ठोस चलती औसत प्रणाली रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-24 15:11:18
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अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न अवधियों और 1 ईएमए संकेतक के साथ 4 एसएमएमए (स्मूथ्ड मूविंग एवरेज) पर आधारित एक चलती औसत प्रणाली है। यह ट्रेंड जजमेंट के माध्यम से एक ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए कई तकनीकी विश्लेषण उपकरणों को जोड़ती है। यह रणनीति मुख्य रूप से उच्च लाभप्रदता यूआरयूएसडी 15-मिनट बॉन्ड इंट्राडे ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति एक बहु-स्तरीय चलती औसत प्रणाली बनाने के लिए विभिन्न मापदंडों (3, 6, 9, 50) और 1 ईएमए (200) के साथ 4 एसएमएमए का उपयोग करती है। एसएमएमए संकेतक प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकता है और प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित कर सकता है। ईएमए संकेतक दीर्घकालिक रुझानों का पता लगाता है। विशिष्ट व्यापार तर्क हैः

जब अल्पकालिक चलती औसत (जैसे 3-अवधि एसएमएमए) लंबी अवधि के चलती औसत (जैसे 200-अवधि ईएमए) के ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। कई चलती औसत की व्यवस्था का न्याय करके, प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित की जाती है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लाभ और स्टॉप हानि बिंदुओं को भी निर्धारित करती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. बहु-स्तरीय चलती औसत संरचना प्रभावी रूप से प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित कर सकती है और झूठे संकेतों को कम कर सकती है।

  2. एसएमएमए सूचक प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर करता है और ईएमए सूचक दीर्घकालिक रुझानों का पता लगाता है।

  3. यह ट्रेडिंग मुनाफे को बढ़ाने के लिए उच्च लाभप्रदता वाले खातों के लिए उपयुक्त है।

  4. स्टॉप प्रॉफिट और स्टॉप लॉस बिंदुओं को जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए सेट किया गया है।

  5. अधिक लाभदायक बनाने के लिए ट्रेडिंग किस्मों (EURUSD) और चक्रों (15 मिनट) को अनुकूलित करता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

  1. बड़ी संख्या में चलती औसत अल्पकालिक उलट अवसरों को याद कर सकते हैं।

  2. उच्च लाभप्रदता हानि को बढ़ाता है जबकि लाभ को बढ़ाता है।

  3. जब चलती औसत संकेत देती है, तो अल्पकालिक प्रवृत्ति पहले ही उलटी हो सकती है।

  4. EURUSD विनिमय दर में भारी उतार-चढ़ाव हो सकता है, जिससे अधिक जोखिम पैदा हो सकता है।

इन जोखिमों के जवाब में, हम लाभप्रदता अनुपात को उचित रूप से समायोजित कर सकते हैं, चलती औसत के मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं, अनुकूलन के लिए प्रवृत्ति उलट को आंकने के लिए अन्य संकेतक पेश कर सकते हैं, आदि।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के मुख्य अनुकूलन दिशाओं में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. विभिन्न किस्मों और चक्रों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और इष्टतम मापदंडों का चयन करें।

  2. चलती औसत के विभिन्न संयोजनों और मात्राओं का परीक्षण करें।

  3. अल्पकालिक उलट बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए वॉल्यूम या अस्थिरता संकेतकों को बढ़ाएं।

  4. स्टॉप प्रॉफिट और स्टॉप लॉस रेंज का गतिशील समायोजन बढ़ाएं।

  5. उलटा बिंदु निर्धारित करने के लिए ENU संकेतक जोड़ें।

बहुआयामी परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में काफी सुधार किया जा सकता है।

सारांश

यह चलती औसत रणनीति एक मजबूत प्रवृत्ति निर्णय प्रणाली बनाने के लिए चलती औसत संकेतकों के लाभों को एकीकृत करती है। यह व्यापारिक किस्मों और चक्रों को अनुकूलित करती है और उच्च लाभप्रदता इंट्राडे ट्रेडिंग के लिए बहुत उपयुक्त है। पैरामीटर समायोजन और अनुकूलन परीक्षण के माध्यम से, यह रणनीति एक कुशल और विश्वसनीय एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग रणनीति बन सकती है।


/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-11-23 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("Money maker EURUSD 15min" )
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 = 2021, 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")

extraEntry =timeinrange(timeframe.period, "0745-1030")

time_cond = true
//time_cond2 = time >= startDate and time <= finishDate and extraEntry

//

longCond = close > out5 and close > smma4 and close > smma3 and close > smma2 and close > smma  and smma > smma2 and smma2>smma3 and smma3>smma4 and smma4>out5 and time_cond
shortCond = close < out5 and close < smma4 and close < smma3 and close < smma2 and close < smma  and smma < smma2 and smma2<smma3 and smma3<smma4 and smma4<out5 and time_cond


//longCond = close > out5 and close > smma4 and close > smma3 and close > smma2 and close > smma  and smma > smma2 and smma2>smma3 and smma3>smma4 and smma4>out5 and time_cond2
//shortCond = close < out5 and close < smma4 and close < smma3 and close < smma2 and close < smma  and smma < smma2 and smma2<smma3 and smma3<smma4 and smma4<out5 and time_cond2

//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



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

strategy.initial_capital  = 50000

//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit          //floating profit/loss
risk = input(1,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 < 1000)
    size := 1000           //Set min. lot size

dataL = (close-out5)*100000
dataS = (out5-close)*100000

minDistanceL = (smma4 - out5)*100000
minDistanceS= (out5 - smma4)*100000


strategy.entry("long",1,1,when=longCond )
strategy.exit("closelong","long", profit=tp,loss=sl)
    
strategy.entry("short",0,1,when=shortCond )
strategy.exit("closeshort","short", profit=tp,loss=sl)



strategy.close_all(when = not london, comment="london finish")
//strategy.close_all(when = not extraEntry, comment="london finish")



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



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