ओउमा और अपोलो दोहरे ट्रैक ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-02 17:09:35 अंत में संशोधित करें: 2023-11-02 17:09:35
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ओउमा और अपोलो दोहरे ट्रैक ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति में दो प्रमुख तकनीकी संकेतकों, ओमा और अपोलो को शामिल किया गया है, जो बहु-हवाई दोहरी ट्रेडिंग को लागू करता है। इसकी मूल सोच यह है कि जब मध्य-लम्बी प्रवृत्ति को बहु-हेड माना जाता है, तो शॉर्ट-लाइन मूल्य रिवर्स में प्रवेश करने के अवसरों की तलाश में बहु-हेड स्थापित करना है; जब मध्य-लम्बी प्रवृत्ति को हवा के रूप में निर्धारित किया जाता है, तो शॉर्ट-लाइन मूल्य रिबाउंड में प्रवेश करने के अवसरों की तलाश में हवा का निर्माण करना है।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति दो चलती औसत का उपयोग करती है, 50 और 200 दिनों के लिए, मध्य-लंबी प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए, 50 दिन की रेखा 200 दिन की रेखा के ऊपर है, जो एक बहुमुखी प्रवृत्ति है, इसके विपरीत, एक हवा की प्रवृत्ति है।

इसके बाद, रणनीति ने ओमा के संकेतकों का उपयोग करके शॉर्टलाइन मूल्य पलटाव के अवसरों को निर्धारित किया। ओमा के संकेतकों में% के लाइन और% डी लाइन शामिल हैं, जो क्रमशः सरल चलती औसत चिकनाई के बाद आरएसआई संकेतकों के परिणाम हैं। जब% के लाइन ओवरसोल्ड क्षेत्र ((80 से ऊपर) से नीचे% डी लाइन को तोड़ती है, तो यह दर्शाता है कि कीमत ओवरबॉय स्थिति से उछाल में गिर गई है, एक खाली विकल्प है; जब% के ओवरसोल्ड क्षेत्र ((20 से नीचे) से ऊपर% डी लाइन को तोड़ती है, तो यह दर्शाता है कि कीमत ओवरसोल्ड क्षेत्र से उछाल में है, एक बहु-उपयोग है।

इसके अलावा, गलत सूचनाओं के अवसरों को और अधिक फ़िल्टर करने के लिए, इस रणनीति में अपोलो सूचकांक को भी पेश किया गया है। अपोलो सूचकांक K लाइन% D मूल्य के चरम बिंदु की जानकारी दिखाता है। जब% K लाइन में नए निचले बिंदु बनते हैं, तो इसका मतलब है कि कमजोर प्रतिबाधा; जब नए उच्च बिंदु बनते हैं, तो इसका मतलब है कि मजबूत प्रतिबाधा। ओमा सूचकांक के संकेतों के साथ संयोजन में, यह प्रवेश की सटीकता को और बढ़ा सकता है।

विशेष रूप से, एक बहुमुखी प्रवृत्ति में, यह रणनीति ओएमए सूचकांक में ओवरसोल्ड क्षेत्र के नीचे एक बहुमुखी अवसर के निर्माण की जांच करती है, जबकि नए उच्च बिंदुओं की जानकारी की जांच करके एक पलटाव की ताकत की पुष्टि करती है; एक शून्यमुखी प्रवृत्ति में, यह रणनीति ओएमए सूचकांक में ओवरबॉय क्षेत्र पर एक शून्यमुखी अवसर के निर्माण की जांच करती है, जबकि नए निम्न बिंदुओं की जानकारी की जांच करके एक पलटाव की ताकत की पुष्टि करती है।

उपरोक्त प्रक्रियाओं के माध्यम से, रणनीति ने एक स्थिर बहु-हवाई दोहरी ट्रेडिंग प्रणाली का निर्माण करने के लिए मध्य-लंबी प्रवृत्ति निर्णय और लघु-लंबी रिवर्स संकेतकों के लाभों का पूरा उपयोग किया।

रणनीतिक लाभ

  1. यह रणनीति एक स्थिर मिश्रित ट्रेडिंग फ्रेमवर्क बनाने के लिए प्रवृत्ति निर्णय और उलट संकेतकों के संयोजन के साथ प्रवृत्ति व्यापार और प्रतिगामी व्यापार के लाभों को जोड़ती है।

  2. दोहरे सूचक फ़िल्टरिंग के माध्यम से, झूठी सूचनाओं की दर को कम किया जा सकता है और संकेतों की विश्वसनीयता में सुधार किया जा सकता है।

  3. रणनीति पैरामीटर सरल, समझने में आसान और अनुकूलन योग्य हैं, जो कि मात्रात्मक लेनदेन के लिए उपयुक्त हैं।

  4. रणनीति अच्छी तरह से काम करती है, अच्छी जीत दर और लाभ-हानि अनुपात के साथ।

  5. मल्टी-होल डबल-रेल विधि का उपयोग करने से, व्यापार के अवसरों को एक दिशा में सीमित नहीं किया जा सकता है।

रणनीतिक जोखिम

  1. एक रणनीति के रूप में, जब रुझान बदलता है, तो लगातार घाटे की एक श्रृंखला हो सकती है।

  2. इस रणनीति के लिए व्यापारियों की भावनात्मक नियंत्रण की आवश्यकता होती है और एक निश्चित निकासी अनुपात की आवश्यकता होती है।

  3. कुछ मापदंडों जैसे कि चलती औसत की अवधि कुछ हद तक व्यक्तिपरक है, उचित मापदंडों को रिटर्न ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से निर्धारित करने की आवश्यकता है।

  4. ओमा और अपोलो दोनों ही संकेतकों में असामान्य उतार-चढ़ाव के प्रति संवेदनशीलता होती है और चरम परिस्थितियों में विफल हो सकते हैं।

  5. यह रणनीति अस्थिर बाजार परिदृश्य के लिए अधिक उपयुक्त है, और यह स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग स्थितियों में लाभ को कम कर सकती है।

ट्रेंड फ़िल्टर को उचित रूप से समायोजित करके और स्टॉप-लॉस-स्टॉप रणनीति को शामिल करके जोखिम से बचने के लिए। जब बाजार स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग में जाता है, तो ट्रेडिंग से बचने के लिए रणनीति को रोकने पर विचार किया जा सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. बेहतर पैरामीटर सेटिंग्स के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें। उदाहरण के लिए, EWMA स्मूथ मूविंग एवरेज जैसे संकेतकों का उपयोग करने का प्रयास करें।

  2. वॉल्यूम या बीवी जैसे मापदंडों को जोड़कर विचलन का आकलन किया जा सकता है ताकि सिग्नल की विश्वसनीयता को और सत्यापित किया जा सके।

  3. VIX जैसे आतंक सूचकांक को एक निगरानी सूचक के रूप में जोड़ना, जो बाजार में आतंक के दौरान स्थिति को कम करता है।

  4. एटीआर स्टॉप जैसे गतिशील स्टॉप के रूप में स्टॉप-स्टॉप रणनीतियों को अनुकूलित करना

  5. गतिशील रूप से अनुकूलित पैरामीटर सेटिंग्स के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को शामिल करना।

  6. सिग्नल की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए बहु-कारक मॉडल शामिल करें।

संक्षेप

इस रणनीति के लिए कुल मिलाकर एक स्थिर और कुशल मात्रात्मक व्यापार रणनीति है. यह प्रवृत्ति निर्णय और उलट संकेतकों के संयोजन में, ओम और अपोलो संकेतकों के दोहरे सत्यापन विधि का उपयोग, प्रभावी रूप से शॉर्ट लाइन कीमत पलटाव अवसर का पता लगाने के लिए सक्षम है. इस रणनीति के रूप में अधिक मजबूत है, और वापसी नियंत्रण एक एकल प्रवृत्ति प्रणाली या पलटाव प्रणाली का उपयोग करने की तुलना में बेहतर है, एक अनुशंसित मात्रात्मक व्यापार रणनीति है. बेशक, यह भी आवश्यक है कि उपयोगकर्ता के लिए सावधान रहना होगा जोखिम बिंदु है, पैरामीटर अनुकूलन, हानि रोकथाम, पर्यावरण की पहचान आदि के माध्यम से जोखिम को नियंत्रित करने के लिए रणनीति के लिए इष्टतम प्रभाव प्राप्त करने के लिए.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-10-25 00:00:00
end: 2023-10-28 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
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/
// © PtGambler

//@version=5
strategy("2 EMA + Stoch RSI + ATR [Pt]", shorttitle = "2EMA+Stoch+ATR", overlay=true, initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills = false, max_bars_back = 500)

// ********************************** Trade Period / Strategy Setting **************************************
startY = input(title='Start Year', defval=2011, group = "Backtesting window")
startM = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Backtesting window")
startD = input.int(title='Start Day', defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Backtesting window")
finishY = input(title='Finish Year', defval=2050, group = "Backtesting window")
finishM = input.int(title='Finish Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Backtesting window")
finishD = input.int(title='Finish Day', defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Backtesting window")
timestart = timestamp(startY, startM, startD, 00, 00)
timefinish = timestamp(finishY, finishM, finishD, 23, 59)

// ******************************************************************************************

group_ema = "EMA"
group_stoch = "Stochastic RSI"
group_atr = "ATR Stoploss Finder"

// ----------------------------------------- 2 EMA -------------------------------------

ema1_len = input.int(50, "EMA Length 1", group = group_ema)
ema2_len = input.int(200, "EMA Length 2", group = group_ema)

ema1 = ta.ema(close, ema1_len)
ema2 = ta.ema(close, ema2_len)

plot(ema1, "ema1", color.white, linewidth = 2)
plot(ema2, "ema2", color.orange, linewidth = 2)

ema_bull = ema1 > ema2
ema_bear = ema1 < ema2


// -------------------------------------- Stochastic RSI -----------------------------

smoothK = input.int(3, "K", minval=1, group = group_stoch)
smoothD = input.int(3, "D", minval=1, group = group_stoch)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1, group = group_stoch)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1, group = group_stoch)
src = close
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

var trigger_stoch_OB = k > 80
var trigger_stoch_OS = k < 20

stoch_crossdown = ta.crossunder(k, d)
stoch_crossup = ta.crossover(k, d)

P_hi = ta.pivothigh(k,1,1)
P_lo = ta.pivotlow(k,1,1)

previous_high = ta.valuewhen(P_hi, k, 1)
previous_low = ta.valuewhen(P_lo, k, 1)
recent_high = ta.valuewhen(P_hi, k, 0)
recent_low = ta.valuewhen(P_lo, k, 0)

// --------------------------------------- ATR stop loss finder ------------------------

length = input.int(title='Length', defval=14, minval=1, group = group_atr)
smoothing = input.string(title='Smoothing', defval='EMA', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA'], group = group_atr)
m = input.float(0.7, 'Multiplier', step = 0.1, group = group_atr)
src1 = input(high, "Source for upper band", group = group_atr)
src2 = input(low, "Source for lower band", group = group_atr)

showatr = input.bool(true, 'Show ATR Bands', group = group_atr)
collong = input.color(color.purple, 'Long ATR SL', inline='1', group = group_atr)
colshort = input.color(color.purple, 'Short ATR SL', inline='2', group = group_atr)

ma_function(source, length) =>
    if smoothing == 'RMA'
        ta.rma(source, length)
    else
        if smoothing == 'SMA'
            ta.sma(source, length)
        else
            if smoothing == 'EMA'
                ta.ema(source, length)
            else
                ta.wma(source, length)

a = ma_function(ta.tr(true), length) * m
up = ma_function(ta.tr(true), length) * m + src1
down = src2 - ma_function(ta.tr(true), length) * m

p1 = plot(showatr ? up : na, title='ATR Short Stop Loss', color=colshort)
p2 = plot(showatr ? down : na, title='ATR Long Stop Loss', color=collong)

// ******************************* Profit Target / Stop Loss *********************************************

RR = input.float(2.0, "Reward to Risk ratio (X times SL)", step = 0.1, group = "Profit Target")

var L_PT = 0.0
var S_PT = 0.0
var L_SL = 0.0
var S_SL = 0.0

BSLE = ta.barssince(strategy.opentrades.entry_bar_index(0) == bar_index)

if strategy.position_size > 0 and BSLE == 1
    L_PT := close + (close-down)*RR
    L_SL := L_SL[1]
    S_PT := close - (up - close)*RR
    S_SL := up
else if strategy.position_size < 0 and BSLE == 1
    S_PT := close - (up - close)*RR
    S_SL := S_SL[1]
    L_PT := close + (close-down)*RR
    L_SL := down
else if strategy.position_size != 0
    L_PT := L_PT[1] 
    S_PT := S_PT[1]
else
    L_PT := close + (close-down)*RR
    L_SL := down
    S_PT := close - (up - close)*RR
    S_SL := up

entry_line = plot(strategy.position_size != 0 ? strategy.opentrades.entry_price(0) : na, "Entry Price", color.white, linewidth = 1, style = plot.style_linebr)

L_PT_line = plot(strategy.position_size > 0 and BSLE > 0 ? L_PT : na, "L PT", color.green, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
S_PT_line = plot(strategy.position_size < 0 and BSLE > 0 ? S_PT : na, "S PT", color.green, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)

L_SL_line = plot(strategy.position_size > 0 and BSLE > 0 ? L_SL : na, "L SL", color.red, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
S_SL_line = plot(strategy.position_size < 0 and BSLE > 0 ? S_SL : na, "S SL", color.red, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)

fill(L_PT_line, entry_line, color = color.new(color.green,90))
fill(S_PT_line, entry_line, color = color.new(color.green,90))
fill(L_SL_line, entry_line, color = color.new(color.red,90))
fill(S_SL_line, entry_line, color = color.new(color.red,90))


// ---------------------------------- strategy setup ------------------------------------------------------

var L_entry_trigger1 = false
var S_entry_trigger1 = false

L_entry_trigger1 := ema_bull and close < ema1 and k < 20 and strategy.position_size == 0
S_entry_trigger1 := ema_bear and close > ema1 and k > 80 and strategy.position_size == 0

L_entry1 = L_entry_trigger1[1] and stoch_crossup and recent_low > previous_low
S_entry1 = S_entry_trigger1[1] and stoch_crossdown and recent_high < previous_high

//debugging
plot(L_entry_trigger1[1]?1:0, "L Entry Trigger")
plot(stoch_crossup?1:0, "Stoch Cross Up")
plot(recent_low > previous_low?1:0, "Higher low")

plot(S_entry_trigger1[1]?1:0, "S Entry Trigger")
plot(stoch_crossdown?1:0, "Stoch Cross down")
plot(recent_high < previous_high?1:0, "Lower high")

if L_entry1
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if S_entry1
    strategy.entry("Short", strategy.short)

strategy.exit("Exit Long", "Long", limit = L_PT, stop = L_SL, comment_profit = "Exit Long, PT hit", comment_loss = "Exit Long, SL hit")
strategy.exit("Exit Short", "Short", limit = S_PT, stop = S_SL, comment_profit = "Exit Short, PT hit", comment_loss = "Exit Short, SL hit")

//resetting triggers
L_entry_trigger1 := L_entry_trigger1[1] ? L_entry1 or ema_bear or S_entry1 ? false : true : L_entry_trigger1
S_entry_trigger1 := S_entry_trigger1[1] ? S_entry1 or ema_bull or L_entry1 ? false : true : S_entry_trigger1

//Trigger zones
bgcolor(L_entry_trigger1 ? color.new(color.green ,90) : na)
bgcolor(S_entry_trigger1 ? color.new(color.red,90) : na)