के-लाइन समापन मूल्य लंबी-छोटी तुलना और ईएमए फ़िल्टरिंग पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
रणनीति का अवलोकन
इस रणनीति का नाम एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो K लाइन के समापन मूल्य की तुलना में ईएमए फ़िल्टर के साथ की जाती है। यह रणनीति ईएमए फ़िल्टर के साथ मिलकर एक निश्चित अवधि में K लाइन के समापन मूल्य के रूप में निर्मित बहु-हेड K लाइनों और खाली K लाइनों की संख्या की गणना करती है, जो ट्रेडिंग समय अवधि के अनुरूप होने पर निर्णय लेने के लिए अधिक-खाली संकेत देती है।
2. रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य तर्क यह है कि K लाइनों की संख्या जो हाल ही में लुकबैक चक्र के दौरान बढ़ी है और बंद हो गई है, को upCloseCount और K लाइनों की संख्या जो बंद हो गई है, को downCloseCount पर रखा गया है। यदि अधिक संख्या में बढ़ी है, तो इसे एक बहु-स्तरीय बाजार के रूप में माना जाता है, और यदि अधिक संख्या में बंद हो जाती है, तो इसे एक खाली बाजार के रूप में माना जाता है। कीमतों की प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए ईएमए सूचकांक और फ़िल्टर के रूप में, केवल ईएमए से अधिक कीमतों पर विचार करने के लिए अधिक और ईएमए से कम कीमतों पर विचार करने के लिए खाली। इसके अलावा, रणनीति ने ट्रेडिंग समय अवधि सत्र 1 और सत्र 2 भी निर्धारित की है, जिसमें केवल दो समय के दौरान व्यापार किया जाता है।
यह तर्क है:
मल्टीहेड सिग्नल ट्रिगर की शर्तेंः inSession सही है (ट्रेडिंग समय के भीतर) और upCloseCount > downCloseCount (उच्च समापन K लाइनों की अधिक संख्या) और close > ema (समापन मूल्य ईएमए से अधिक है) और currentSignal “लंबा” नहीं है (वर्तमान में कोई स्थिति नहीं है)
खाली सिर सिग्नल ट्रिगर शर्तेंः inSession सही है और downCloseCount > upCloseCount ((बंद K लाइनों की अधिक संख्या) और close < ema ((ईएमए से कम बंद मूल्य) और currentSignal “short” नहीं है ((वर्तमान में कोई स्थिति नहीं है)
तीन, रणनीतिक लाभ विश्लेषण
- मूल्य प्रवृत्ति और बाजार मनोविज्ञान का आकलन करने के लिए एक निश्चित ऐतिहासिक अवधि के भीतर K-लाइन समापन मूल्य की एक बहु-क्षेत्र तुलना के माध्यम से, एक निश्चित प्रवृत्ति का पालन करने का प्रभाव है
- ईएमए सूचकांक के साथ मूल्य रुझानों को फ़िल्टर करने के लिए, उतार-चढ़ाव के दौरान गलत ट्रेडिंग से बचें
- विशिष्ट ट्रेडिंग समय सेट करें, गैर-प्रमुख ट्रेडिंग समय के दौरान शोर के बीच व्यापार करने से बचें
- प्रवृत्ति और बार-बार लेनदेन के बीच संतुलन
4. रणनीतिक जोखिम विश्लेषण
- क्षैतिज समापन में, समापन मूल्य की अधिकता को गलत तरीके से समझा जा सकता है, जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है
- EMA पैरामीटर को गलत तरीके से सेट करने से खराब फ़िल्टर प्रभाव भी हो सकता है
- ट्रेडिंग समय सीमा को गलत तरीके से सेट करने से बहुत सारे ट्रेडिंग अवसर खो जाते हैं या गलत ट्रेडिंग होती है
- इस घटना के कारण गैप के बारे में जानकारी नहीं मिल पा रही है।
क्या करें?
- ईएमए पैरामीटर का अनुकूलन करें और इष्टतम संतुलन खोजें
- ट्रेडिंग समय अनुकूलन
- स्टॉप लॉस रणनीति के साथ एकल हानि नियंत्रण
पांच, रणनीतिक अनुकूलन
- ट्रेडिंग समय के लिए अनुकूलन, सबसे अच्छा ट्रेडिंग समय खोजने के लिए
- EMA चक्र और चिकनाई के लिए पैरामीटर अनुकूलन
- एटीआर-आधारित रोकथाम
- गैप के जोखिम से बचने के लिए एक आकस्मिक घटना पहचान मॉड्यूल जोड़ा गया
- अन्य मापदंडों के साथ संयोजन पर विचार करें और बेहतर प्रवेश फ़िल्टरिंग की तलाश करें
- विभिन्न किस्मों के प्रदर्शन में भिन्नता का परीक्षण करना और भिन्नता के अनुसार पैरामीटर को समायोजित करना
VI. निष्कर्ष
इस रणनीति के एक निश्चित ऐतिहासिक अवधि के भीतर के लाइन बंद कीमतों के गठन के कई सिरों और खाली के लाइनों की संख्या की गणना करके, ईएमए सूचक के फ़िल्टरिंग प्रभाव के साथ, सेट किए गए विशिष्ट ट्रेडिंग समय अवधि में ट्रेंड सिग्नल की पहचान की जाती है। हालांकि, एक निश्चित ट्रेंड ट्रैकिंग प्रभाव है। लेकिन कुछ गलत ट्रेडिंग जोखिम भी हैं, जिन्हें पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस रणनीति, फ़िल्टरिंग सिग्नल और अन्य तरीकों के माध्यम से सुधार करने की आवश्यकता है।
/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Up vs Down Close Candles Strategy with EMA and Session Time Frames", shorttitle="UvD Strat EMA Session", overlay=true)
// User input to define the lookback period, EMA period, and session strings for time frames
int lookback = input(20, title="Lookback Period")
int emaPeriod = input(50, title="EMA Period")
string session1 = input("0900-1200", title="Time Frame 1 Session")
string session2 = input("1300-1600", title="Time Frame 2 Session")
// Calculate the EMA
float ema = ta.ema(close, emaPeriod)
// State variable to track the current signal
var string currentSignal = na
// Counting up-close and down-close candles within the lookback period
int upCloseCount = 0
int downCloseCount = 0
if barstate.isnew
upCloseCount := 0
downCloseCount := 0
for i = 0 to lookback - 1
if close[i] > close[i + 1]
upCloseCount += 1
else if close[i] < close[i + 1]
downCloseCount += 1
// Define the long (buy) and short (sell) conditions with EMA filter and session time frame
bool inSession = time(timeframe.period, session1) or time(timeframe.period, session2)
bool longCondition = inSession and upCloseCount > downCloseCount and close > ema and currentSignal != "long"
bool shortCondition = inSession and downCloseCount > upCloseCount and close < ema and currentSignal != "short"
// Enter or exit the market based on conditions
if longCondition
currentSignal := "long"
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if shortCondition
currentSignal := "short"
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Exit logic for long and short positions
if currentSignal == "long" and strategy.position_size <= 0
strategy.close("Sell")
if currentSignal == "short" and strategy.position_size >= 0
strategy.close("Buy")
plot(ema, color=color.blue, title="EMA")