द्विदिश मूल्य सफलता चलती औसत समय व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-15 16:28:12
टैगः

img

अवलोकन

ड्यूल डायरेक्शन प्राइस ब्रेकथ्रू मूविंग एवरेज टाइमिंग ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेडिंग सिग्नल निर्धारित करने के लिए मूविंग एवरेज के प्राइस ब्रेकथ्रू का उपयोग करती है। यह कीमत की तुलना निर्दिष्ट अवधि के मूविंग एवरेज के साथ करती है और जब कीमत मूविंग एवरेज के माध्यम से टूटती है तो ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल तर्क यह हैः

  1. निर्दिष्ट अवधि (उदाहरण के लिए 200 दिन) के चलती औसत (EMA) की गणना EMA फंक्शन का उपयोग करके की जाती है।

  2. ईएमए के साथ बंद मूल्य की तुलना करें यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कीमत ईएमए के माध्यम से टूटती है। विशेष रूप से, जब बंद मूल्य ईएमए से ऊपर होता है, तो मूल्य ईएमए के माध्यम से टूट जाता है; जब बंद मूल्य ईएमए से नीचे होता है, तो मूल्य ईएमए के माध्यम से टूट जाता है।

  3. सफलताओं के आधार पर लंबे और छोटे संकेतों का निर्धारण करें। जब कीमत ईएमए के माध्यम से टूटती है, तो लंबा संकेत उत्पन्न करें; जब कीमत ईएमए के माध्यम से टूटती है, तो छोटा संकेत उत्पन्न करें।

  4. जब सिग्नल ट्रिगर हो जाता है, तो एक निश्चित प्रतिशत (जैसे 100%) के साथ ऑर्डर दें और स्टॉप लॉस और ले लाभ की कीमतें सेट करें।

  5. जब स्टॉप लॉस या टेक प्रॉफिट की कीमत छू जाती है, तो स्थिति बंद हो जाती है।

  6. मूविंग एवरेज के माध्यम से कीमत के टूटने के समय से लाभ प्राप्त करने के लिए प्रक्रिया को दोहराएं।

यह रणनीति समझने और लागू करने के लिए सरल और सीधा है। इसका उद्देश्य चलती औसत के माध्यम से तोड़ने के संकेतों द्वारा अल्पकालिक गति को पकड़ना है। लेकिन इसमें कुछ पिछड़ने और व्हिपसा जोखिम भी हैं।

लाभ

  • सरल और स्पष्ट तर्क, समझने और सत्यापित करने में आसान।
  • चलती औसत की विशेषताओं का उपयोग करके सुचारू रूप से ट्रैकिंग करने की क्षमता।
  • उच्च व्यापारिक आवृत्ति, अल्पकालिक व्यापार के लिए उपयुक्त।
  • मूल्य परिवर्तन पर त्वरित प्रतिक्रिया, सही समय पर पकड़ना।

जोखिम

  • एक निश्चित स्तर की पिछड़न, कीमत की प्रारंभिक सफलता को याद कर सकती है।
  • बार-बार चुटकी लेने पर बार-बार व्यापार करना।
  • तेज उलटफेरों पर रुकने का जोखिम।

अनुकूलन विधियों में पैरामीटर ट्यूनिंग, अधिक प्रभावी संकेतकों का उपयोग, व्यापार आवृत्ति आदि को कम करना शामिल है। अनुकूलन स्टॉप और फ़िल्टरिंग स्थितियां जोखिमों को भी नियंत्रित कर सकती हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

  • बेहतर समाधान के लिए विभिन्न प्रकार और चलती औसत के मापदंडों का परीक्षण करें, जैसे कि ईएमए, एसएमए, एलडब्ल्यूएमए।
  • वाइप्सॉ ट्रेडों से बचने के लिए फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें, जैसे वॉल्यूम, बोलिंगर बैंड, एटीआर आदि।
  • जोखिम को कम करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ रणनीतियों को अनुकूलित और परीक्षण करें।
  • एक मजबूत व्यापार प्रणाली के लिए प्रवृत्ति का अनुसरण, औसत प्रतिगमन और अन्य रणनीतियों का संयोजन करें।
  • व्यापक अनुकूलन क्षमता के लिए पैरामीटर जोड़ें।

निष्कर्ष

इस रणनीति में अल्पकालिक गति को पकड़ने के लिए चलती औसत को ट्रैक करने का अपेक्षाकृत सरल तर्क है। फायदे में प्रतिक्रियाशीलता और उपयोग में आसानी शामिल है; नुकसान में लेगिंग और जड़ता शामिल हैं। रणनीति को अधिक ठोस और व्यापक बनाने के लिए संकेतक चयन, स्टॉप लॉस तंत्र, फ़िल्टरिंग तकनीकों पर आगे अनुकूलन किया जा सकता है।


/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/

// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with

//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='RF - B&S Signals', initial_capital=1000, currency=currency.GBP, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, overlay=true)


i_startTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2020 12:00 +0000'), title='Backtest Start')
i_endTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2024 12:00 +0000'), title='Backtest End')

inDateRange     = true
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

emaLength = input.int(200, title="EMA Length")

    // Determine stop loss price

//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
//    AC       = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
    wper = n * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
    AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
    rng_size = AC
    rng_size

//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
    r = rng_
    var rfilt = array.new_float(2, x)
    array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
    if x - r > array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x - r)
    if x + r < array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x + r)
    rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)

    hi_band = rng_filt1 + r
    lo_band = rng_filt1 - r
    rng_filt = rng_filt1
    [hi_band, lo_band, rng_filt]

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')

//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')

//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')

//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)

//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0

//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_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

//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc


ema = ta.ema(close,emaLength)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)

//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)

//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')

//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')

//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)

if  inDateRange and close>ema
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    
if   inDateRange and close<ema
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)


plot(ema)




//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))

//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id='Long', stop=longStopPrice, limit=longTakePrice)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id='Short', stop=shortStopPrice, limit=shortTakePrice)




अधिक