कई संकेतकों को मिलाकर बिटकॉइन डे ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-07 15:23:44 अंत में संशोधित करें: 2023-12-07 15:23:44
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कई संकेतकों को मिलाकर बिटकॉइन डे ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति चार संकेतकों को जोड़ती है, आरएसआई, एमएफआई, स्टोच आरएसआई और एमएसीडी, बिटकॉइन के लिए दिन के कारोबार को सक्षम करने के लिए। जब कई संकेतक एक साथ खरीदने या बेचने के संकेत देते हैं, तो रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए आदेश देती है।

रणनीति सिद्धांत

  1. आरएसआई सूचक का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या बाजार ओवरबॉट है। आरएसआई 40 से कम होने पर खरीद संकेत देता है और 70 से अधिक होने पर बेचने का संकेत देता है।

  2. MFI सूचक बाजार में धन प्रवाह का आकलन करता है। MFI 23 से कम होने पर एक खरीद संकेत देता है, 80 से अधिक होने पर एक बेचने का संकेत देता है।

  3. स्टोच आरएसआई सूचक यह निर्धारित करता है कि क्या बाजार ओवरबॉय ओवरसोल्ड है। K लाइन 34 से कम होने पर एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है, 80 से अधिक होने पर एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।

  4. MACD संकेतक बाजार की प्रवृत्ति और गतिशीलता का आकलन करता है। जब फास्ट लाइन धीमी रेखा से कम होती है और ध्रुव नकारात्मक होता है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है, और इसके विपरीत, यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

  1. सिग्नल की सटीकता को बढ़ाने के लिए चार प्रमुख संकेतकों के संयोजन के साथ, एकल संकेतकों की विफलता के कारण होने वाले नुकसान से बचें।

  2. केवल जब कई संकेतक एक साथ संकेत देते हैं तो आदेश दिया जाता है, जिससे झूठे संकेतों की संभावना काफी कम हो जाती है।

  3. दिन के भीतर व्यापार करने की रणनीति को अपनाना, रातोंरात जोखिम से बचना और पूंजी की लागत को कम करना।

जोखिम और समाधान

  1. रणनीतिक व्यापार की आवृत्ति कम हो सकती है, कुछ समय का जोखिम है। सूचक पैरामीटर को उचित रूप से ढीला किया जा सकता है, व्यापार की संख्या बढ़ाई जा सकती है।

  2. एक संकेतक के लिए एक गलत संकेत की संभावना अभी भी मौजूद है। एक मशीन सीखने एल्गोरिथ्म को पेश किया जा सकता है जो संकेतक संकेतों की विश्वसनीयता का आकलन करने में मदद करता है।

  3. एक निश्चित ओवरबॉय ओवरसोल जोखिम है। सूचक पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है या अन्य सूचक निर्णय तर्क जोड़ा जा सकता है।

अनुकूलन दिशा

  1. सूचकांक पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए एक अतिरिक्त सुविधा। बाजार में उतार-चढ़ाव और परिवर्तन की गति के आधार पर सूचकांक पैरामीटर को वास्तविक समय में समायोजित करें।

  2. अतिरिक्त स्टॉप लॉजिक. यदि नुकसान एक निश्चित अनुपात से अधिक है, तो स्टॉप लॉस से बाहर निकलें, प्रभावी रूप से एकल नुकसान को नियंत्रित करें.

  3. भावना के संकेतकों के साथ, बाजार की ऊष्मा, बाजार की घबराहट और अन्य बहुआयामी निर्णयों को जोड़ना, रणनीति के लिए लाभप्रदता को बढ़ावा देना।

संक्षेप

इस रणनीति के माध्यम से चार प्रमुख संकेतकों के पारस्परिक सत्यापन के तरीके से सिग्नल भेजने के लिए, झूठे संकेत की दर को प्रभावी ढंग से कम कर सकते हैं, एक अपेक्षाकृत स्थिर उच्च आवृत्ति मुनाफा रणनीति है। पैरामीटर और मॉडल के निरंतर अनुकूलन के साथ, रणनीति की जीत और मुनाफे की क्षमता को और बढ़ाने की उम्मीद है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=5
strategy('John Day Stop Loss', overlay=false, pyramiding=1, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, initial_capital=10000, currency='USD', precision=2)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long) 

from_day = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1)
from_month = input.int(defval=1, title='From Month', minval=1)
from_year = input.int(defval=2021, title='From Year', minval=2020)
to_day = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1)
to_month = input.int(defval=1, title='To Month', minval=1)
to_year = input.int(defval=2025, title='To Year', minval=2020)

time_cond = time > timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) and time < timestamp(to_year, to_month, to_day, 00, 00)
//time_cond = true

//Stop Loss
longProfitPerc = input.float(title="Stop Loss Profit (%)", defval=2.1) / 100
longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longProfitPerc)

//RSI - yellow
up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), 14)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), 14)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, "RSI", color=#00FFFF)
buy_rsi = true // rsi < 40
sell_rsi = true //rsi > 70

//MFI - cyan
mf = ta.mfi(hlc3, 14)
plot(mf, "MF", color=#FFFF00)
buy_mfi = mf < input.int(defval=23, title='Max MF', minval=1)
sell_mfi = mf > input.int(defval=80, title='Min MF', minval=1)

//Stoch RSI
OverBought_StochRSI = input(80)
OverSold_StochRSI = input(34)
smoothK = input.int(3, "K", minval=1)
smoothD = input.int(2, "D", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
srcRSI = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(srcRSI, lengthRSI)
kStochRSI = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(kStochRSI, smoothD)
co = ta.crossover(kStochRSI,d)
cu = ta.crossunder(kStochRSI,d)

buy_stochRSI = co and kStochRSI < OverSold_StochRSI
sell_stochRSI = cu and kStochRSI > OverBought_StochRSI

plot(kStochRSI, "K", color=#2962FF)
plot(d, "D", color=#FF6D00)
h0 = hline(OverBought_StochRSI, "Upper Band", color=#787B86)
h1 = hline(OverSold_StochRSI, "Lower Band", color=#787B86)
fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")

//MACD
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type",  defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Plot colors
//col_macd = input(#2962FF, "MACD Line  ", group="Color Settings", inline="MACD")
//col_signal = input(#FF6D00, "Signal Line  ", group="Color Settings", inline="Signal")
//col_grow_above = input(#26A69A, "Above   Grow", group="Histogram", inline="Above")
//col_fall_above = input(#B2DFDB, "Fall", group="Histogram", inline="Above")
//col_grow_below = input(#FFCDD2, "Below Grow", group="Histogram", inline="Below")
//col_fall_below = input(#FF5252, "Fall", group="Histogram", inline="Below")
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
buy_MACD = macd < signal and hist < 0 
sell_MACD = macd > signal and hist > 0 

//buy_MACD = true 
//sell_MACD = true

//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below)))
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal)

sessionColor = color(na)
if time_cond

    if (not na(kStochRSI) and not na(d))
        cmt = str.tostring(close)
    	if (buy_stochRSI and buy_MACD and buy_mfi and buy_rsi)
    		strategy.entry("BUY", strategy.long, comment='BUY @ ' + cmt)
    		if longProfitPerc != 0
    		    strategy.exit(id="x", stop=longExitPrice, comment='EXIT @ ' + str.tostring(longExitPrice))
        	sessionColor := input.color(#0000FF, "buy") //red
    	if (sell_stochRSI and sell_MACD and sell_mfi and sell_rsi)
    		strategy.entry("SELL", strategy.short, comment='SELL @ ' + cmt)
    		sessionColor := input.color(#FF0000, "sell") //green
    	
bgcolor(sessionColor)