क्वांट ट्रेडिंग में ट्रेडिंग इन्फ्लेक्शन पॉइंट्स की पहचान करने के लिए मल्टी-इंडिकेटर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-02 14:09:34
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अवलोकन

यह रणनीति 5 प्रमुख संकेतकों को एकीकृत करती है जिनमें ईएमए, वीडब्ल्यूएपी, एमएसीडी, बोलिंगर बैंड और शाफ ट्रेंड साइकिल शामिल हैं, जहां मूल्य एक निश्चित सीमा के भीतर उलटता है, और खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करता है। इस रणनीति का लाभ झूठे संकेतों को कम करने और लाभप्रदता में सुधार करने के लिए विभिन्न बाजार स्थितियों के आधार पर विभिन्न संकेतकों को जोड़ने की लचीलापन है। हालांकि, पिछड़ी सिग्नल पहचान और अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग के जोखिम भी हैं। कुल मिलाकर, रणनीति में एक स्पष्ट तर्क प्रवाह और मजबूत व्यावहारिक मूल्य है।

रणनीति तर्क

  1. ईएमए समग्र रुझान की दिशा का आकलन करता है, केवल रुझान के साथ खरीदता है

  2. वीडब्ल्यूएपी संस्थागत नकदी प्रवाह का आकलन करता है, केवल तभी खरीदता है जब संस्थाएं खरीद रही हों

  3. एमएसीडी अल्पकालिक प्रवृत्ति और गति परिवर्तन का न्याय करता है, एमएसीडी लाइन क्रॉसओवर सिग्नल लाइन खरीद/बिक्री सिग्नल है

  4. बोलिंगर बैंड्स ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों का आकलन करते हैं, बैंड्स से बाहर निकलने वाली कीमतें खरीद/बिक्री संकेतों का सुझाव देती हैं

  5. शॉफ ट्रेंड साइकिल ने शॉर्ट टर्म रेंज-बाउंड स्ट्रक्चर का आकलन किया, उच्च/निम्न सीमाओं को पार करने से खरीद/बिक्री संकेतों का सुझाव मिलता है

  6. खरीद/बिक्री आदेश भेजें जब सभी 5 संकेतक संकेत पर सहमत हों

  7. पूंजी प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ सेट करें

लाभ

  1. मल्टी-इंडिकेटर कॉम्बो के साथ झूठे संकेतों को कम करें

ईएमए, वीडब्ल्यूएपी, एमएसीडी, बीबी और एसटीसी जैसे संकेतकों के संयोजन का उपयोग करने से क्रॉस-वैलिडेशन किसी भी व्यक्तिगत संकेतकों से झूठे संकेतों को दूर करने की अनुमति देता है, जिससे विश्वसनीयता में सुधार होता है।

  1. अनुकूलन योग्य संकेत

संकेतकों को चालू/बंद करने की क्षमता विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरणों के लिए आदर्श संकेतकों को जोड़ने की अनुमति देती है, अनुकूलन क्षमता में सुधार करती है।

  1. पूंजी प्रबंधन का अनुकूलन

स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट एकल ट्रेड हानि को सीमित करने और मुनाफे में लॉक करने की अनुमति देता है, जिससे बेहतर पूंजी प्रबंधन संभव होता है।

  1. स्पष्ट रणनीतिक तर्क

विस्तृत कोड टिप्पणियों के साथ उपयोग किए जाने वाले सरल सहज सूचक समग्र रणनीति तर्क को समझने और संशोधित करने में आसान बनाते हैं।

  1. प्रबल व्यावहारिकता

उचित समायोजन के साथ व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले संकेतक व्यापक अनुकूलन के बिना तुरंत सभ्य परिणामों के साथ लाइव ट्रेडिंग की अनुमति देते हैं।

जोखिम

  1. विलंब संकेत पहचान जोखिम

ईएमए, एमएसीडी आदि में मूल्य परिवर्तनों की पहचान करने में देरी होती है, जिससे सबसे अच्छा प्रवेश समय गायब हो सकता है।

  1. अनुचित पैरामीटर समायोजन का जोखिम

खराब संकेतक मापदंड अत्यधिक झूठे संकेत उत्पन्न करेंगे और रणनीति को तोड़ देंगे।

  1. जीत की कोई गारंटी नहीं

बहु-सूचक संयोजन में सुधार होता है, लेकिन जीत दर की गारंटी नहीं है। बाजार व्यवस्था में परिवर्तन से जीत दर में गिरावट आ सकती है।

  1. स्टॉप लॉस सेट बहुत तंग

यदि स्टॉप लॉस बहुत तंग है, तो सामान्य मूल्य उतार-चढ़ाव अनावश्यक नुकसान का कारण बन सकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

  1. सिग्नल विश्वसनीयता स्कोरिंग के लिए एमएल मॉडल जोड़ें

विश्वसनीयता पर मल्टी-इंडिकेटर संकेतों को स्कोर करने के लिए ट्रेन मॉडल, झूठे संकेतों को फ़िल्टर करें।

  1. संचयन पहचान के लिए गति संकेतक जोड़ें

मूल्य संचयन की पहचान करने के लिए ओबीवी जैसे मात्रात्मक संकेतक जोड़ें, खरीद बिंदु निश्चितता में सुधार करें।

  1. स्टॉप लॉस और लाभ लॉजिक का अनुकूलन करें

पूंजी प्रबंधन को बेहतर ढंग से अनुकूलित करने के लिए इस रणनीति के लिए अधिक उपयुक्त ट्रेलिंग स्टॉप या लाभ लेने के तर्क का शोध करें।

  1. पैरामीटर अनुकूलन

प्रत्येक संकेतक के लिए इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए अधिक व्यवस्थित बैकटेस्ट करें, मजबूती में सुधार करें।

  1. ऑटो ट्रेडिंग जोड़ें

ऑटो ऑर्डर निष्पादन की अनुमति देने के लिए ट्रेडिंग एपीआई से कनेक्ट करें, पूरी तरह से स्वचालित हैंड-ऑफ रणनीति निष्पादन को सक्षम करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति कई तकनीकी संकेतकों की ताकत को स्पष्ट तर्क प्रवाह और मजबूत व्यावहारिक मूल्य के साथ जोड़ती है। यह विवेकपूर्ण व्यापार निर्णय समर्थन या प्रत्यक्ष एल्गोरिथम व्यापार के रूप में कार्य कर सकती है। लेकिन विशिष्ट उत्पाद और बाजार वातावरण के आधार पर अनुकूलन और ट्यूनिंग की आवश्यकता है ताकि जोखिम को कम किया जा सके और लगातार लाभदायक लाइव ट्रेडिंग से पहले स्थिरता में सुधार हो सके।


/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MakeMoneyCoESTB2020

//*********************Notes for continued work***************
//3) add a Table of contents to each section of code
//4) add candle stick pattern considerations to chart
//5) add an input value for DTE range to backtest
//7) add abilit to turn on/off MACD plot
//9)
//************************************************************


//Hello my fellow investors
//After hours of reading, backtesting, and YouTube video watching
//I discovered that 200EMA, VWAP, BB, MACD, and STC 
//produce the most consistent results for investment planning.
//This strategy allows you to pick between the aforementioned indicators or layer them together.
//It works on the pricipal of:
//1) Always follow the market trend - buy/sell above/below 200EMA
//2) Follow corporate investing trends - buy/sell above/below VWAP
//3) Apply MACD check - buy--> MACD line above signal line 
// and corssover below histogram \\ sell --> MACD line below signal line 
// and crossover above histogram.
//4) Check volitility with price against BB limits upper/Sell or lower/buy
//5) When STC crosses about 10 buy and when it drops below 90 sell
//6) Exit position when stop loss is triggered or profit target is hit.  BB also provides a parameter to exit positions.

//This code is the product of many hours of hard work on the part of the greater tradingview community.  The credit goes to everyone in the community who has put code out there for the greater good.

//Happy Hunting!



//Title
// strategy("WOMBO COMBO: 100/200EMA & VWAP & MACD", shorttitle="WOMBO COMBO", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1.5, initial_capital=10000,slippage=2, currency=currency.USD, overlay=true)

//define calculations price source
price = input(title="Price Source", defval=close)


//***************************
//Calculate 20/50/100/200EMA 
EMAlength = input(title="EMA_Length", defval=200)
EMA=ema(price, EMAlength)
//plot EMA
ColorEMA=EMAlength==200?color.blue:EMAlength==100?color.aqua:EMAlength==50?color.orange:color.red
plot(EMA, title = "EMA", color = ColorEMA)


//*****************************
//calculate VWAP
ColorVWAP = (price > vwap) ? color.lime : color.maroon
plot(vwap, title = "VWAP", color=ColorVWAP, linewidth=2)


//*****************************
//calculate MACD
//define variables for speed
fast = 12, slow = 26
//define parameters to calculate MACD
fastMA = ema(price, fast)
slowMA = ema(price, slow)
//define MACD line
macd = fastMA - slowMA
//define SIGNAL line
signal = sma(macd, 9)
//plot MACD line
//plot(macd, title = "MACD",  color=color.orange)
//plot signal line
//plot(signal, title = "Signal", color=color.purple)
//plot histogram
//define histogram colors
//col_grow_above = color.green
//col_grow_below = color.red
//col_fall_above = color.lime
//col_fall_below = color.maroon
//define histogram value
//hist = macd - signal
//plot histogram
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )


//***************************************
//Calculate Bollinger Bands
//Define BB input variables
//lengthBB = input(20, minval=1)
//multBB = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)
lengthBB = 20
multBB = 2
//define BB average
basisBB = sma(price, lengthBB)
//define BB standar deviation
devBB = multBB * stdev(price, lengthBB)
//define BB upper and lower limits
upperBB = basisBB + devBB
lowerBB = basisBB - devBB
//Plot BB graph
ShowBB = input(title="Show BB", defval="Y", type=input.string, options=["Y", "N"])
transP = (ShowBB=="Y") ? 0 : 100
plot (upperBB, title = "BB Upper Band", color = color.aqua, transp=transP)
plot (basisBB, title = "BB Average", color = color.red, transp=transP)
plot (lowerBB, title = "BB Lower Band", color = color.aqua, transp=transP)


//*************************************************
//Calculate STC
//fastLength = input(title="MACD Fast Length", type=input.integer, defval=12)
//slowLength = input(title="MACD Slow Length", type=input.integer, defval=26)
fastLength = 23
slowLength = 50
cycleLength = input(title="Cycle Length", type=input.integer, defval=10)
//d1Length = input(title="1st %D Length", type=input.integer, defval=3)
//d2Length = input(title="2nd %D Length", type=input.integer, defval=3)
d1Length = 3
d2Length = 3
srcSTC = close

macdSTC = ema(srcSTC, fastLength) - ema(srcSTC, slowLength)
k = nz(fixnan(stoch(macdSTC, macdSTC, macdSTC, cycleLength)))
d = ema(k, d1Length)
kd = nz(fixnan(stoch(d, d, d, cycleLength)))
stc = ema(kd, d2Length)
stc := 	stc > 100 ? 100 : stc < 0 ? 0 : stc
upperSTC = input(title="Upper STC limit", defval=90)
lowerSTC = input( title="Lower STC limit", defval=10)

ma1length=35
ma1 = ema(close,ma1length)
ma2 = ema(close,EMAlength)

//STCbuy = crossover(stc, lowerSTC) and ma1>ma2 and close>ma1
//STCsell = crossunder(stc, upperSTC) and ma1<ma2 and close<ma1
STCbuy = crossover(stc, lowerSTC) 
STCsell = crossunder(stc, upperSTC) 




//*************************************************
//Candle stick patterns
//DojiSize = input(0.05, minval=0.01, title="Doji size")
//data=(abs(open - close) <= (high - low) * DojiSize)
//plotchar(data, title="Doji", text='Doji', color=color.white)

data2=(close[2] > open[2] and min(open[1], close[1]) > close[2] and open < min(open[1], close[1]) and close < open )
//plotshape(data2, title= "Evening Star", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Evening\nStar")

data3=(close[2] < open[2] and max(open[1], close[1]) < close[2] and open > max(open[1], close[1]) and close > open )
//plotshape(data3,  title= "Morning Star", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Morning\nStar")

data4=(open[1] < close[1] and open > close[1] and high - max(open, close) >= abs(open - close) * 3 and min(close, open) - low <= abs(open - close))
//plotshape(data4, title= "Shooting Star", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Shooting\nStar")

data5=(((high - low)>3*(open -close)) and  ((close - low)/(.001 + high - low) > 0.6) and ((open - low)/(.001 + high - low) > 0.6))
//plotshape(data5, title= "Hammer", location=location.belowbar, color=color.white, style=shape.diamond, text="H")

data5b=(((high - low)>3*(open -close)) and  ((high - close)/(.001 + high - low) > 0.6) and ((high - open)/(.001 + high - low) > 0.6))
//plotshape(data5b, title= "Inverted Hammer", location=location.belowbar, color=color.white, style=shape.diamond, text="IH")

data6=(close[1] > open[1] and open > close and open <= close[1] and open[1] <= close and open - close < close[1] - open[1] )
//plotshape(data6, title= "Bearish Harami",  color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nHarami")

data7=(open[1] > close[1] and close > open and close <= open[1] and close[1] <= open and close - open < open[1] - close[1] )
//plotshape(data7,  title= "Bullish Harami", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nHarami")

data8=(close[1] > open[1] and open > close and open >= close[1] and open[1] >= close and open - close > close[1] - open[1] )
//plotshape(data8,  title= "Bearish Engulfing", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nEngulfing")

data9=(open[1] > close[1] and close > open and close >= open[1] and close[1] >= open and close - open > open[1] - close[1] )
//plotshape(data9, title= "Bullish Engulfing", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nEngulfling")

upper = highest(10)[1]
data10=(close[1] < open[1] and  open < low[1] and close > close[1] + ((open[1] - close[1])/2) and close < open[1])
//plotshape(data10, title= "Piercing Line", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Piercing\nLine")

lower = lowest(10)[1]
data11=(low == open and  open < lower and open < close and close > ((high[1] - low[1]) / 2) + low[1])
//plotshape(data11, title= "Bullish Belt", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nBelt")

data12=(open[1]>close[1] and open>=open[1] and close>open)
//plotshape(data12, title= "Bullish Kicker", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nKicker")

data13=(open[1]<close[1] and open<=open[1] and close<=open)
//plotshape(data13, title= "Bearish Kicker", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nKicker")

data14=(((high-low>4*(open-close))and((close-low)/(.001+high-low)>=0.75)and((open-low)/(.001+high-low)>=0.75)) and high[1] < open and high[2] < open)
//plotshape(data14,  title= "Hanging Man", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Hanging\nMan")

data15=((close[1]>open[1])and(((close[1]+open[1])/2)>close)and(open>close)and(open>close[1])and(close>open[1])and((open-close)/(.001+(high-low))>0.6))
//plotshape(data15, title= "Dark Cloud Cover", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Dark\nCloudCover")




//**********Long & Short Entry Calculations***********************************
//Define countback variable
countback=input(minval=0, maxval=5, title="Price CountBack", defval=0)
//User input for what evaluations to run: EMA, VWAP, MACD, BB
EMA_Y_N=input(defval = "N", title="Run EMA", type=input.string, options=["Y", "N"])
VWAP_Y_N=input(defval = "N", title="Run VWAP", type=input.string, options=["Y", "N"])
MACD_Y_N=input(defval = "N", title="Run MACD", type=input.string, options=["Y", "N"])
BB_Y_N=input(defval = "N", title="Run BB", type=input.string, options=["Y", "N"])
STC_Y_N=input(defval = "Y", title="Run STC", type=input.string, options=["Y", "N"])
//long entry condition
dataHCLB=(iff(STC_Y_N=="Y", STCbuy, true) and iff(EMA_Y_N=="Y", price[countback]>EMA, true) and iff(VWAP_Y_N=="Y", price[countback]>vwap, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(signal[countback], macd[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", macd[countback]<0, true) and iff(BB_Y_N=="Y", crossunder(price[countback], lowerBB), true))
plotshape(dataHCLB, title= "HC-LB", color=color.lime, style=shape.circle, text="HC-LB")
strategy.entry("HC-Long", strategy.long, comment="HC-Long", when = dataHCLB)
//short entry condition
dataHCSB=(iff(STC_Y_N=="Y", STCsell, true) and iff(EMA_Y_N=="Y", price[countback]<EMA, true) and iff(VWAP_Y_N=="Y", price[countback]<vwap, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(macd[countback], signal[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", signal[countback]>0, true) and iff(BB_Y_N=="Y", crossover(price[countback], upperBB), true))
plotshape(dataHCSB, title= "HC-SB", color=color.fuchsia, style=shape.circle, text="HC-SB")
strategy.entry("HC-Short", strategy.short, comment="HC-Short", when=dataHCSB)




//******************Exit Conditions******************************
// Profit and Loss Exit Calculations
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input(5, title='Stop Loss %', type=input.float) / 100
takePer = input(10, title='Take Profit %', type=input.float) / 100

// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)

//exit position conditions and orders
if strategy.position_size > 0 or crossunder(price[countback], upperBB)
    strategy.exit(id="Close Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0 or crossover(price[countback], lowerBB)
    strategy.exit(id="Close Short", stop=shortStop, limit=shortTake)

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