सुपर ट्रेंड एलएसएमए लॉन्ग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
सुपरट्रेंडिंग एलएसएमए मल्टीहेड रणनीति एक मल्टीहेड रणनीति है जो सुपरट्रेंडिंग सूचक और एलएसएमए चलती औसत को जोड़ती है। यह स्टॉक, क्रिप्टोकरेंसी और अन्य जैसे दीर्घकालिक ट्रेंडिंग बाजारों के लिए उपयुक्त है, जो बड़े समय के फ्रेम में बेहतर काम करता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के लिए ट्रेडिंग नियम इस प्रकार हैं:
बहु-प्रवेश सिग्नलः जब सुपरट्रेंड सूचक एक बहु-प्रवेश सिग्नल देता है और समापन मूल्य एलएसएमए चलती औसत से अधिक होता है, तो बहु-प्रवेश करें।
मल्टी हेड आउट सिग्नलः जब सुपर ट्रेंड इंडिकेटर ने शून्य सिग्नल दिया, तो बियर पॉजिशन को बंद कर दिया गया।
सुपरट्रेंड्स का उपयोग करके एक बड़े ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए, और फिर LSMA का उपयोग करके एक विशिष्ट प्रवेश बिंदु निर्धारित करने के लिए।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति में ट्रेंड ट्रैकिंग और मूविंग एवरेज को शामिल किया गया है, जो बड़े रुझानों को पकड़ने के साथ-साथ समानांतर फ़िल्टरिंग की गलतियों का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे कि उन्हें फंसने से बचा जा सके। अकेले ट्रेंड इंडिकेटर या समानांतर इंडिकेटर का उपयोग करने की तुलना में जोखिम को बेहतर तरीके से नियंत्रित किया जा सकता है।
इसके अलावा, सुपरट्रेंड अपने आप में एक निश्चित पिछड़ापन है, और एलएसएमए की चिकनी विशेषता के साथ संयुक्त, यह बाजार के शोर को प्रभावी रूप से फ़िल्टर कर सकता है और झूठे ब्रेकडाउन से भ्रामक नहीं हो सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि प्रवृत्ति को बदलने के बिंदु को सटीक रूप से निर्धारित नहीं किया जा सकता है। जब प्रवृत्ति बदलती है, तो सुपरट्रेंड और एलएसएमए की देरी के कारण नुकसान बढ़ सकता है। इस समय जोखिम को नियंत्रित करने के लिए समय पर स्टॉप की आवश्यकता होती है।
इसके अलावा, पैरामीटर सेटिंग भी रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है। यदि एटीआर पैरामीटर या कारक पैरामीटर गलत तरीके से सेट किया गया है, तो सुपरट्रेंड निर्णय प्रभाव पर छूट दी जाएगी; यदि एलएसएमए चक्र बहुत छोटा है, तो साइडवेज प्रभाव खराब है और शोर से प्रभावित हो सकता है। इसलिए पैरामीटर अनुकूलन महत्वपूर्ण है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें ताकि वे विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हों।
बढ़ी हुई रोक-टोक जब घाटा पूर्व-निर्धारित रोक-टोक की सीमा तक पहुंच जाता है, तो निष्क्रिय स्थिति को रोकने के लिए मजबूर करना
स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें. जब एक बड़ी प्रवृत्ति बनती है, तो स्थिति को उचित रूप से बढ़ाएं; जब एक प्रवृत्ति समाप्त हो जाती है, तो स्थिति को कम करें।
अधिक फ़िल्टरिंग मापदंडों को जोड़ें, जैसे कि अस्थिरता दर, मात्रा और ऊर्जा, और प्रवृत्ति के उलट होने के जोखिम से बचें।
प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए एक गहरी सीखने के मॉडल का उपयोग करना, सरल सुपरट्रेंड आकलन के बजाय, प्रवृत्ति का आकलन करना और अधिक बुद्धिमान बनाना।
संक्षेप
सुपर ट्रेंड एलएसएमए बहु-हेड रणनीति ट्रेंड ट्रैकिंग सूचक और औसत रेखा सूचक के लाभों को एकीकृत करती है, जो लंबे समय तक व्यापक दिशा को पकड़ने के लिए और औसत रेखा फ़िल्टरिंग शोर का उपयोग करने के लिए दोनों है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस तंत्र और जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल को मजबूत करने के माध्यम से, रणनीति की लाभप्रदता और जोखिम नियंत्रण क्षमता को और बढ़ाया जा सकता है, जो एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक रणनीति है।
/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
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)