वेवट्रेंड और सीएमएफ आधारित ट्रेंड फॉलो करने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-16 16:38:03
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेंड की दिशा की पहचान करने और रुझानों का अनुसरण करने के लिए वेवट्रेंड इंडिकेटर और चाइकिन मनी फ्लो (सीएमएफ) इंडिकेटर को जोड़ती है। यह 15 मिनट के समय सीमा पर चलता है, मूल्य प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए वेवट्रेंड का उपयोग करता है और प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए सीएमएफ, इस प्रकार अल्ट्रा अल्पकालिक प्रवृत्ति का कार्यान्वयन करता है।

रणनीति तर्क

वेवट्रेंड संकेतक प्रभावी रूप से कीमतों की प्रवृत्ति दिशा की पहचान कर सकता है। इसमें चैनल मिडलाइन, चैनल औसत और चैनल सूचकांक शामिल हैं। चैनल मिडलाइन कीमत का एक घातीय चलती औसत है, जो मूल्य प्रवृत्ति को दर्शाता है। चैनल औसत चैनल मिडलाइन का एक चलती औसत है, जिसका उपयोग चैनल मिडलाइन का पता लगाने के लिए किया जाता है। चैनल सूचकांक चैनल मिडलाइन से कीमत के विचलन की डिग्री को दर्शाता है और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड सिग्नल उत्पन्न करता है।

CMF सूचक धन के प्रवाह और बहिर्वाह का न्याय कर सकता है और रुझानों की पुष्टि कर सकता है। यह सूचक खरीद और बिक्री शक्ति की तुलना को दर्शाते हुए, मात्रा द्वारा समायोजित संचय/वितरण रेखा पर आधारित है। 0 के आसपास का मान धन के प्रवाह और बहिर्वाह के बीच संतुलन को दर्शाता है। 0 से नीचे धन के प्रवाह को दर्शाता है और 0 से ऊपर धन के प्रवाह को दर्शाता है।

यह रणनीति 15 मिनट की समय सीमा पर चलती है। यह पहले मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए वेवट्रेंड संकेतक का उपयोग करती है, फिर प्रवृत्तियों का पालन करने के लिए पुष्टि करने के लिए सीएमएफ संकेतक का उपयोग करती है। विशेष रूप से, जब वेवट्रेंड चैनल सूचकांक -60 से नीचे है और सीएमएफ -0.2 से कम है, तो यह लंबा हो जाता है। जब वेवट्रेंड चैनल सूचकांक 60 से ऊपर है और सीएमएफ 0.2 से अधिक है, तो यह छोटा हो जाता है। निकास की शर्तें मुख्य रूप से सीएमएफ संकेतक पर आधारित होती हैं - यह लंबी स्थिति बंद करती है जब सीएमएफ 0.18 से अधिक होता है, और छोटी स्थिति बंद करता है जब सीएमएफ -0.18 से कम होता है।

लाभ विश्लेषण

वेवट्रेंड सूचक प्रभावी रूप से मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित कर सकता है।
सीएमएफ संकेतक प्रवृत्ति की दिशा की पुष्टि कर सकता है और गलत ट्रेडों से बचा सकता है।
वेवट्रेंड और सीएमएफ को मिलाकर अल्ट्रा-शॉर्ट टर्म ट्रेंड फॉलोइंग प्राप्त किया जा सकता है।
15 मिनट की समय सीमा इसे अल्पकालिक व्यापार के लिए अधिक उपयुक्त बनाती है।

जोखिम विश्लेषण

समेकन के दौरान वेवट्रेंड गलत संकेत उत्पन्न कर सकता है।
सीएमएफ में देरी हो सकती है और ट्रेंड टर्निंग पॉइंट्स छूट सकते हैं।
एकल समय-सीमा पर व्यापार करने से अधिक जोखिम होता है, धारण अवधि का विस्तार किया जाना चाहिए।
स्टॉप लॉस रणनीति का अभाव, एकल हानि को नियंत्रित करने में असमर्थ।

समाधान:

गलत संकेतों से बचने के लिए पुष्टिकरण के लिए अन्य संकेतक जोड़ें।
उच्च संवेदनशीलता के लिए सीएमएफ मापदंडों को समायोजित करें।
एकल समय सीमा पर जोखिम कम करने के लिए धारण अवधि का विस्तार करें।
हानि को नियंत्रित करने के लिए चलती स्टॉप लॉस, ब्रेक इवे स्टॉप आदि जोड़ें।

अनुकूलन

बेहतर ट्रेंड फॉलो करने के लिए स्थिति आकार जोड़ें.
एकल हानि को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीति जोड़ें।
एकल संकेतक से त्रुटियों से बचने के लिए स्टोकैस्टिक्स जैसे संकेतक जोड़ें।
इष्टतम खोजने के लिए विभिन्न रखरखाव अवधि का परीक्षण करें।
सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए सीएमएफ मापदंडों का अनुकूलन करें.

सारांश

यह रणनीति ट्रेंड निर्धारित करने के लिए वेवट्रेंड और कन्फर्म करने के लिए सीएमएफ का उपयोग करती है, अल्ट्रा शॉर्ट-टर्म ट्रेंड फॉलो करने के लिए। इसके फायदे तर्कसंगत संकेतक संयोजन और प्रभावी ट्रेंड फॉलो करने में निहित हैं, जिसमें 15 मिनट का टाइमफ्रेम है जो इसे अल्पकालिक ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त बनाता है। लेकिन जोखिम जैसे गलत सिग्नल और ओवरशॉर्ट होल्डिंग अवधि मौजूद हैं। स्टॉप लॉस, पैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन और अधिक सिग्नल फ़िल्टरिंग जैसे भविष्य के सुधार इसकी स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ा सकते हैं।

/*backtest
start: 2023-11-08 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title = "CMF - WaveTrend", shorttitle = "CMF - WaveTrend", overlay = true, pyramiding = 0, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, currency = currency.EUR)

//Chaikin Money Flow

len = input(20, minval=1, title="Length")
mas = input(title="Aggregation", defval="SUM", options=["SUM", "EMA", "WMA"])
e = input(10.0, title="Volume Exponent (0-10 reduces & 10+ increases volume effect)")
p = input(false, title="Show in Percentage")
mvs = input(false, "Factor in Price (Money Volume)")
src=input(hlc3, title="Source for price factor")

trl = min(low,close[1]), trh = max(high,close[1]) // 'true range' fixes issues caused by gaps in price
wv = pow(volume,e/10.0)*(mvs ? src : 1)
ad = (trh==trl ? 0 : (2*close-(trh+trl))/tr(true))*wv
cmf = mas=="SUM" ? sum(ad, len)/sum(wv, len) : mas=="EMA" ? ema(ad, len)/ema(wv, len) : mas=="WMA" ? wma(ad, len)/wma(wv, len) : na
cmf_p  = if p
    50*cmf+50
else
    cmf
b = p ? 50 : 0


//WaveTrend
n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
obLevel1 = input(60, "Over Bought Level 1")
obLevel2 = input(53, "Over Bought Level 2")
osLevel1 = input(-60, "Over Sold Level 1")
osLevel2 = input(-53, "Over Sold Level 2")
 
ap = hlc3 
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
 
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
// 


longCondition = wt1 < -60 and cmf < - 0.20
if (longCondition)
 
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
    
 
shortCondition = wt1 > 60 and cmf > 0.20
if (shortCondition)
 
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
    
closeLongCondition = cmf_p > 0.18 ? true : false
closeShortCondition = cmf_p < -0.18 ? true : false
    
    
strategy.close("My Long Entry Id", when=(closeLongCondition == true))
strategy.close("My Short Entry Id", when=(closeShortCondition == true))

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