रणनीति के बाद गतिशील रुझान

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-11 15:43:42
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अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार बाजार के रुझानों को गतिशील रूप से ट्रैक करना है जब रुझान ऊपर जाता है और जब रुझान नीचे जाता है तो खरीदना और बेचना है। यह रुझान की दिशा निर्धारित करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है, जैसे कि रैखिक प्रतिगमन, संशोधित हुल मूविंग एवरेज, आदि।

रणनीति तर्क

यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए विभिन्न तकनीकी संकेतकों का उपयोग करती है। सबसे पहले, यह बंद के सरल चलती औसत और एक इनपुट पैरामीटर के आधार पर ऊपरी और निचली सीमाओं के साथ एक मूल्य चैनल की गणना करती है। फिर, यह संशोधित हुल मूविंग एवरेज की गणना करती है, जिसे रुझानों को चित्रित करने में बेहतर माना जाता है। इसके अलावा, रैखिक प्रतिगमन संकेतक की भी गणना की जाती है। यह संशोधित एचएमए रैखिक प्रतिगमन रेखा के ऊपर पार होने पर खरीद संकेत उत्पन्न करता है, और नीचे पार होने पर संकेत बेचता है। यह गतिशील रूप से प्रवृत्ति में परिवर्तन को ट्रैक करने की अनुमति देता है।

झूठे संकेतों को कम करने के लिए, रणनीति में कई फ़िल्टर भी शामिल हैं, जैसे कि यह निर्धारित करने के लिए ईएमए का उपयोग करना कि क्या यह डाउनट्रेंड में है, और आरएसआई विचलन की जांच करने के लिए एक विंडो संकेतक। ये फ़िल्टर चंचल, साइडवे मार्केट के दौरान ट्रेड करने से बचने में मदद करते हैं।

प्रवेश और निकास के लिए, रणनीति अंतिम खुली स्थिति की कीमत रिकॉर्ड करती है, और लाभ और स्टॉप लॉस प्रतिशत सेट करती है। उदाहरण के लिए, यदि अंतिम लंबी प्रवेश मूल्य $100 है, तो यह लाभ लक्ष्य को $102 और स्टॉप लॉस मूल्य को $95 पर सेट कर सकता है। यह रुझानों की गतिशील ट्रैकिंग प्राप्त करता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. गतिशील रूप से रुझान परिवर्तनों को ट्रैक करने से दीर्घकालिक दिशागत आंदोलनों को आसानी से पकड़ा जा सकता है।
  2. कई फ़िल्टरों का प्रयोग शोर को कम करता है और अस्थिर बाजारों के दौरान अत्यधिक व्यापार से बचा जाता है।
  3. स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट स्तरों को स्वचालित रूप से समायोजित करने से ट्रेंड फॉलोइंग प्राप्त होता है।
  4. पैरामीटरों को बैकटेस्टिंग के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है ताकि स्वचालित रूप से सबसे अच्छा संयोजन पाया जा सके।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

  1. यह अभी भी पूरी तरह से रुझानों के उलटने से बच नहीं सकता है, जिससे रुझानों के उलटने पर बड़े फ्लोटिंग नुकसान हो सकते हैं।
  2. अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स खराब रणनीति प्रदर्शन के लिए नेतृत्व कर सकते हैं. सर्वोत्तम पैरामीटर खोजने के लिए अनुकूलन की आवश्यकता है.
  3. डेटा प्रोसेसिंग का लंबा समय सिग्नल में देरी का कारण बन सकता है। सूचक गणना को यथासंभव वास्तविक समय में अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, कोई स्टॉप लॉस सेट कर सकता है, लाभ में लॉक करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप या विकल्पों का उपयोग कर सकता है। इसके अलावा, विश्वसनीय रेंज खोजने के लिए पैरामीटर संयोजनों का व्यापक परीक्षण आवश्यक है। अंत में, समय पर संकेत सुनिश्चित करने के लिए संकेतकों के निष्पादन समय की निगरानी की जानी चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. रुझानों को निर्धारित करने के अधिक विश्वसनीय तरीके खोजने के लिए अधिक संकेतकों के संयोजनों का परीक्षण करें।
  2. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए पैरामीटर रेंज को समायोजित करें।
  3. शोर में कमी और विलंब के बीच संतुलन खोजने के लिए सिग्नल फिल्टर को अनुकूलित करें।
  4. स्वचालित रूप से ट्रेडिंग नियम उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का प्रयास करें।

अनुकूलन के दौरान, संकेत की गुणवत्ता और स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए बैकटेस्टिंग और पेपर ट्रेडिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जाना चाहिए। लाइव ट्रेडिंग में केवल अच्छी तरह से मान्य अनुकूलन लागू किए जाने चाहिए।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर यह एक सभ्य प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति है। यह प्रवृत्तियों को मापने के लिए कई संकेतकों का उपयोग करता है, झूठे संकेतों को कम करने के लिए फ़िल्टर सेट करता है, और स्वचालित रूप से रुझानों का पालन करने के लिए स्टॉप और लक्ष्यों को समायोजित कर सकता है। उचित पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ, यह मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों को आसानी से पकड़ सकता है। अगले चरण इष्टतम मापदंडों को ढूंढना और रणनीति को मान्य करना और सुधारना जारी रखना होगा।


/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © RafaelZioni

//@version=4
strategy(title = " BTC 15 min", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="all", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
price = close
length8 = input(30,title = 'length of channel')
upmult = input(title = 'upper percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
lowmult = input(title = 'lower percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)

basis = sma(close, length8)

vup = upmult * price / 100
vlow = lowmult * price / 100

upper = basis + vup
lower = basis - vlow
plot(basis, color=color.red)


//
fastLength = input(3, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(21,title="Slow filter length",  minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//

leng=1
p1=close[1]

len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)

d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange

//

tf10 = input("1", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(50, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)

hma(_src, _length)=>
    wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
    
hma3(_src, _length)=>
    p = length/2
    wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)

b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)

linear_reg = linreg(close_price, len, 0)




buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) or crossunder(close[1],upper)
//

src2=low
src3=high
Min =input(15)
leni = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   Min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

l1 = wma(src2,leni)
h1 = wma(src3,leni)
//
m=(h1+l1)/2
//
len5 = 100

src5=m

//
multi = 2

mean = ema(src5, len5)  
stddev = multi * stdev(src5, len5)  
b5 = mean + stddev
s5 = mean - stddev


var bool long = na
var bool short = na

long :=crossover(src5, s5) 
short :=  crossunder(src5, b5)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])


entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short

r=100
//
highb = highest(entry_value1, r)  
lowb = lowest(entry_value, r)  
d5 = highb - lowb  
me = (highb + lowb) / 2  
h4 = highb - d5 * 0.236  
c3 = highb - d5 * 0.382  
c4 = highb - d5 * 0.618  
l4 = highb - d5 * 0.764  
//
col2 = close >= me ? color.lime : color.red
       
p5 = plot(upper, color=col2)
p2 = plot(lower, color=col2)
fill(p5, p2,color=col2)
// Conditions

longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := crossover(zx,0) or buy 
shortCond := sell

// Count your long short conditions for more control with Pyramiding

sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

if longCond
    sectionLongs := sectionLongs + 1
    sectionShorts := 0
    sectionShorts

if shortCond
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := sectionShorts + 1
    sectionShorts

// Pyramiding

pyrl = 1


// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above

longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition = float(na)
last_open_shortCondition = float(na)
last_open_longCondition := longCondition ? open : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? open : nz(last_open_shortCondition[1])

// Check if your last postion was a long or a short

last_longCondition = float(na)
last_shortCondition = float(na)
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])

in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// Take profit

isTPl = true
//isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tp = input(2, "Exit Profit %", type=input.float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1 + tp / 100) * last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_tp = isTPs and crossunder(low, (1 - tp / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

// Stop Loss

isSLl = input(true,"buy Loss Long")
//isSLs = input(false, "buy Loss Short")
sl = 0.0
sl := input(5, " rebuy %", type=input.float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and 
   longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_sl = isSLs and crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

//
// Conditions

longCond5 = bool(na)
shortCond5 = bool(na)
longCond5 := longCondition
shortCond5 := long_tp

// 

sectionLongs5 = 0
sectionLongs5 := nz(sectionLongs5[1])
sectionShorts5 = 0
sectionShorts5 := nz(sectionShorts5[1])

if longCond5
    sectionLongs5 := sectionLongs5 + 1
    sectionShorts5 := 0
    sectionShorts5

if shortCond5
    sectionLongs5 := 0
    sectionShorts5 := sectionShorts5 + 1
    sectionShorts5

// 

pyr5 = 1


longCondition5 = longCond5 and sectionLongs5 <= pyr5
shortCondition5 = shortCond5 and sectionShorts5 <= pyr5

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition5 = float(na)
last_open_shortCondition5 = float(na)
last_open_longCondition5 := longCondition5 ? open : nz(last_open_longCondition5[1])
last_open_shortCondition5 := shortCondition5 ? open : nz(last_open_shortCondition5[1])

last_longCondition5 = float(na)
last_shortCondition5 = float(na)
last_longCondition5 := longCondition5 ? time : nz(last_longCondition5[1])
last_shortCondition5 := shortCondition5 ? time : nz(last_shortCondition5[1])

in_longCondition5 = last_longCondition5 > last_shortCondition5
in_shortCondition5 = last_shortCondition5 > last_longCondition5
//
filter=input(true)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)

//
l =(v1 > v2 or filter == false ) and longCondition or long_sl
//
//l = longCondition or long_sl
s=shortCondition5  
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long,c)
if s 
    strategy.entry("sell", strategy.short,c)


per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=50, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=50, minval=1)

tp10=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp20=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)

strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp10), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp20), loss = los)


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