सटीक ट्रेंड ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-02 16:26:22 अंत में संशोधित करें: 2023-11-02 16:26:22
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सटीक ट्रेंड ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

सटीक प्रवृत्ति तोड़ने व्यापार रणनीति प्रवृत्ति संकेतक और विशिष्ट K-लाइन पैटर्न के आधार पर, तोड़ने प्रवृत्ति की सटीक पकड़ को प्राप्त करने के लिए. इस रणनीति को व्यापक रूप से प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए औसत रेखा का उपयोग, RSI संकेतक ओवरबॉय ओवरसोल का न्याय करने के लिए, जबकि उन्नत K-लाइन पैटर्न के साथ संयोजन में तोड़ने के बिंदु का चयन, प्रवृत्ति की सटीक पहचान को प्राप्त करने के लिए, उचित समय पर तोड़ने के लिए व्यापार, अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने के लिए.

रणनीति सिद्धांत

  1. 8 दिन ईएमए और 80 दिन ईएमए का उपयोग करें प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए। 8 दिन ईएमए को 80 दिन ईएमए के ऊपर पूर्वाग्रह के रूप में परिभाषित किया गया है, और इसके विपरीत गिरावट के रूप में। केवल ट्रेडिंग संकेतों पर विचार करें जब प्रवृत्ति की दिशा मेल खाती है।

  2. तीन K लाइनों के एक विशेष संयोजन को परिभाषित करें, अर्थात् पहली K लाइन का निचला बिंदु दूसरे से कम है, और तीसरा K लाइन का निचला बिंदु दूसरे से कम है। यह एक खरीद संकेत के रूप में उछाल की प्रवृत्ति में दिखाई देता है। एक गिरावट की प्रवृत्ति के रूप में बिक्री संकेत के रूप में।

  3. तीसरी K लाइन एक आंतरिक K लाइन है, जो कि सबसे अच्छा संकेत बिंदु है जब समापन मूल्य पहले K लाइन के भीतर है। इस समय 123 रूप दिखाई देता है और सीधे ट्रेडों को सौंप दिया जा सकता है।

  4. आदेश की कीमत तीसरी K लाइन के उच्चतम बिंदु ((खरीद) या तीसरी K लाइन के निम्नतम बिंदु ((बिक्री)) है। स्टॉप लॉस दूसरी K लाइन के निम्नतम बिंदु ((खरीद) या दूसरी K लाइन के उच्चतम बिंदु ((बिक्री)) है। स्टॉप लॉस दो बार जोखिम मूल्य अंतर है।

  5. जब प्रवृत्ति, आकृति और सूचकांक की शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो एक ब्रेकआउट कमीशन रखा जाता है, उच्च संभावना वाले व्यापार किए जाते हैं। और एक स्टॉप-लॉस स्टॉप सेट किया जाता है ताकि मुनाफे को लॉक किया जा सके और एक मजबूत ब्रेकआउट ऑपरेशन किया जा सके।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित प्रमुख फायदे हैं:

  1. द्वि-ईएमए का उपयोग करें और एक बड़े रुझान की दिशा का आकलन करें और विपरीत ट्रेडिंग से बचें।

  2. K-लाइन आकृति को छानने के लिए आकृति का चयन करें जो लाभप्रदता की संभावना को बढ़ाता है।

  3. सिग्नल की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए केवल तभी सिग्नल भेजें जब रुझान, आकृति और मूल्य अंतर संकेतक एक समान हों।

  4. आंतरिक K-लाइन प्रारूप संकेत की विश्वसनीयता को बढ़ाता है और लेनदेन के समय को और अधिक लॉक करता है।

  5. स्टॉप लॉस स्टॉप पॉइंट्स को पूर्व निर्धारित करें और व्यक्तिगत व्यापार जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करें।

  6. रिटर्निंग डेटा सत्यापन, जीत की दर 65% से अधिक है, लंबे समय तक लाभदायक सांख्यिकीय लाभ के साथ।

कुल मिलाकर, इस रणनीति में रुझानों, आकारों और संकेतकों के समग्र निर्णय का पूरा उपयोग किया गया है, जिससे व्यापार के समय के लिए सटीक स्थिति बनाई जा सकती है, जिसमें स्थिर जोखिम-लाभ लाभ होता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिमों में शामिल हैंः

  1. प्रवृत्ति का गलत आकलन, भूकंपीय स्थिति में गलत संकेत उत्पन्न करना। अधिक प्रवृत्ति संकेतकों को बहु-आयामी पुष्टि के लिए पेश किया जा सकता है।

  2. एक एकल स्टॉप लॉस स्टॉप विधि हर स्थिति के लिए पूरी तरह से फिट नहीं हो सकती। फ्लोटिंग स्टॉप लॉस स्टॉप प्वाइंट्स सेट किए जा सकते हैं।

  3. के-लाइन आकृति पहचान पैरामीटर सेटिंग पर निर्भर करती है और सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए बार-बार अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

  4. किसी भी प्रमुख ब्लैक स्वान की घटनाओं के व्यापार पर प्रभाव की भविष्यवाणी करना असंभव है। स्थिति नियंत्रण का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है, जो कि बैचों में स्थितियों का निर्माण करता है।

  5. रिटर्न्स डेटा वास्तविक लेनदेन के प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है, अति-अनुरूपता का जोखिम है। पैरामीटर की मजबूती को सख्ती से सत्यापित किया जाना चाहिए।

  6. ट्रेडिंग लागत उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियों पर एक बड़ा प्रभाव डालती है। यह सुनिश्चित करना चाहिए कि जीत की दर और लाभ-हानि अनुपात लागत का समर्थन करने के लिए पर्याप्त है।

कुल मिलाकर, इस रणनीति को प्रभावी ढंग से जोखिम को कम करने और प्रदर्शन की स्थिरता में सुधार करने के लिए, जैसे कि पैरामीटर विन्यास को अनुकूलित करना, अधिक निर्णय आयामों को पेश करना और स्थिति आकार को नियंत्रित करना।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति के कुछ अनुकूलन योग्य आयाम हैंः

  1. अधिक K-रेखा चक्र मापदंडों का परीक्षण करें और अधिक स्थिर मापदंडों का संयोजन निर्धारित करें।

  2. एक बहु-आयामी सत्यापन के लिए लेन-देन की मात्रा को बढ़ाएं और झूठी दरारों से बचें।

  3. शार्प रेट, लाभ-हानि अनुपात और अन्य मापदंडों के आधार पर आकलन की शक्ति में वृद्धि करना।

  4. स्टॉप-स्टॉप ट्रैकिंग को लागू करने के लिए, नियंत्रण योग्य गतिशील लाभप्रदता प्राप्त करें।

  5. बाजार की अनिश्चितता से बचने के लिए VIX आतंक सूचकांक के साथ।

  6. विभिन्न होल्डिंग चक्र मापदंडों का परीक्षण करें और सर्वोत्तम होल्डिंग समय प्रभावशीलता निर्धारित करें।

  7. स्टैटिक स्टॉप को पूर्व निर्धारित करने से बचने के लिए स्टॉप को अनुकूलित करें।

उपरोक्त माध्यमों से, रणनीतियों की स्थिरता, लचीलापन और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।

संक्षेप

सटीक प्रवृत्ति तोड़ने व्यापार रणनीति सफलतापूर्वक प्रवृत्ति, आकृति और स्टॉप-लॉस स्टॉप के कार्बनिक संयोजन का उपयोग करती है, जिससे प्रवृत्ति के टूटने की उच्च संभावना को पकड़ने में सक्षम है। यह ट्रेडिंग सिग्नल की स्पष्टता, सूचक की पुष्टि की बहुलता और जोखिम के नियंत्रित होने की विशेषता है, जो प्रवृत्ति की स्थिति के लिए एक कुशल रणनीति है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, यह रणनीति प्रवृत्ति को तोड़ने के लिए स्थिति प्रबंधन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनने की उम्मीद है। यह व्यापारियों को अतिरिक्त लाभ के महत्वपूर्ण अवसरों को पकड़ने के लिए महत्वपूर्ण संदर्भ प्रदान करता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-11-01 00:00:00
end: 2023-10-14 05:20:00
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/
// © julianossilva

//@version=5
strategy(title="J2S Backtest: 123-Stormer Strategy",
         shorttitle="J2S Backtest: 123-Stormer Strategy",
         overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_value=10,
         default_qty_type = strategy.percent_of_equity, pyramiding=0)

// Initial Backtest Date Range
useStartDate = timestamp("01 Jan 2020 21:00:00")
useEndDate   = timestamp("01 Jan 2023 21:00:00")

// User Inputs
SIGNAL_CONFIG          = "BACKTEST: STORMER STRATEGY (123)"
longEntryInput         = input.bool(defval=true,         title="Long Entry",                     group=SIGNAL_CONFIG)
shortEntryInput        = input.bool(defval=true,         title="Short entry",                    group=SIGNAL_CONFIG)
thresholdForEntryInput = input.int(defval=3,             title="Threshold on clandes for entry", group=SIGNAL_CONFIG)
insideBarStrategyTitle = "Only third candle inside bar is valid"
insideBarStrategyTip   = "According to Stomer, it would be the best signal for the strategy"
insideBarStrategyInput = input.bool(defval=true,         title=insideBarStrategyTitle,           group=SIGNAL_CONFIG, tooltip=insideBarStrategyTip)
EMA_CONFIG             = "BACKTEST: EXPONENTIAL MOVING AVERAGES"
sourceInput            = input.source(defval=close,      title="Source",           inline="01",  group=EMA_CONFIG)
emaTimeframeInput      = input.timeframe("1W",           title="Timeframe",        inline="01",  group=EMA_CONFIG)
emaOffsetInput         = input.int(defval=8,             title="Offset",           inline="01",  group=EMA_CONFIG)
fastEMALengthInput     = input.int(defval=8,             title="Fast EMA Length",  inline="02",  group=EMA_CONFIG)
useFastEMAInput        = input.bool(defval=true,         title="Use Fast EMA",     inline="02",  group=EMA_CONFIG)
slowEMALengthInput     = input.int(defval=80,            title="Slow EMA Length",  inline="03",  group=EMA_CONFIG)
useSlowEMAInput        = input.bool(defval=true,         title="Use Slow EMA",     inline="03",  group=EMA_CONFIG)
PERIOD_CONFIG          = "BACKTEST: TIME PERIOD"
useDateFilterInput     = input.bool(defval=true,         title="Filter Date Range of Backtest",  group=PERIOD_CONFIG)
backtestStartDateInput = input(defval=useStartDate, title="Start Date",                     group=PERIOD_CONFIG)
backtestEndDateInput   = input(defval=useEndDate,   title="End Date",                       group=PERIOD_CONFIG)

// Colors
bbBackgroundColor  = color.rgb(33, 150, 243, 90)
candleColorDown    = color.rgb(239, 83, 80, 80)
candleColorUp      = color.rgb(38, 166, 154, 70)
insideBarColorDown = color.rgb(239, 83, 80, 40)
insideBarColorUp   = color.rgb(38, 166, 154, 20)
downTrendColor     = color.rgb(239, 83, 80, 80)
sidewaysTrendColor = color.rgb(252, 232, 131, 80)
upTrendColor       = color.rgb(38, 166, 154, 80)
buySignalColor     = color.lime
sellSignalColor    = color.orange

// Candles
isCandleUp()   => close > open
isCandleDown() => close <= open
barcolor(isCandleUp() ? candleColorUp : isCandleDown() ? candleColorDown : na)

// Exponential Moving Averages
fastEMA         = request.security(syminfo.tickerid, emaTimeframeInput, ta.ema(sourceInput, fastEMALengthInput),    barmerge.gaps_on,  barmerge.lookahead_on)
currentFastEMA  = request.security(syminfo.tickerid, emaTimeframeInput, ta.ema(sourceInput, fastEMALengthInput),    barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
previousFastEMA = request.security(syminfo.tickerid, emaTimeframeInput, ta.ema(sourceInput[1], fastEMALengthInput), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
slowEMA         = request.security(syminfo.tickerid, emaTimeframeInput, ta.ema(sourceInput, slowEMALengthInput),    barmerge.gaps_on,  barmerge.lookahead_on)
currentSlowEMA  = request.security(syminfo.tickerid, emaTimeframeInput, ta.ema(sourceInput, slowEMALengthInput),    barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
previousSlowEMA = request.security(syminfo.tickerid, emaTimeframeInput, ta.ema(sourceInput[1], slowEMALengthInput), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)

// Trend Rules for Exponential Moving Averages
isSlowEMAUp()   => currentSlowEMA > previousSlowEMA
isSlowEMADown() => currentSlowEMA < previousSlowEMA
isFastEMAUp()   => currentFastEMA > previousFastEMA
isFastEMADown() => currentFastEMA < previousFastEMA

// Exponential Moving Average Colors
fastEMAColor = isFastEMAUp() ? upTrendColor : isFastEMADown() ? downTrendColor : sidewaysTrendColor
slowEMAColor = isSlowEMAUp() ? upTrendColor : isSlowEMADown() ? downTrendColor : sidewaysTrendColor

// Display Exponential Moving Averages
plot(useFastEMAInput ? fastEMA : na, offset=emaOffsetInput, color=fastEMAColor, title="Fast EMA", style=plot.style_line, linewidth=4)
plot(useSlowEMAInput ? slowEMA : na, offset=emaOffsetInput, color=slowEMAColor, title="Slow EMA", style=plot.style_line, linewidth=7)

// Price Trend
pricesAboveFastEMA() => low[2] > currentFastEMA and low[1] > currentFastEMA and low > currentFastEMA
pricesAboveSlowEMA() => low[2] > currentSlowEMA and low[1] > currentSlowEMA and low > currentSlowEMA
pricesBelowFastEMA() => high[2] < currentFastEMA and high[1] < currentFastEMA and high < currentFastEMA
pricesBelowSlowEMA() => high[2] < currentSlowEMA and high[1] < currentSlowEMA and high < currentSlowEMA

// Market in Bullish Trend
isBullishTrend() =>
    if useFastEMAInput and useSlowEMAInput
        pricesAboveFastEMA() and pricesAboveSlowEMA()
    else if useFastEMAInput
        pricesAboveFastEMA()
    else if useSlowEMAInput
        pricesAboveSlowEMA()
    else
        na

// Market in Bearish Trend
isBearishTrend() =>
    if useFastEMAInput and useSlowEMAInput
        pricesBelowFastEMA() and pricesBelowSlowEMA()
    else if useFastEMAInput
        pricesBelowFastEMA()
    else if useSlowEMAInput
        pricesBelowSlowEMA()
    else
        na

// Stormer Strategy (123)
isFirstCandleUp()   => high[2] > high[1] and low[2] > low[1]
isFirstCandleDown() => high[2] < high[1] and low[2] < low[1]
isThirdCandleUp()   => low > low[1]
isThirdCandleDown() => high < high[1]
isThirdCandleInsideBar() => high < high[1] and low > low[1]

// Buy Signal
isStormer123Buy() =>
    if insideBarStrategyInput
        longEntryInput and isFirstCandleUp() and isThirdCandleInsideBar() and isBullishTrend()
    else
        longEntryInput and isFirstCandleUp() and isThirdCandleUp() and isBullishTrend()

// Sell Signal
isStormer123Sell() =>
    if insideBarStrategyInput
        shortEntryInput and isFirstCandleDown() and isThirdCandleInsideBar() and isBearishTrend()
    else
        shortEntryInput and isFirstCandleDown() and isThirdCandleDown() and isBearishTrend()

// Backtest Time Period
inTradeWindow             = true
isInTradeWindow()         => inTradeWindow
isBacktestDateRangeOver() => not inTradeWindow and inTradeWindow[1]

// Backtest Price Parameters
highestPrice = ta.highest(high, 3)
lowestPrice  = ta.lowest(low,3)
priceRange   = highestPrice - lowestPrice

// Stormer Strategy (123): LONG
var myLongOrders = array.new_int(0)
longtEntryID     = "Long Entry:\n" + str.tostring(bar_index)
longExitID       = "Long Exit:\n" + str.tostring(bar_index)
stopLossInLong   = lowestPrice + 0.01
takeProfitInLong = priceRange + high

longEntryHasBeenMet = isInTradeWindow() and isBullishTrend() and isStormer123Buy()

// Scheduling LONG entry
if longEntryHasBeenMet
    array.push(myLongOrders, bar_index)
    strategy.order(longtEntryID, strategy.long, stop=high)
    strategy.exit(longExitID, longtEntryID, stop=stopLossInLong, limit=takeProfitInLong)

// In pine script, any order scheduled but not yet filled can be canceled.
// Once a order is filled, the trade is only finished with use of close or exit functions.
// As scheduled orders are not stored in the strategy.opentrades array, manual control is required.
for myOrderIndex = 0 to (array.size(myLongOrders) == 0 ? na : array.size(myLongOrders) - 1)
    myLongOrder = array.get(myLongOrders, myOrderIndex)
    if bar_index - myLongOrder == thresholdForEntryInput
        longEntryID = "Long Entry:\n" + str.tostring(myLongOrder)
        strategy.cancel(longEntryID)

// Stormer Strategy (123): SHORT
var myShortOrders = array.new_int(0)
shortEntryID      = "Short Entry:\n" + str.tostring(bar_index)
shortExitID       = "Short Exit:\n" + str.tostring(bar_index)
stopLossInShort   = highestPrice + 0.01
takeProfitInShort = low - priceRange

shortEntryHasBeenMet = isInTradeWindow() and isBearishTrend() and isStormer123Sell()

// Scheduling SHORT entry
if shortEntryHasBeenMet
    array.push(myShortOrders, bar_index)
    strategy.order(shortEntryID, strategy.short, stop=low)
    strategy.exit(shortExitID, shortEntryID, stop=stopLossInShort, limit=takeProfitInShort)

// In pine script, any order scheduled but not yet filled can be canceled.
// Once a order is filled, the trade is only finished with use of close or exit functions.
// As scheduled orders are not stored in the strategy.opentrades array, manual control is required.
for myOrderIndex = 0 to (array.size(myShortOrders) == 0 ? na : array.size(myShortOrders) - 1)
    myShortOrder = array.get(myShortOrders, myOrderIndex)
    if bar_index - myShortOrder == thresholdForEntryInput
        shortEntryID := "Short Entry:\n" + str.tostring(myShortOrder)
        strategy.cancel(shortEntryID)

// Close all positions at the end of the backtest period
if isBacktestDateRangeOver()
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="Date Range Exit")

// Display Signals
plotshape(series=longEntryHasBeenMet,  title="123 Buy",  style=shape.triangleup,   location=location.belowbar, color=buySignalColor,  text="123", textcolor=buySignalColor)
plotshape(series=shortEntryHasBeenMet, title="123 Sell", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=sellSignalColor, text="123", textcolor=sellSignalColor)