeRange and strategy.position_size <= 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop = BuyEnter)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=BuyExit, limit = TP, when = strategy.position_size > 0)


// Short Position
if timeRange and strategy.position_size >= 0
    strategy.entry("Short", strategy.short, stop = SellEnter)
    
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=SellExit, limit = TP, when = strategy.position_size < 0)

// Close & Cancel when over End of the Test
if time > endTest
    strategy.close_all()
    strategy.cancel_all()