सुपर ट्रेंड एलएसएमए लंबी रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-18 10:43:14
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अवलोकन

सुपर ट्रेंड एलएसएमए लॉन्ग रणनीति एक लंबी रणनीति है जो सुपर ट्रेंड संकेतक को एलएसएमए चलती औसत के साथ जोड़ती है। यह स्टॉक और क्रिप्टोकरेंसी जैसे दीर्घकालिक ट्रेंडिंग बाजारों के लिए उपयुक्त है, और बड़े समय सीमाओं के तहत बेहतर काम करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के व्यापार नियम इस प्रकार हैं:

लॉन्ग एंट्री सिग्नलः जब सुपर ट्रेंड इंडिकेटर लॉन्ग सिग्नल देता है और क्लोजिंग प्राइस LSMA चलती औसत से ऊपर होता है, तो लॉन्ग जाएं।

लंबी निकास संकेतः जब सुपर ट्रेंड संकेतक लघु संकेत देता है, तो लंबी स्थिति को बंद कर दें।

यानी सुपर ट्रेंड का उपयोग समग्र ट्रेंड दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है, जबकि एलएसएमए का उपयोग विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति ट्रेंड फॉलो करने और मूविंग एवरेज को जोड़ती है। यह बड़े ट्रेंड को पकड़ सकती है और झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग कर सकती है, जिससे फंसने से बचा जा सकता है। केवल एक ट्रेंड इंडिकेटर या मूविंग एवरेज का उपयोग करने की तुलना में, इसमें बेहतर जोखिम नियंत्रण है।

इसके अतिरिक्त, सुपर ट्रेंड में स्वयं कुछ पिछड़ता है। एलएसएमए की चिकनाई सुविधा के साथ संयुक्त, यह प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकता है और झूठे ब्रेकआउट से गुमराह होने से बच सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम ट्रेंड रिवर्स पॉइंट्स को सटीक रूप से निर्धारित करने में असमर्थता है। सुपर ट्रेंड और एलएसएमए के पीछे रहने के कारण, ट्रेंड बदलते समय नुकसान बढ़ सकता है। जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए समय पर स्टॉप लॉस का उपयोग किया जाना चाहिए।

इसके अलावा, पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को भी प्रभावित करती हैं। यदि एटीआर पैरामीटर या कारक पैरामीटर गलत तरीके से सेट किए जाते हैं, तो सुपर ट्रेंड की प्रभावशीलता से समझौता किया जाएगा। यदि एलएसएमए अवधि बहुत कम सेट की जाती है, तो फ़िल्टरिंग प्रभाव खराब होगा और यह शोर के लिए कमजोर होगा। इसलिए, पैरामीटर अनुकूलन महत्वपूर्ण है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालित रूप से मापदंडों को अनुकूलित करें ताकि वे विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हों।

  2. स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें. जब नुकसान पूर्व निर्धारित स्टॉप लॉस स्तर तक पहुँचता है तो अनिवार्य परिसमापन।

  3. स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें. जब प्रमुख रुझान बनते हैं तो उचित रूप से पदों को बढ़ाएं, और रुझान समाप्त होने पर पदों को कम करें.

  4. रुझान उलटने के जोखिमों से बचने के लिए अधिक फ़िल्टरिंग संकेतक जैसे कि अस्थिरता संकेतक, मात्रा संकेतक आदि जोड़ें।

  5. प्रवृत्तियों का न्याय करने के लिए सरल सुपर ट्रेंड के बजाय डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें, जिससे प्रवृत्ति निर्धारण अधिक बुद्धिमान हो।

निष्कर्ष

सुपर ट्रेंड एलएसएमए लॉन्ग रणनीति ट्रेंड ट्रैकिंग संकेतकों और चलती औसत संकेतकों के लाभों को एकीकृत करती है। यह लंबी अवधि के दौरान बड़ी तस्वीर को पकड़ सकती है, और शोर को फ़िल्टर करने के लिए चलती औसत का उपयोग कर सकती है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस तंत्र, मजबूत जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल के साथ, इस रणनीति की लाभप्रदता और जोखिम नियंत्रण क्षमताओं को और बढ़ाया जा सकता है, जिससे यह एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक रणनीति बन जाती है।


/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
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period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Supertrend LSMA long Strategy", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)


atrPeriod = input(14, "ATR Length")
factor = input(3, "Factor")

//Time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//LSMA
lengthx = input(title="Length LSMA", type=input.integer, defval=101)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, lengthx, offset)



[_, direction] = supertrend(factor, atrPeriod)

if(time_cond)
    if change(direction) < 0 and close > lsma
        strategy.entry("long", strategy.long)
    
    if change(direction) > 0 //and close < lsma
        strategy.close("long")
        //strategy.entry("short", strategy.short)

//strategy.close("long",when=close<lsma)
//strategy.close("short",when=change(direction) < 0 )

    
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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