क्रॉस-टाइमलाइन दो-तरफ़ा ब्रेकथ्रू सिस्टम


निर्माण तिथि: 2023-11-22 15:22:49 अंत में संशोधित करें: 2023-11-22 15:22:49
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क्रॉस-टाइमलाइन दो-तरफ़ा ब्रेकथ्रू सिस्टम

अवलोकन

यह एक मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति है जिसमें दो-तरफा ब्रेकआउट ऑपरेशन चलती औसत और MACD संकेतक का उपयोग किया जाता है। इसकी विशेषता समय-अवधि ऑपरेशन की है, जो लंबी समय अवधि में रुझान की दिशा का आकलन करने और छोटी समय अवधि में प्रवेश के अवसरों की तलाश करने का लाभ उठाता है।

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति तीन अलग-अलग लंबाई के एसएमएमए औसत और एक ईएमए औसत का उपयोग करती है। साथ ही, यह एमएसीडी सूचकांक के साथ मिलकर अल्पकालिक रुझान और प्रवेश समय का निर्धारण करती है। विशेष रूप से, इसकी खरीद की शर्त यह है कि कीमत सभी औसत रेखाओं को पार करती है, और छोटी औसत रेखा लंबी औसत रेखा के ऊपर होती है; और बेचने की शर्त इसके विपरीत है, कीमत सभी औसत रेखाओं के नीचे होती है, और छोटी औसत रेखा लंबी औसत रेखा के नीचे होती है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, यह रणनीति एक ही समय में मध्यम और दीर्घकालिक रुझान की दिशा का निर्धारण करने के लिए चलती औसत का उपयोग करती है, और यह कि यह बेहतर प्रवेश समय को पकड़ने के लिए एक छोटी अवधि के रिवर्स को निर्धारित करने के लिए MACD का उपयोग करती है। यह बहु-समय अक्ष संयुक्त संचालन रणनीति की एक महत्वपूर्ण विशेषता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस तरह के समय-सीमा ऑपरेशन का लाभ यह है कि उच्च संभावना वाले रुझान की दिशा में, एक उपयुक्त अल्पकालिक रिवर्स प्वाइंट को चुना जा सकता है, जिससे बेहतर जोखिम रिटर्न प्राप्त किया जा सके। विशेष रूप से, मुख्य रूप से निम्नलिखित 3 फायदे हैंः

  1. 3 एसएमएमए औसत रेखा और 1 ईएमए औसत रेखा बहु-स्तरीय फ़िल्टर, मध्यम और दीर्घकालिक प्रवृत्ति दिशा को प्रभावी ढंग से निर्धारित करने के लिए, उलट संचालन से बचें।

  2. MACD संकेतक ने एक अल्पकालिक टर्नओवर में प्रवेश करने का निर्णय लिया, जिससे प्रवेश के लिए बेहतर मूल्य प्राप्त किया जा सकता है।

  3. सख्त चलती औसत क्रमबद्धता फ़िल्टरिंग शर्तों के रूप में कार्य करती है, जिससे गलत संचालन की संभावना कम हो जाती है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम हैंः

  1. इस प्रकार, चलन में परिवर्तन की संभावना कम होती है, और चलन में परिवर्तन की संभावना कम होती है।

  2. MACD सूचक झूठे संकेतों के लिए अतिसंवेदनशील है, जो मूल्य फ़िल्टर के साथ जुड़ा हुआ है।

  3. बहु-समय अक्ष निर्णय रणनीतिक जटिलता को बढ़ाता है, जो विफलता के लिए अतिसंवेदनशील है।

जोखिम 1 और जोखिम 2 के लिए, औसत रेखा चक्र और सिग्नल चक्र को उचित रूप से छोटा करके अनुकूलित किया जा सकता है, जो अल्पकालिक प्रवृत्ति को बदलने के लिए तेजी से प्रतिक्रिया देता है। जोखिम 3 के लिए, विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए अनुकूलन परीक्षण की आवश्यकता होती है, ताकि रणनीति पैरामीटर को उस किस्म की विशेषताओं के लिए सख्ती से अनुकूलित किया जा सके।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. चलती औसत और MACD के पैरामीटर को अनुकूलित करें ताकि वे विभिन्न अवधि और किस्मों की विशेषताओं के लिए सबसे अच्छा मिलान कर सकें। जैसे कि औसत लंबाई को छोटा करना, सिग्नल पैरामीटर को बढ़ाना आदि।

  2. एटीआर या अन्य मापदंडों का उपयोग करके उचित गतिशील रोक को स्थापित करने के लिए एक स्टॉप-लॉस रणनीति जोड़ें। यह रणनीति के जोखिम नियंत्रण में काफी सुधार कर सकता है।

  3. वैकल्पिक MACD संकेतों के लिए बेहतर संकेतकों या फ़िल्टरिंग तरीकों की तलाश करें। जैसे कि अस्थिरता दर संकेतकों को पेश करना, संकेतों को फ़िल्टर करना आदि।

  4. विभिन्न स्टॉप-स्टॉप-लॉस अनुपात संबंधों का परीक्षण करें ताकि जोखिम-लाभ से बेहतर पैरामीटर संयोजन प्राप्त हो सके।

संक्षेप

कुल मिलाकर, यह एक अनूठी क्रॉस-टाइम-एक्सिस सोच के साथ एक ब्रेकआउट सिस्टम है। यह एक साथ चलती औसत और एमएसीडी के लाभों का उपयोग करता है, जो कई समय अवधि के लिए संयुक्त निर्णय संचालन रणनीति को लागू करता है। पैरामीटर और फ़िल्टरिंग शर्तों के अनुकूलित समायोजन के माध्यम से, यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक व्यापारिक योजना बन सकती है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © SoftKill21

//@version=4
strategy("Koala Script",initial_capital=1000, 
     commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, 
     commission_value=0.000065,
     slippage=3)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", minval = 1970)
 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 8, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)
 


startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)




len = input(3, minval=1, title="Length")
src = input(hl2, title="Source")
smma = 0.0
sma1 = sma(src, len)
smma := na(smma[1]) ? sma1 : (smma[1] * (len - 1) + src) / len

len2 = input(6, minval=1, title="Length")
src2 = input(hl2, title="Source")
smma2 = 0.0
sma2 = sma(src2, len2)
smma2 := na(smma2[1]) ? sma2 : (smma2[1] * (len2 - 1) + src2) / len2

len3 = input(9, minval=1, title="Length")
src3 = input(hl2, title="Source")
smma3 = 0.0
sma3 = sma(src3, len3)
smma3 := na(smma3[1]) ? sma3 : (smma3[1] * (len3 - 1) + src3) / len3

len4 = input(50, minval=1, title="Length")
src4 = input(close, title="Source")
smma4 = 0.0
sma4 = sma(src4, len4)
smma4 := na(smma4[1]) ? sma4  : (smma4[1] * (len4 - 1) + src4) / len4

len5 = input(200, minval=1, title="Length")
src5 = input(close, title="Source")
out5 = ema(src5, len5)

timeinrange(res, sess) => time(res, sess) != 0
london=timeinrange(timeframe.period, "0300-1045")
londonEntry=timeinrange(timeframe.period, "0300-0845")

time_cond = time >= startDate and time <= finishDate and londonEntry

fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
srcc = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)


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


longCond = close > out5 and close > smma4 and close > smma3 and close > smma2 and close > smma and londonEntry and smma > smma2 and smma2>smma3 and smma3>smma4 and smma4>out5 
shortCond = close < out5 and close < smma4 and close < smma3 and close < smma2 and close < smma and londonEntry and smma < smma2 and smma2<smma3 and smma3<smma4 and smma4<out5 
//longCond2 = crossover(close,out5) and crossover(close,smma4) and crossover(close,smma3) and crossover(close,smma2) and crossover(close,smma) and time_cond
//shortCond2 = crossunder(close,out5) and crossunder(close,smma4) and crossunder(close,smma3) and crossunder(close,smma2) and crossunder(close,smma) and time_cond

length=input(14, title="ATR Length")
mult=input(1.0, title="Percentage Multiplier (for ex., 0.7 = 70%)", step=0.1, minval=0.1, maxval=5.0)

oa=input(false, title="Show actual ATR")

ii=syminfo.pointvalue==0
s=ii?na:oa?atr(length):(syminfo.pointvalue * mult * atr(length))

tp=input(300,title="tp")
sl=input(300,title="sl")


//tp = s*10000
//sl= s*10000



//if(tp>300)
//    tp:=300
//if(sl>300)
//    sl:=300
//if(sl<150)
//    sl:=150
//if(tp<150)
//    tp:=150
strategy.initial_capital = 50000
//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------''
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit          //floating profit/loss
risk = input(3,type=input.float,title="Risk %")/100           //risk % per trade


    //Calculate the size of the next trade
temp01 = balance * risk     //Risk in USD
temp02 = temp01/sl        //Risk in lots
temp03 = temp02*100000      //Convert to contracts
size = temp03 - temp03%1000 //Normalize to 1000s (Trade size)
if(size < 10000)
    size := 10000           //Set min. lot size



strategy.entry("long",1,when=longCond )
strategy.exit("closelong","long", profit=tp,loss=sl)
//strategy.close("long",when= crossunder(close[4],smma4) and close[4] > close[3] and close[3]>close[2] and close[2] > close[1] and close[1] > close)
strategy.entry("short",0,when=shortCond )
strategy.exit("closeshort","short", profit=tp,loss=sl)
//strategy.close("short",when= crossover(close[4],smma4) and close[4] < close[3] and close[3]< close[2] and close[2] < close[1] and close[1] < close)

strategy.close_all(when = not london)

maxEntry=input(2,title="max entries")
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(maxEntry)