ओपन क्लोज क्रॉस पॉइंट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-13 15:51:13
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अवलोकन

ओपन क्लोज क्रॉस पॉइंट रणनीति मूविंग एवरेज क्रॉसओवर पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह तेज और धीमी गति से चलने वाली औसत रेखाओं के बीच क्रॉस की गणना करके मूल्य रुझानों का निर्धारण करती है और क्रॉसओवर बिंदुओं पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है। यह रणनीति हल्ल मूविंग एवरेज को तेज रेखा और सुपर स्मूथ फिल्टर को धीमी रेखा के रूप में उपयोग करती है। यह संयोजन मूविंग एवरेज की चिकनी और प्रवृत्ति निर्धारण क्षमता दोनों को शामिल करता है और अपेक्षाकृत विश्वसनीय ट्रेडिंग संकेतों का उत्पादन करने के लिए मूल्य आंदोलनों की प्रभावी ढंग से पहचान कर सकता है।

रणनीतिक सिद्धांत

खुले बंद क्रॉस पॉइंट रणनीति की गणना के लिए सूत्र हैंः फास्ट लाइन (हॉल एमए): WMA(2 * WMA(मूल्य, n/2) - WMA(मूल्य, n), SQRT(n)) धीमी रेखा (सुपर स्मूथ फ़िल्टर): मूल्य ट्रिपल फ़िल्टर

जहां WMA भारित चलती औसत है, SQRT वर्गमूल है, और फ़िल्टर में एक प्रथम क्रम विलंब शब्द और दो द्वितीय क्रम विलंब शब्द होते हैं।

यह रणनीति उनके मूल्यों की गणना करके तेज और धीमी रेखाओं के बीच संबंध का आकलन करती है। जहांः तेजी से लाइन के ऊपर क्रॉसओवर खरीद संकेत है
तेजी से लाइन के नीचे क्रॉसओवर बिक्री संकेत है

लाभ विश्लेषण

ओपन क्लोज क्रॉस पॉइंट रणनीति दोहरी मूविंग एवरेज जजमेंट और पॉइंट ट्रेडिंग के फायदों को जोड़ती है। यह समय पर एंट्री और एग्जिट के लिए ट्रेंड टर्निंग पॉइंट्स को सटीक रूप से कैप्चर कर सकती है। एकल मूविंग एवरेज रणनीतियों की तुलना में इसके निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. दोहरी चलती औसत संयोजन झूठे संकेतों को समाप्त करता है. तेज रेखा प्रवृत्ति दिशा/शक्ति निर्धारित करती है, धीमी रेखा उतार-चढ़ावों को फ़िल्टर करती है ताकि संकेत अधिक विश्वसनीय बनें.
  2. सुपर स्मूदर फिल्टर में मूल्य रुझानों को प्रभावी ढंग से निकालने के लिए उत्कृष्ट डेटा फिटिंग क्षमताएं हैं।
  3. हुल एमए मूल्य परिवर्तनों के प्रति उच्च संवेदनशीलता रखता है और समय पर उलटफेरों का पता लगा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

खुली बंद क्रॉस पॉइंट रणनीति में भी कुछ जोखिम होते हैंः

  1. बाजारों के दौरान अधिक वाइपसा सिग्नल हो सकते हैं। झूठे संकेतों को कम करने के लिए एमए के बीच अंतराल बढ़ा सकते हैं।
  2. एमए के बीच बहुत अधिक अंतराल कुछ अवसरों को खो सकते हैं। संकेत की मात्रा और गुणवत्ता को संतुलित करने की आवश्यकता है।
  3. यह रणनीति अधिक स्पष्ट रुझान वाले उत्पादों के लिए अधिक उपयुक्त है, अत्यधिक अस्थिर उत्पादों के लिए अनुशंसित नहीं है।

अनुकूलन दिशाएँ

खुले निकट क्रॉस पॉइंट रणनीति को निम्नलिखित आयामों में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. विभिन्न अवधियों और अस्थिरता सीमाओं के उत्पादों के अनुरूप एमए मापदंडों को समायोजित करें।
  2. विप्सॉ को कम करने के लिए प्रवृत्ति गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए पूरक संकेतक या फ़िल्टर जोड़ें।
  3. रुझान शक्ति संकेतकों को शामिल करके स्थिति आकार को अनुकूलित करें।

निष्कर्ष

ओपन क्लोज क्रॉस पॉइंट रणनीति दोहरी मूविंग एवरेज जजमेंट और पॉइंट ट्रेडिंग मॉडल के उपयोग का विस्तार करते हुए अधिक उन्नत और विश्वसनीय मात्रात्मक ट्रेडिंग योजना बनाने के लिए मूविंग एवरेज रणनीतियों के लाभों को विरासत में देती है। इसका टाइमिंग ट्रेडिंग में अनूठा लाभ है जो लाइव परीक्षण और अनुप्रयोग अन्वेषण के योग्य है। यह लेख इस रणनीति के सिद्धांतों, ताकत और कमजोरियों को पूरी तरह से पार्स करता है, और संदर्भ के लिए अनुकूलन विचार प्रदान करता है। यह माना जाता है कि मॉडल और मापदंडों पर निरंतर सुधार के साथ, यह रणनीति एक जबरदस्त बाजार टाइमिंग उपकरण बन जाएगी।


/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//

strategy(title='Open Close Cross Strategy ', shorttitle='sacinvesting', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, calc_on_every_tick=false)

// === INPUTS ===
useRes = input(defval=true, title='Use Alternate Resolution?')
intRes = input(defval=3, title='Multiplier for Alernate Resolution')
stratRes = timeframe.ismonthly ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '###M') : timeframe.isweekly ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '###W') : timeframe.isdaily ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '###D') : timeframe.isintraday ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '####') : '60'
basisType = input.string(defval='SMMA', title='MA Type: ', options=['SMA', 'EMA', 'DEMA', 'TEMA', 'WMA', 'VWMA', 'SMMA', 'HullMA', 'LSMA', 'ALMA', 'SSMA', 'TMA'])
basisLen = input.int(defval=8, title='MA Period', minval=1)
offsetSigma = input.int(defval=6, title='Offset for LSMA / Sigma for ALMA', minval=0)
offsetALMA = input.float(defval=0.85, title='Offset for ALMA', minval=0, step=0.01)
scolor = input(false, title='Show coloured Bars to indicate Trend?')
delayOffset = input.int(defval=0, title='Delay Open/Close MA (Forces Non-Repainting)', minval=0, step=1)
tradeType = input.string('BOTH', title='What trades should be taken : ', options=['LONG', 'SHORT', 'BOTH', 'NONE'])
// === /INPUTS ===

// Constants colours that include fully non-transparent option.
green100 = #008000FF
lime100 = #00FF00FF
red100 = #FF0000FF
blue100 = #0000FFFF
aqua100 = #00FFFFFF
darkred100 = #8B0000FF
gray100 = #808080FF

// === BASE FUNCTIONS ===
// Returns MA input selection variant, default to SMA if blank or typo.
variant(type, src, len, offSig, offALMA) =>
    v1 = ta.sma(src, len)  // Simple
    v2 = ta.ema(src, len)  // Exponential
    v3 = 2 * v2 - ta.ema(v2, len)  // Double Exponential
    v4 = 3 * (v2 - ta.ema(v2, len)) + ta.ema(ta.ema(v2, len), len)  // Triple Exponential
    v5 = ta.wma(src, len)  // Weighted
    v6 = ta.vwma(src, len)  // Volume Weighted
    v7 = 0.0
    sma_1 = ta.sma(src, len)  // Smoothed
    v7 := na(v7[1]) ? sma_1 : (v7[1] * (len - 1) + src) / len
    v8 = ta.wma(2 * ta.wma(src, len / 2) - ta.wma(src, len), math.round(math.sqrt(len)))  // Hull
    v9 = ta.linreg(src, len, offSig)  // Least Squares
    v10 = ta.alma(src, len, offALMA, offSig)  // Arnaud Legoux
    v11 = ta.sma(v1, len)  // Triangular (extreme smooth)
    // SuperSmoother filter
    // ©️ 2013 John F. Ehlers
    a1 = math.exp(-1.414 * 3.14159 / len)
    b1 = 2 * a1 * math.cos(1.414 * 3.14159 / len)
    c2 = b1
    c3 = -a1 * a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v12 = 0.0
    v12 := c1 * (src + nz(src[1])) / 2 + c2 * nz(v12[1]) + c3 * nz(v12[2])
    type == 'EMA' ? v2 : type == 'DEMA' ? v3 : type == 'TEMA' ? v4 : type == 'WMA' ? v5 : type == 'VWMA' ? v6 : type == 'SMMA' ? v7 : type == 'HullMA' ? v8 : type == 'LSMA' ? v9 : type == 'ALMA' ? v10 : type == 'TMA' ? v11 : type == 'SSMA' ? v12 : v1

// security wrapper for repeat calls
reso(exp, use, res) =>
    security_1 = request.security(syminfo.tickerid, res, exp, gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
    use ? security_1 : exp

// === /BASE FUNCTIONS ===

// === SERIES SETUP ===
closeSeries = variant(basisType, close[delayOffset], basisLen, offsetSigma, offsetALMA)
openSeries = variant(basisType, open[delayOffset], basisLen, offsetSigma, offsetALMA)
// === /SERIES ===

// === PLOTTING ===

// Get Alternate resolution Series if selected.
closeSeriesAlt = reso(closeSeries, useRes, stratRes)
openSeriesAlt = reso(openSeries, useRes, stratRes)
//
trendColour = closeSeriesAlt > openSeriesAlt ? color.green : color.red
bcolour = closeSeries > openSeriesAlt ? lime100 : red100
barcolor(scolor ? bcolour : na, title='Bar Colours')
closeP = plot(closeSeriesAlt, title='Close Series', color=trendColour, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=20)
openP = plot(openSeriesAlt, title='Open Series', color=trendColour, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=20)
fill(closeP, openP, color=trendColour, transp=80)

// === /PLOTTING ===
//
//
// === ALERT conditions
xlong = ta.crossover(closeSeriesAlt, openSeriesAlt)
xshort = ta.crossunder(closeSeriesAlt, openSeriesAlt)
longCond = xlong  // alternative: longCond[1]? false : (xlong or xlong[1]) and close>closeSeriesAlt and close>=open
shortCond = xshort  // alternative: shortCond[1]? false : (xshort or xshort[1]) and close<closeSeriesAlt and close<=open
// === /ALERT conditions.

// === STRATEGY ===
// stop loss
slPoints = input.int(defval=0, title='Initial Stop Loss Points (zero to disable)', minval=0)
tpPoints = input.int(defval=0, title='Initial Target Profit Points (zero for disable)', minval=0)
// Include bar limiting algorithm
ebar = input.int(defval=10000, title='Number of Bars for Back Testing', minval=0)
dummy = input(false, title='- SET to ZERO for Daily or Longer Timeframes')
//
// Calculate how many mars since last bar
tdays = (timenow - time) / 60000.0  // number of minutes since last bar
tdays := timeframe.ismonthly ? tdays / 1440.0 / 5.0 / 4.3 / timeframe.multiplier : timeframe.isweekly ? tdays / 1440.0 / 5.0 / timeframe.multiplier : timeframe.isdaily ? tdays / 1440.0 / timeframe.multiplier : tdays / timeframe.multiplier  // number of bars since last bar
//
//set up exit parameters
TP = tpPoints > 0 ? tpPoints : na
SL = slPoints > 0 ? slPoints : na

// Make sure we are within the bar range, Set up entries and exit conditions
if (ebar == 0 or tdays <= ebar) and tradeType != 'NONE'
    strategy.entry('long', strategy.long, when=longCond == true and tradeType != 'SHORT')
    strategy.entry('short', strategy.short, when=shortCond == true and tradeType != 'LONG')
    strategy.close('long', when=shortCond == true and tradeType == 'LONG')
    strategy.close('short', when=longCond == true and tradeType == 'SHORT')
    strategy.exit('XL', from_entry='long', profit=TP, loss=SL)
    strategy.exit('XS', from_entry='short', profit=TP, loss=SL)

// === /STRATEGY ===
// eof



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