सकारात्मक चैनल ईएमए ट्रेलिंग स्टॉप रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-18 12:10:45
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अवलोकन

यह रणनीति एक चैनल-आधारित स्टॉप लॉस रणनीति है जो ईएमए संकेतक का उपयोग करती है। यह ट्रेंड जजमेंट, चैनल ट्रैकिंग, और गतिशील स्टॉप लॉस और अन्य मुख्यधारा के तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करती है। यह ईएमए के क्रम का न्याय करके बैल और भालू चक्र निर्धारित करती है और एटीआर चैनल ट्रैकिंग को स्टॉप लॉस को लागू करने के लिए जोड़ती है ताकि स्टॉप लॉस बिंदु मूल्य आंदोलनों को ट्रैक करना जारी रख सके। इस तरह का स्टॉप लॉस विचार अधिक सक्रिय है और प्रभावी रूप से बहुत आक्रामक स्टॉप लॉस के माध्यम से टूटने की संभावना से बचा जाता है।

रणनीति तर्क

रणनीति मुख्य रूप से बैल और भालू स्थिति निर्धारित करने के लिए अलग-अलग चक्रों के साथ तीन ईएमए वक्रों का उपयोग करती है।

  • ईएमए5>ईएमए20>ईएमए40 एक बैल चक्र है
  • ईएमए20>ईएमए5>ईएमए40 एक बैल चक्र है
  • ईएमए20>ईएमए40>ईएमए5 एक बैल चक्र है
  • ईएमए40>ईएमए20>ईएमए5 एक भालू चक्र है
  • ईएमए40>ईएमए5>ईएमए20 एक भालू चक्र है
  • ईएमए5>ईएमए40>ईएमए20 एक भालू चक्र है

बैल और भालू चक्र निर्धारित करने के बाद, रणनीति चैनल रेंज के रूप में एसएमएमए नमूना के-लाइन मूल्य और एटीआर संकेतक गुणकों का उपयोग करती है। ट्रेडिंग सिग्नल केवल तब जारी किए जाते हैं जब मूल्य इस चैनल को तोड़ता है। इसके अलावा, ट्रेडिंग सिग्नल जारी होने के बाद, एटीआर गतिशील ट्रैकिंग स्टॉप लॉस तंत्र को स्टॉप लॉस की स्थिति को समायोजित करने के लिए सक्रिय किया जाएगा।

लाभ

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. बैल और भालू चक्रों का आकलन करने के लिए ईएमए का उपयोग बाजार के रुझानों में महत्वपूर्ण बिंदुओं को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है
  2. एटीआर चैनलों पर आधारित प्रवेश बिंदुओं का निर्माण बाजार समेकन के दौरान गलत तरीके से प्रवेश से बचा जाता है
  3. एटीआर गतिशील ट्रैकिंग स्टॉप लॉस लाभ लॉक को अधिकतम कर सकता है और जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है

जोखिम और अनुकूलन

इस रणनीति के मुख्य जोखिम अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स के कारण होने वाली समस्याओं में केंद्रित हैं, जैसे कि ओवरट्रेडिंग और स्टॉप लॉस को तोड़ना।

  1. सर्वोत्तम पैरामीटर मैच खोजने के लिए ईएमए चक्र मापदंडों के संयोजन का अनुकूलन करें
  2. स्टॉप लॉस को बहुत करीब या बहुत दूर होने से रोकने के लिए एटीआर मल्टीपल साइज को अनुकूलित करें
  3. चंचल बाजारों के दौरान गलत प्रविष्टियों से बचने के लिए अन्य फ़िल्टरिंग संकेतक जोड़ें

निष्कर्ष

यह रणनीति एक अपेक्षाकृत पूर्ण स्टॉप लॉस ट्रेडिंग सिस्टम बनाने के लिए कई मुख्यधारा के तकनीकी संकेतकों और तरीकों जैसे ट्रेंड जजमेंट, चैनल ट्रेडिंग और गतिशील स्टॉप लॉस को एकीकृत करती है। पैरामीटर ट्यूनिंग और जोखिम नियंत्रण में अनुकूलन के लिए अभी भी बहुत जगह है। यह उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जिनके पास स्टॉप लॉस के लिए उच्च आवश्यकताएं हैं।


/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-12 04:00:00
period: 1m
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/
// © kgynofomo

//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy [ETH|M15]",overlay = true, pyramiding = 1,initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.cash,default_qty_value = 10000)

ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)

cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle

bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)

// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)

buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below

barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop




atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50

long_condition =  buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition =  sell and bear_cycle and atr_valid

Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition

if long_condition
    strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")

if Exit_long_condition
    strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
    // strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")


if short_condition
    strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")


// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
    strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
    // strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")




inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0

// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)


plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)


// //atr > close *0.01* parameter

// // MONTHLY TABLE PERFORMANCE - Developed by @QuantNomad
// // *************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************
// show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Performance ?', group='Performance - credits: @QuantNomad')
// prec = input(2, 'Return Precision', group='Performance - credits: @QuantNomad')

// if show_performance
//     new_month = month(time) != month(time[1])
//     new_year  = year(time)  != year(time[1])
    
//     eq = strategy.equity
    
//     bar_pnl = eq / eq[1] - 1
    
//     cur_month_pnl = 0.0
//     cur_year_pnl  = 0.0
    
//     // Current Monthly P&L
//     cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : 
//                      (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 
    
//     // Current Yearly P&L
//     cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : 
//                      (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1  
    
//     // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
//     var month_pnl  = array.new_float(0)
//     var month_time = array.new_int(0)
    
//     var year_pnl  = array.new_float(0)
//     var year_time = array.new_int(0)
    
//     last_computed = false
    
//     if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islastconfirmedhistory))
//         if (last_computed[1])
//             array.pop(month_pnl)
//             array.pop(month_time)
            
//         array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
//         array.push(month_time, time[1])
    
//     if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islastconfirmedhistory))
//         if (last_computed[1])
//             array.pop(year_pnl)
//             array.pop(year_time)
            
//         array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
//         array.push(year_time, time[1])
    
//     last_computed := barstate.islastconfirmedhistory ? true : nz(last_computed[1])
    
//     // Monthly P&L Table    
//     var monthly_table = table(na)
    
//     if (barstate.islastconfirmedhistory)
//         monthly_table := table.new(position.bottom_center, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
    
//         table.cell(monthly_table, 0,  0, "",     bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 1,  0, "Jan",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 2,  0, "Feb",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 3,  0, "Mar",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 4,  0, "Apr",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 5,  0, "May",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 6,  0, "Jun",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 7,  0, "Jul",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 8,  0, "Aug",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 9,  0, "Sep",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
    
    
//         for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
//             table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
            
//             y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
//             table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color, text_color=color.new(color.white, 0))
            
//         for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
//             m_row   = year(array.get(month_time, mi))  - year(array.get(year_time, 0)) + 1
//             m_col   = month(array.get(month_time, mi)) 
//             m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
            
//             table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color, text_color=color.new(color.white, 0))



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