रेंज ब्रेकथ्रू डबल मूविंग एवरेज फिल्टरिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-27 17:03:08
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अवलोकन

यह एक रणनीति है जो ट्रेंड जजमेंट के लिए चलती औसत और बोलिंगर बैंड का उपयोग करती है, ब्रेकआउट फ़िल्टरिंग और स्टॉप लॉस सिद्धांतों के साथ संयुक्त है। यह ट्रेंड परिवर्तन के समय समय पर संकेतों को कैप्चर कर सकती है, दोहरी चलती औसत फ़िल्टरिंग के माध्यम से झूठे संकेतों को कम कर सकती है, और स्टॉप लॉस सेट करके जोखिमों को नियंत्रित कर सकती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति में निम्नलिखित मुख्य भाग शामिल हैंः

  1. रुझान का आकलनः मूल्य प्रवृत्ति का आकलन करने और तेजी और गिरावट के रुझानों को अलग करने के लिए एमएसीडी का उपयोग करें।

  2. रेंज फ़िल्टरिंगः मूल्य उतार-चढ़ाव रेंज का न्याय करने के लिए बोलिंगर बैंड का उपयोग करें और उन संकेतों को फ़िल्टर करें जो रेंज के माध्यम से नहीं तोड़ते हैं।

  3. दोहरी चलती औसत की पुष्टिः तेजी से ईएमए और धीमी ईएमए ट्रेंड संकेतों की पुष्टि करने के लिए दोहरी चलती औसत बनाते हैं। खरीद संकेत केवल तभी उत्पन्न होते हैं जब तेजी से ईएमए > धीमी ईएमए।

  4. स्टॉप लॉस तंत्रः स्टॉप लॉस बिंदु सेट करें। जब कीमतें प्रतिकूल दिशाओं में स्टॉप लॉस बिंदुओं को तोड़ती हैं तो स्थिति को बंद करें।

प्रवेश संकेतों का तर्क हैः

  1. एमएसीडी एक ऊपर की प्रवृत्ति का आकलन करता है
  2. मूल्य बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी रेल के माध्यम से टूट जाता है
  3. तेज ईएमए धीमे ईएमए से अधिक है

जब एक ही समय में तीनों शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।

दो प्रकार की बंद पोजीशन होती है, ले लो लाभ और स्टॉप लॉस। ले लो लाभ बिंदु एक निश्चित प्रतिशत से गुणा की गई प्रवेश मूल्य है, और स्टॉप लॉस बिंदु एक निश्चित प्रतिशत से गुणा की गई प्रवेश मूल्य है। जब कीमत किसी भी बिंदु को तोड़ती है, तो बंद पोजीशन।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभ इस प्रकार हैंः

  1. कम ट्रैसेबैक के साथ समय पर रुझान परिवर्तनों को पकड़ सकता है।
  2. दोहरी चलती औसत के साथ फ़िल्टर करके झूठे संकेतों को कम करें, संकेत की गुणवत्ता में सुधार करें।
  3. स्टॉप लॉस तंत्र एकल हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है।
  4. बड़े पैरामीटर अनुकूलन स्थान जो इष्टतम स्थिति के लिए समायोजित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैंः

  1. साइडवेज बाजारों में उत्पन्न झूठे संकेत नुकसान का कारण बन सकते हैं।
  2. स्टॉप लॉस की अनुचित सेटिंग्स से अनावश्यक नुकसान हो सकते हैं।
  3. अनुचित मापदंडों के परिणामस्वरूप रणनीति का खराब प्रदर्शन हो सकता है।

इन जोखिमों से निपटने के लिए, मापदंडों को समायोजित करके, स्टॉप लॉस पदों को सेट करके, आदि रणनीति को अनुकूलित किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए दोहरी चलती औसत लंबाई को समायोजित करें।
  2. विभिन्न स्टॉप लॉस विधियों का परीक्षण करें, जैसे ट्रैलिंग स्टॉप लॉस, ऑसिलेटिंग स्टॉप लॉस आदि।
  3. इष्टतम सेटिंग्स खोजने के लिए एमएसीडी मापदंडों का परीक्षण करें।
  4. स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
  5. फ़िल्टर संकेतों के लिए अतिरिक्त शर्तें जोड़ें।

विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करके और रिटर्न और शार्प अनुपात का मूल्यांकन करके, रणनीति की इष्टतम स्थिति पाई जा सकती है।

निष्कर्ष

यह एक मात्रात्मक रणनीति है जो प्रवृत्ति निर्णय, रेंज फ़िल्टरिंग, दोहरी चलती औसत पुष्टि और स्टॉप लॉस विचारों का उपयोग करती है। यह प्रभावी रूप से प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित कर सकती है और लाभ अधिकतमकरण और जोखिम नियंत्रण के बीच संतुलन बना सकती है। पैरामीटर अनुकूलन, मशीन लर्निंग और अन्य साधनों के माध्यम से, बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए रणनीति में सुधार के लिए बहुत जगह है।


/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Range Filter Buy and Sell Strategies", shorttitle="Range Filter Strategies", overlay=true,pyramiding = 5)

// Original Script > @DonovanWall
// Adapted Version > @guikroth
// 
// Updated PineScript to version 5
// Republished by > @tvenn
// Strategizing by > @RonLeigh
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the parameters
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////



SS = input.bool(false,"Percentage Take Profit Stop Loss")


longProfitPerc = input.float(title='LongProfit(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01

shortProfitPerc = input.float(title='ShortProfit(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01


longLossPerc = input.float(title='LongStop(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01

shortLossPerc = input.float(title='ShortStop(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01


// Color variables
upColor   = color.white
midColor  = #90bff9
downColor = color.blue

// Source
src = input(defval=close, title="Source")

// Sampling Period
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the paremeters
per = input.int(defval=100, minval=1, title="Sampling Period")

// Range Multiplier
mult = input.float(defval=3.0, minval=0.1, title="Range Multiplier")

// Smooth Average Range
smoothrng(x, t, m) =>
    wper = t * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), t)
    smoothrng = ta.ema(avrng, wper) * m
    smoothrng
smrng = smoothrng(src, per, mult)

// Range Filter
rngfilt(x, r) =>
    rngfilt = x
    rngfilt := x > nz(rngfilt[1]) ? x - r < nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : x - r : 
       x + r > nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : x + r
    rngfilt
filt = rngfilt(src, smrng)

// Filter Direction
upward = 0.0
upward := filt > filt[1] ? nz(upward[1]) + 1 : filt < filt[1] ? 0 : nz(upward[1])
downward = 0.0
downward := filt < filt[1] ? nz(downward[1]) + 1 : filt > filt[1] ? 0 : nz(downward[1])

// Target Bands
hband = filt + smrng
lband = filt - smrng

// Colors
filtcolor = upward > 0 ? upColor : downward > 0 ? downColor : midColor
barcolor = src > filt and src > src[1] and upward > 0 ? upColor :
   src > filt and src < src[1] and upward > 0 ? upColor : 
   src < filt and src < src[1] and downward > 0 ? downColor : 
   src < filt and src > src[1] and downward > 0 ? downColor : midColor

filtplot = plot(filt, color=filtcolor, linewidth=2, title="Range Filter")

// Target
hbandplot = plot(hband, color=color.new(upColor, 70), title="High Target")
lbandplot = plot(lband, color=color.new(downColor, 70), title="Low Target")

// Fills
fill(hbandplot, filtplot, color=color.new(upColor, 90), title="High Target Range")
fill(lbandplot, filtplot, color=color.new(downColor, 90), title="Low Target Range")

// Bar Color
barcolor(barcolor)

// Break Outs
longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := src > filt and src > src[1] and upward > 0 or 
   src > filt and src < src[1] and upward > 0
shortCond := src < filt and src < src[1] and downward > 0 or 
   src < filt and src > src[1] and downward > 0

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1



// alertcondition(longCondition, title="Buy alert on Range Filter", message="Buy alert on Range Filter")
// alertcondition(shortCondition, title="Sell alert on Range Filter", message="Sell alert on Range Filter")
// alertcondition(longCondition or shortCondition, title="Buy and Sell alert on Range Filter", message="Buy and Sell alert on Range Filter")


////////////// 副

sensitivity = input(150, title='Sensitivity')
fastLength = input(20, title='FastEMA Length')
slowLength = input(40, title='SlowEMA Length')
channelLength = input(20, title='BB Channel Length')
multt = input(2.0, title='BB Stdev Multiplier')

DEAD_ZONE = nz(ta.rma(ta.tr(true), 100)) * 3.7

calc_macd(source, fastLength, slowLength) =>
    fastMA = ta.ema(source, fastLength)
    slowMA = ta.ema(source, slowLength)
    fastMA - slowMA

calc_BBUpper(source, length, multt) =>
    basis = ta.sma(source, length)
    dev = multt * ta.stdev(source, length)
    basis + dev

calc_BBLower(source, length, multt) =>
    basis = ta.sma(source, length)
    dev = multt * ta.stdev(source, length)
    basis - dev

t1 = (calc_macd(close, fastLength, slowLength) - calc_macd(close[1], fastLength, slowLength)) * sensitivity

e1 = calc_BBUpper(close, channelLength, multt) - calc_BBLower(close, channelLength, multt)

trendUp = t1 >= 0 ? t1 : 0
trendDown = t1 < 0 ? -1 * t1 : 0

duoad = trendUp > 0 and trendUp > e1

kongad = trendDown > 0 and trendDown > e1



duo =  longCondition and duoad

kong = shortCondition and kongad


//Alerts
plotshape(longCondition  and trendUp > e1 and  trendUp > 0 , title="Buy Signal", text="Buy", textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.small, location=location.belowbar, color=color.new(#aaaaaa, 20))
plotshape(shortCondition  and trendDown > e1 and  trendDown > 0 , title="Sell Signal", text="Sell", textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.small, location=location.abovebar, color=color.new(downColor, 20))




if  longCondition and trendUp > e1 and  trendUp > 0 
    strategy.entry('Long',strategy.long, comment = "buy" )

if  shortCondition and trendDown > e1 and  trendDown > 0 
    strategy.entry('Short',strategy.short, comment = "sell" )




longlimtPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortlimtPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)
   
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)



if (strategy.position_size > 0)  and SS == true
    
    strategy.exit(id="Long",comment_profit = "Profit",comment_loss = "StopLoss", stop=longStopPrice,limit = longlimtPrice)
    

if (strategy.position_size < 0)  and SS == true
    
    strategy.exit(id="Short",comment_profit = "Profit",comment_loss = "StopLoss", stop=shortStopPrice,limit = shortlimtPrice)


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