ईएमए संकेतकों के आधार पर प्रवृत्ति ट्रैकिंग फ्लैग पैटर्न रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-27 15:30:29
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अवलोकन

यह रणनीति मुख्य रूप से ईएमए और मानक विचलन संकेतकों का उपयोग ईएमए क्रॉस सिग्नल के माध्यम से प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए करती है और खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए मानक विचलन के साथ ब्रेकआउट संकेतों की तलाश करती है। यह प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रकार की रणनीति से संबंधित है जो खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब कीमतें ऊपरी रेल को तोड़ती हैं और बेचती हैं जब कीमतें निचली रेल को तोड़ती हैं।

रणनीति तर्क

इस रणनीति में तीन मुख्य भाग शामिल हैंः

ईएमए अंतर (एस2): मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए तेज ईएमए (ईएमए_रेंज) और धीमी ईएमए (ईएमए_वॉच) के बीच अंतर की गणना करें।
मानक विचलन चैनल (s3): मानक विचलन के गुणकों के साथ ईएमए अंतर के आधार पर ऊपरी और निचले चैनल का निर्माण करें। मानक विचलन गुणक स्वर्ण अनुपात 5.618 का उपयोग करता है।
ध्वज और संकेतः जब कीमतें नीचे से ऊपर की ओर से ऊपरी रेल को तोड़ती हैं तो खरीद संकेत उत्पन्न करते हैं, और जब कीमतें ऊपर से नीचे की रेल को तोड़ती हैं तो बेचने के संकेत उत्पन्न करते हैं। ध्वज के आकार का उपयोग संकेतों को चिह्नित करने के लिए किया जाता है।

संकेतकों के इस संयोजन के माध्यम से, यह कीमतों की प्रवृत्ति दिशा को पकड़ सकता है और प्रमुख बिंदुओं पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न कर सकता है, जो एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति का हिस्सा है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

ईएमए प्रभावी ढंग से रुझानों का पता लगा सकता है।
मानक विचलन झूठे संकेतों से बचने के लिए चैनलों का निर्माण करता है।
झंडे के आकार से संकेत स्पष्ट होते हैं।
चलती औसत और मानक विचलन गुणकों की लचीली पैरामीटर सेटिंग।
अधिकतम निकासी नियंत्रण जोखिम को कम करने में मदद करता है।

जोखिम विश्लेषण

कुछ जोखिम भी हैं:

रेंज-बाउंड बाजारों में अधिक झूठे संकेत हो सकते हैं।
बहुत बड़े मानक विचलन गुणक अवसरों को खो सकते हैं।
कोई स्टॉप लॉस नहीं होने से रिट्रेसमेंट के दौरान बड़े नुकसान हो सकते हैं।

समाधान:

बाजार के दायरे से जुड़े निर्णय जोड़ें और इसके बजाय अन्य रणनीतियों का उपयोग करें।
मानक विचलन मापदंडों का अनुकूलन करें.
व्यक्तिगत ट्रेडों के नियंत्रण हानि के लिए चलती स्टॉप लॉस जोड़ें।

अनुकूलन

इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए बोलिंगर बैंड जैसे अधिक संकेतक जोड़ें।
चलती औसत और मानक विचलन मापदंडों का अनुकूलन करें।
ड्रॉडाउन को कम करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियाँ जोड़ें।
विभिन्न बाजारों के अनुसार सर्वोत्तम खरीद/बिक्री संकेत पैरामीटर निर्धारित करें।
समग्र बाजार व्यवस्था निर्धारित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है जो एक संकेतक प्रणाली बनाने और प्रमुख बिंदुओं पर फ्लैग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए ईएमए और मानक विचलन का उपयोग करती है। फायदे रुझानों को पकड़ने और मानक विचलन के साथ झूठे संकेतों से बचने में निहित हैं। मुख्य जोखिम रेंज-बाउंड बाजारों में गलत संकेतों और कोई स्टॉप लॉस के कारण ड्रॉडाउन जोखिमों से आते हैं। निर्णय संकेतकों को जोड़कर, मापदंडों को अनुकूलित करके और स्टॉप लॉस जोड़कर, रणनीति को स्थिरता और लाभप्रदता के मामले में और बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर, रणनीति ढांचा उचित है और अनुकूलन के लिए बड़ी क्षमता है।

/*backtest
start: 2023-09-27 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("ROCKET_EWO", overlay=true)
ema_range = input(5)
ema_watch = input(13)
inval_a = input(open)
inval_b = input(open)
ratio = input(0)
max = 5000
s2=ta.ema(inval_a, ema_range) - ta.ema(inval_b, ema_watch)
c_color=s2 <= ratio ? 'red' : 'lime'
s3 = s2 + (ta.stdev(open, 1)) * 5.618
plotshape(s3, color=color.white, style=shape.cross, location=location.abovebar, size=size.auto, show_last=max, transp=30, offset= 0)
cr = s2 > 0
alertcondition(cr, title='[Rocket_EWO]', message='[Rocket_EWO]')
buy = s2 > 1
sell = s2 < -1
txt  = "🚀" + "\n"+ "\n"+ "\n"+ "\n"
plotshape(buy, color=color.lime, style=shape.triangleup, location=location.belowbar ,color=color.white, text=txt, size=size.normal, show_last=max, transp=1, offset= -3)
plotshape(not buy, color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, size=size.normal, show_last=max, transp=1, offset= 0)
signalperiod = time
s4 = ta.cross(s2, 0) ? time : na
colsig= s2 <= ratio ? color.red : color.lime
plotshape((time==s4)?7000:na,color=color.blue, style=shape.flag, location=location.abovebar, size=size.large, transp=1)

longCondition =  ta.crossover(s2, 1.618)
if (longCondition)
    strategy.entry("LONG Id", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(s2, 1.618)
if (shortCondition)
    strategy.entry("SHORT Id", strategy.short)

strategy.close("LONG Id", when = s2 < 0.218)
// strategy.risk.max_drawdown(75, strategy.percent_of_equity)

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