ईएमए संकेतक पर आधारित फ्लैग ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति मुख्य रूप से ईएमए औसत रेखा सूचक और मानक विचलन सूचक का उपयोग करती है, ईएमए औसत रेखा के क्रॉस सिग्नल के माध्यम से प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करती है, और मानक विचलन सूचक का उपयोग तोड़ने के संकेतों की तलाश करने के लिए करती है, जिससे खरीद और बेचने के संकेत उत्पन्न होते हैं। जब कीमत ट्रैक पर टूट जाती है तो खरीद संकेत उत्पन्न होता है, और ट्रैक पर टूटने पर बेचने के संकेत उत्पन्न होते हैं। यह एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रकार की रणनीति है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में तीन मुख्य भाग हैं:
ईएमए औसत विचलन ((s2)): तेजी से ईएमए औसत विचलन ((ema_range) को धीमी गति से ईएमए औसत विचलन ((ema_watch) से घटाकर गणना करें, यह विचलन मूल्य प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
मानक विचलन ऊपर और नीचे की पट्टी ((s3)): ईएमए औसत विचलन के आधार पर, मानक विचलन के गुणकों को जोड़कर, ऊपर और नीचे की पट्टी का निर्माण करें। जिनमें मानक विचलन गुणक 5.618 के स्वर्ण विभाजन का उपयोग करते हैं।
ध्वज और सिग्नलः जब कीमत नीचे से ऊपर की ओर से ट्रैक को तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब कीमत ऊपर से नीचे की ओर से ट्रैक को तोड़ती है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है। साथ ही, जब संकेत उत्पन्न होता है, तो ध्वज के साथ चिह्नित किया जाता है।
इस संयोजन के माध्यम से, कीमतों की प्रवृत्ति की दिशा को पकड़ने के लिए, महत्वपूर्ण बिंदुओं पर खरीद और बेचने के संकेत उत्पन्न करने के लिए, यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
- ईएमए औसत रेखा का उपयोग मूल्य प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए किया जाता है, जिससे प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक किया जा सकता है।
- स्टैंडर्ड डिफरेंस इंडिकेटर का उपयोग करके ट्रैक पर और नीचे निर्माण करें, गैर-महत्वपूर्ण बिंदुओं पर गलत संकेतों से बचें।
- यह स्पष्ट है कि फ्लैग सिग्नल स्पष्ट रूप से खरीद और बिक्री के बिंदु को निर्धारित करता है।
- मापदंडों की सेटिंग लचीली है और औसत रेखा चक्र और मानक अंतर गुणांक को समायोजित किया जा सकता है।
- अधिकतम वापसी नियंत्रण जोखिम को कम करने में मदद करता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- ट्रेंडिंग बाजारों में बेहतर, लेकिन अस्थिर बाजारों में अधिक गलत संकेत हो सकते हैं।
- मानक विचलन गुणांक सेट किया गया है, अधिवेशन में खरीदारी और बिक्री के अवसरों को याद किया गया है।
- कोई स्टॉप लॉस रणनीति नहीं है, यदि ब्रेकडाउन के बाद एक रिवाइवल होता है तो यह अधिक नुकसान का कारण बन सकता है।
उपरोक्त जोखिमों को निम्न तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- इस प्रकार, यह भी संभव है कि आपातकालीन स्थिति के दौरान अन्य रणनीतियों का उपयोग करने के लिए आपातकालीन बाजार के निर्णय को बढ़ाया जाए।
- मानक विचलन पैरामीटर का अनुकूलन करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें
- व्यक्तिगत इकाइयों के नुकसान को नियंत्रित करने के लिए गतिशील रोक को बढ़ाएं।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
- अधिक मापदंडों को जोड़ना, जैसे कि ब्रिन बैंड, सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करना।
- औसत रेखा और मानक विचलन पैरामीटर का अनुकूलन करें और सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन खोजें।
- अधिक स्टॉप लॉस रणनीतियाँ और कम वापसी जोखिम।
- विभिन्न बाजारों के अनुसार सबसे अच्छा खरीद और बिक्री संकेत पैरामीटर सेट करें।
- सामान्य बाजार व्यवस्था का निर्धारण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ना।
संक्षेप
इस रणनीति का समग्र रूप से एक अधिक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो ईएमए और मानक विचलन का उपयोग करके एक सूचक प्रणाली का निर्माण करता है और प्रमुख बिंदुओं पर ध्वज संकेत उत्पन्न करता है। रणनीति का लाभ प्रवृत्ति को पकड़ने में है, मानक विचलन सूचक का उपयोग करके झूठे संकेतों से बचने के लिए। जोखिम मुख्य रूप से झूठे संकेतों और अस्थिरता के कारण होने वाले पीछे हटने के जोखिम में है। निर्णय सूचक, अनुकूलन पैरामीटर और स्टॉप लॉस जोड़कर रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर, रणनीति का ढांचा उचित है और इसमें बहुत अधिक अनुकूलन की जगह 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)