दबाव संतुलन पर आधारित उच्च संभावना वाला सफलता व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-13 11:40:53
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेडों की जीत दर को बढ़ाने के लिए दबाव संतुलन दृष्टिकोण को अपनाते हुए, प्रवृत्ति दिशा और व्यापार के अवसरों को निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों के संयोजन का उपयोग करती है। यह मुख्य रूप से निर्णय के लिए एमएसीडी, पीएसएआर और ईएमए संकेतकों का उपयोग करती है, और प्रभावी लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ लेने को लागू करती है।

रणनीति तर्क

  1. समग्र प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत की गणना करने के लिए ईएमए का उपयोग करें। बड़ा ईएमए मूल्य एक अपट्रेंड को इंगित करता है, जबकि छोटा ईएमए मूल्य एक डाउनट्रेंड को इंगित करता है।

  2. तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच अंतर की गणना करने के लिए MACD का उपयोग करें। जब अंतर 0 से अधिक होता है, तो यह एक अपट्रेंड को इंगित करता है, जब 0 से कम होता है, तो यह एक डाउनट्रेंड को इंगित करता है।

  3. निरंतर परिवर्तनीय बिंदु की गणना करने के लिए पीएसएआर का प्रयोग करें। जब पीएसएआर मूल्य बड़ा होता है, तो यह एक डाउनट्रेंड को इंगित करता है, जब पीएसएआर मूल्य छोटा होता है, तो यह एक अपट्रेंड को इंगित करता है।

  4. उपरोक्त तीन संकेतकों को मिलाकर प्रवृत्ति की स्थिरता का निर्धारण करें। जब तीन संकेतकों के निर्णय स्थिर होते हैं, तो यह एक स्पष्ट प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है जो प्रवेश ट्रेडों की अनुमति देता है।

  5. खरीद और बिक्री मानदंडों के आधार पर ट्रेडों में प्रवेश करें, और स्टॉप लॉस और ले लाभ बिंदु सेट करें। लाभ प्राप्त करने के लिए स्टॉप लॉस या ले लाभ की शर्तें पूरी होने पर एक्जिट ट्रेड करें।

  6. विशिष्ट नियम हैंः

    • खरीद की स्थितिः ऊपर की ओर नहीं, एमएसीडी हिस्टोग्राम < 0, बंद मूल्य > ईएमए
    • बेचने की स्थितिः ऊपर की ओर, एमएसीडी हिस्टोग्राम > 0, बंद मूल्य < ईएमए
    • स्टॉप लॉस की शर्तः कीमत अगले पीएसएआर मूल्य को हिट करती है
    • लाभ लेने की शर्तः पूर्व निर्धारित लाभ लेने के अनुपात तक पहुंचना

रणनीति के फायदे

  1. प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों का उपयोग करने से सटीकता में सुधार होता है।

  2. दबाव संतुलन के माध्यम से पहचाने गए निश्चित रुझानों के आधार पर ट्रेड खोलने से जीत की दर बढ़ जाती है।

  3. स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट सेट करना नुकसान को सीमित कर सकता है और मुनाफे को लॉक कर सकता है।

  4. स्पष्ट और व्यवस्थित व्यापारिक नियम इसे एल्गोरिथ्म व्यापार के लिए उपयुक्त बनाते हैं।

  5. मापदंडों को विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के अनुकूल अनुकूलित किया जा सकता है।

रणनीति के जोखिम

  1. रुझान का आकलन गलत हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप व्यापार की दिशा गलत हो सकती है।

  2. अत्यधिक बाजार की चाल से संकेतकों से झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।

  3. समय पर बाहर निकलने में असमर्थ होने के कारण स्टॉप लॉस को बहुत बड़ा सेट किया जा रहा है।

  4. अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग से ओवर-ट्रेडिंग या मिसिंग ट्रेड होते हैं।

  5. अस्थिर उत्पाद स्टॉप लॉस और लाभ योजनाओं को पूरा नहीं कर सकते हैं।

  6. मापदंडों को अनुकूलित करके, स्टॉप को समायोजित करके और तरल उत्पादों का चयन करके जोखिमों को कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. प्रवृत्ति सटीकता को अनुकूलित करने के लिए ईएमए अवधि को समायोजित करें।

  2. संवेदनशीलता में सुधार के लिए एमएसीडी तेजी और धीमी अवधि को समायोजित करें।

  3. आदर्श संतुलन खोजने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ अनुपात का अनुकूलन करें।

  4. प्रवेश समय में सुधार के लिए अन्य सहायक संकेतक जोड़ें।

  5. अच्छी तरलता और बड़े उतार-चढ़ाव वाले उत्पादों का चयन करें।

  6. विभिन्न उत्पाद विशेषताओं के अनुरूप समय सीमाओं को समायोजित करें।

सारांश

यह रणनीति प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए कई संकेतकों को एकीकृत करती है और निश्चित रुझानों के आधार पर ट्रेडों में प्रवेश करती है, जिसमें पूर्व निर्धारित स्टॉप लॉस और ले लाभ होता है, जो बाजार की चाल को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है और निश्चित लाभप्रदता सुनिश्चित करते हुए अच्छे रिटर्न प्राप्त कर सकता है। पैरामीटर ट्यूनिंग और अतिरिक्त संकेतकों के माध्यम से स्थिरता और लाभप्रदता में और सुधार प्राप्त किया जा सकता है। स्पष्ट ट्रेडिंग नियम इस रणनीति को एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए बहुत उपयुक्त बनाते हैं।


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start: 2023-10-13 00:00:00
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=4
strategy(title = "Crypto Scalper", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.03)
len = input(60, minval=1, title="Length EMA")
src = input(close, title="Source")
out = ema(src, len)
//
fast_length = input(title="Fast Length MACD", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length MACD", type=input.integer, defval=26)
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sma_signal = input(title="Signal Line MA Type MACD", type=input.string, defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal


start = input(0.02)
increment = input(0.02)
maximum = input(0.2)
var bool uptrend = na
var float EP = na
var float SAR = na
var float AF = start
var float nextBarSAR = na
if bar_index > 0
	firstTrendBar = false
	SAR := nextBarSAR
	if bar_index == 1
		float prevSAR = na
		float prevEP = na
		lowPrev = low[1]
		highPrev = high[1]
		closeCur = close
		closePrev = close[1]
		if closeCur > closePrev
			uptrend := true
			EP := high
			prevSAR := lowPrev
			prevEP := high
		else
			uptrend := false
			EP := low
			prevSAR := highPrev
			prevEP := low
		firstTrendBar := true
		SAR := prevSAR + start * (prevEP - prevSAR)
	if uptrend
		if SAR > low
			firstTrendBar := true
			uptrend := false
			SAR := max(EP, high)
			EP := low
			AF := start
	else
		if SAR < high
			firstTrendBar := true
			uptrend := true
			SAR := min(EP, low)
			EP := high
			AF := start
	if not firstTrendBar
		if uptrend
			if high > EP
				EP := high
				AF := min(AF + increment, maximum)
		else
			if low < EP
				EP := low
				AF := min(AF + increment, maximum)
	if uptrend
		SAR := min(SAR, low[1])
		if bar_index > 1
			SAR := min(SAR, low[2])
	else
		SAR := max(SAR, high[1])
		if bar_index > 1
			SAR := max(SAR, high[2])
	nextBarSAR := SAR + AF * (EP - SAR)

tplong=input(0.245, step=0.005)
sllong=input(1.0, step=0.005)
tpshort=input(0.055, step=0.005)
slshort=input(0.03, step=0.005)

if (uptrend and hist >0 and close < out)
	strategy.entry("short", strategy.short, stop=nextBarSAR, comment="short")
	strategy.exit("short_tp/sl", "short", profit=close * tpshort / syminfo.mintick, loss=close * slshort / syminfo.mintick, comment='SHORT EXIT',  alert_message = 'closeshort')
if (not uptrend and hist <0 and close > out)
	strategy.entry("long", strategy.long, stop=nextBarSAR, comment="long")
	strategy.exit("short_tp/sl", "long", profit=close * tplong / syminfo.mintick, loss=close * sllong / syminfo.mintick, comment='LONG EXIT',  alert_message = 'closelong')

	

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