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मोमेंटम ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-19 15:46:38
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अवलोकन

मोमेंटम ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति एक प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति है जो प्रमुख समर्थन / प्रतिरोध स्तरों से परे मूल्य ब्रेकआउट का पता लगाकर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। यह रणनीति महत्वपूर्ण समर्थन / प्रतिरोध स्तरों की गतिशील रूप से पहचान करने के लिए डोंचियन चैनल संकेतक का उपयोग करती है और गलत ट्रेडों से बचने के लिए चलती औसत के साथ संकेतों को आगे फ़िल्टर करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मुख्य संकेतक डोंचियन चैनल है। डोंचियन चैनल में एक निश्चित अवधि में उच्चतम मूल्य, सबसे कम मूल्य और मध्य रेखा मूल्य शामिल हैं। चैनल का ऊपरी और निचला बैंड लुकबैक अवधि के दौरान तदनुसार उच्चतम और सबसे कम कीमतों को जोड़ता है। जब मूल्य ऊपरी बैंड से ऊपर टूटता है तो एक लंबा संकेत उत्पन्न होता है, जबकि निचले बैंड से नीचे टूटने पर एक छोटा संकेत उत्पन्न होता है, जो बाजार गति में बदलाव को दर्शाता है।

चलती औसत का उपयोग प्रवृत्ति की दिशा को मापने के लिए किया जाता है। समेकन से बचने के लिए केवल चलती औसत से ऊपर की कीमत के साथ सिग्नल खरीदते हैं।

विशेष रूप से, प्रवेश की स्थिति में शामिल हैंः मूल्य डोंचियन चैनल के ऊपरी बैंड से ऊपर टूट जाता है और चलती औसत से ऊपर बंद हो जाता है। निकास की स्थिति हैः मूल्य डोंचियन चैनल के निचले बैंड से नीचे टूट जाता है।

स्टॉप लॉस डोंचियन चैनल के निचले बैंड का अनुसरण करता है, यह सुनिश्चित करता है कि स्टॉप प्रवृत्ति के साथ उच्च स्तर पर समायोजित हो।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति प्रभावी रूप से प्रवृत्ति दिशा और गति का न्याय करने के लिए दो संकेतकों को जोड़ती है, झूठे ब्रेकआउट संकेतों से गलत ट्रेडों से बचती है। इस बीच, ट्रेलिंग स्टॉप रणनीति को प्रवृत्ति के बाद लाभ को अधिकतम करने की अनुमति देता है।

विशेष रूप से, लाभ निम्नलिखित हैंः

  1. डोंचियन चैनल गतिशील रूप से प्रमुख समर्थन/प्रतिरोध स्तर निर्धारित करता है, प्रवृत्ति मोड़ बिंदुओं की पहचान करता है।

  2. चलती औसत समेकन को फ़िल्टर करती है, अनावश्यक झटके से बचती है।

  3. डोंचियन चैनल के निचले बैंड का अनुसरण करने से अधिकतम लाभ हो सकता है।

  4. उचित मापदंड विभिन्न बाजार परिवेशों में लचीलापन प्रदान करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

मुख्य जोखिमों का सामना करना पड़ाः

  1. असफल ब्रेकआउट जोखिम - मूल्य ऊपरी बैंड से ऊपर ब्रेकआउट के बाद गति को बनाए रखने में विफल रहता है।

  2. रुझान उलटा जोखिम - स्टॉप लॉस को ट्रेस करने से पहले कीमत उलटा हो जाती है।

  3. पैरामीटर अनुकूलन जोखिम - अप्रभावी पैरामीटर ओवरट्रेडिंग या अपर्याप्त संकेतों का कारण बनते हैं।

इसे कम करने के लिए वॉल्यूम कन्फर्मेशन, मूविंग एवरेज ट्यूनिंग, उचित स्टॉप डिस्टेंस जैसे कारकों को शामिल किया जाना चाहिए।

बढ़ोतरी के अवसर

आगे के अनुकूलनः

  1. उच्च गति ब्रेकआउट सुनिश्चित करने के लिए वॉल्यूम फ़िल्टर जोड़ें।

  2. उपकरण विशेषताओं के लिए चलती औसत अवधि का अनुकूलन करें।

  3. मूल्य अस्थिरता की गतिशीलता पर आधारित अनुकूलन स्टॉप लॉस तंत्र।

  4. प्रारंभिक स्टॉपआउट के बाद पुनः प्रवेश तंत्र, अतिरिक्त प्रवृत्ति फिर से शुरू करने की चाल को पकड़ने के लिए।

  5. उत्पाद बारीकियों के आधार पर मापदंडों की पहचान करने के लिए बहु-बाजार परीक्षण।

निष्कर्ष

मोमेंटम ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति ट्रेंड और मोमेंटम की ताकत को प्रभावी ढंग से मापने के लिए संकेतकों को जोड़ती है, जो अंधे प्रविष्टियों के संबंध में ट्रेंड सिस्टम के सामने आने वाले सामान्य मुद्दों से बचती है। उचित रूप से अनुकूलित मापदंड, अनुकूलन तंत्र और विभिन्न वातावरणों और उत्पादों में मजबूत परीक्षण इसे एक बहुमुखी और व्यावहारिक ब्रेकआउट प्रणाली बनाते हैं।

/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// Revision:        1
// Author:          @millerrh
// Strategy:  
//      Entry: Buy when Donchian Channel breaks out
//      Exit: Trail a stop with the lower Donchian Channel band
// Conditions/Variables:
//    1. Can add a filter to only take setups that are above a user-defined moving average (helps avoid trading counter trend) 
//    2. Manually configure which dates to back test
//    3. User-Configurable DC Channel length


// === CALL STRATEGY/STUDY, PROGRAMATICALLY ENTER STRATEGY PARAMETERS HERE SO YOU DON'T HAVE TO CHANGE THEM EVERY TIME YOU RUN A TEST ===
// (STRATEGY ONLY) - Comment out srategy() when in a study() 
strategy("Donchian Breakout", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD', 
   default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// (STUDY ONLY) - Comment out study() when in a strategy() 
//study("Donchian Breakout", overlay=true)


// === BACKTEST RANGE ===
From_Year  = input(defval = 2019, title = "From Year")
From_Month = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
From_Day   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
To_Year    = input(defval = 9999, title = "To Year")
To_Month   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
To_Day     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
Start  = timestamp(From_Year, From_Month, From_Day, 00, 00)  // backtest start window
Finish = timestamp(To_Year, To_Month, To_Day, 23, 59)        // backtest finish window

// == INPUTS ==
trigInput = input(title = "Execute Trades On...", defval = "Wick", options=["Wick","Close"]) // Useful for comparing standing stop orders vs. waiting for candle closes prior to action
stopTrail = input(title = "Trail Stops On...", defval = "ATR", options = ["ATR","Bottom of DC Channel","Midline of DC Channel","Tightest of ATR/Bot DC Channel"])
dcPeriod = input(title="DC period", type=input.integer, defval=20)

// === PLOT THE DONCHIAN CHANNEL ===
// Logic
dcUpper = highest(high, dcPeriod)
dcLower = lowest(low, dcPeriod)
dcMid = avg(dcUpper, dcLower)

// Plotting
dcUplot = plot(dcUpper, color=color.blue, linewidth=1, title="Upper Channel Line")
dcLplot = plot(dcLower, color=color.blue, linewidth=1, title="Lower Channel Line")
dcMidPlot = plot(dcMid, color=color.gray, linewidth=1, title="Mid-Line Average")
fill(dcUplot, dcLplot, color=color.gray, transp=90)

// == FILTERING ==
// Inputs
useMaFilter = input(title = "Use MA for Filtering?", type = input.bool, defval = true)
maType = input(defval="SMA", options=["EMA", "SMA"], title = "MA Type For Filtering")
maLength   = input(defval = 100, title = "MA Period for Filtering", minval = 1)

// Declare function to be able to swap out EMA/SMA
ma(maType, src, length) =>
    maType == "EMA" ? ema(src, length) : sma(src, length) //Ternary Operator (if maType equals EMA, then do ema calc, else do sma calc)
maFilter = ma(maType, close, maLength)
plot(maFilter, title = "Trend Filter MA", color = color.green, linewidth = 3, style = plot.style_line, transp = 50)

// Check to see if the useMaFilter check box is checked, this then inputs this conditional "maFilterCheck" variable into the strategy entry 
maFilterCheck = if useMaFilter == true
    maFilter
else
    0

// == ENTRY AND EXIT CRITERIA ==
// Trigger stop based on candle close or High/Low (i.e. Wick) - If doing daily timeframe, can do candle close.  Intraday should use wick.
trigResistance = trigInput == "Close" ? close : trigInput == "Wick" ? high : na
trigSupport = trigInput == "Close" ? close : trigInput == "Wick" ? low : na
buySignal = trigResistance >= dcUpper[1] // The [1] looks at the previous bar's value as it didn't seem to be triggering correctly without it (likely) DC moves with each bar
sellSignal = trigSupport <= dcLower[1]

buy = buySignal and dcUpper[1] > maFilterCheck // All these conditions need to be met to buy


// (STRATEGY ONLY) Comment out for Study
// This string of code enters and exits at the close
if (trigInput == "Close")
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = buy)
    strategy.close("Long", when = sellSignal)

// This string of code enters and exits at the wick (i.e. with pre-set stops)
if (trigInput == "Wick")
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop = dcUpper[1], when = time > Start and time < Finish and dcUpper[1] > maFilterCheck)
    strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", stop = dcLower[1])
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