
यह रणनीति एक ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेंड पर आधारित है और चलती औसत को ट्रैक करती है। यह विभिन्न मापदंडों के सेट की उच्चतम और निम्नतम कीमतों की चलती औसत का उपयोग करके बाजार की प्रवृत्ति का न्याय करती है और ट्रेंड टर्नओवर पर संबंधित ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। जब कीमत ऊपर की ओर ट्रैक की गई चलती औसत को तोड़ती है, तो अधिक करें; जब कीमत नीचे की ओर ट्रैक की गई चलती औसत को तोड़ती है, तो खाली करें। यह रणनीति एक ही समय में स्टॉप और स्टॉप लेवल सेट करने के लिए एटीआर का उपयोग करती है।
यह रणनीति बाजार की प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए विभिन्न पैरामीटर सेट की उच्चतम और निम्नतम कीमतों की सरल चलती औसत का उपयोग करती है। विशेष रूप से, यह दो समूहों का निर्माण करता है जो चलती औसत को ट्रैक करते हैंः
h1 और l1 से बना ऊपर की ओर ट्रैक करने वाला चलती औसत प्रणाली. h1 उच्चतम मूल्य का सरल चलती औसत है, जो बाजार की प्रवृत्ति के ऊपरी ट्रैक को दर्शाता है; l1 नीचे की ट्रैक है, जिसमें h1 को घटाकर एटीआर मूल्य बनाया गया है। जब कीमत h1 को पार करती है, तो एक बहुसंकेत उत्पन्न होता है; जब कीमत l1 को पार करती है, तो एक ब्लीडिंग सिग्नल उत्पन्न होता है।
नीचे की ओर ट्रैक करने वाली चलती औसत प्रणाली जिसमें h2 और l2 शामिल हैं. h2 सबसे कम कीमत का सरल चलती औसत है, जो बाजार की प्रवृत्ति के निचले ट्रैक को दर्शाता है; l2 h2 और एटीआर मानों का गठन करने वाला एक ऊपरी ट्रैक है। जब कीमत नीचे से गुजरती है तो एक शून्य संकेत उत्पन्न होता है। जब कीमत ऊपर से गुजरती है तो एक बर्फ संकेत उत्पन्न होता है।
दोहरी-रेल प्रणाली का उपयोग करने से रुझान मोड़ को अधिक सटीक रूप से निर्धारित किया जा सकता है, कुछ शोर ट्रेडों को फ़िल्टर किया जा सकता है। साथ ही, एटीआर मानों का उपयोग स्टॉप-लॉस और स्टॉप-स्टॉप स्तरों को सेट करने के लिए किया जाता है, जो प्रति शेयर जोखिम-लाभ अनुपात को नियंत्रित करता है।
इस रणनीति के कुछ प्रमुख फायदे हैं:
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
क्या करें?
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
इस रणनीति के समग्र एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, कोर मानसिकता दोहरी रेल फिल्टर और एटीआर गतिशील रोक नुकसान के माध्यम से प्रवृत्ति मोड़ पहचानने और एकल नुकसान को सीमित करने के लिए है. यह कुछ वास्तविक मूल्य है, लेकिन यह भी काफी अनुकूलन के लिए जगह है. यह पैरामीटर के अनुकूलन के माध्यम से और अन्य संकेतकों के साथ संयोजन के माध्यम से बेहतर प्रभाव प्राप्त कर सकते हैं.
/*backtest
start: 2023-12-05 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("I Like Winners And Love Loosers!", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
highest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Highest Length")
highest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Highest Average Length")
lowest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Length")
lowest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Average Length")
atr_length = input(14, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(2, type=input.integer, minval=1, title="ATR Multiplier")
a = atr(atr_length) * atr_multiplier
h1 = sma(highest(high, highest_length), highest_average)
l1 = h1 - a
h2 = sma(lowest(low, lowest_length), lowest_average)
l2 = h2 + a
buy1_signal = crossover(close, h1)
sell1_signal = crossunder(close, l1)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy1_signal)
strategy.close("Buy", when=sell1_signal)
buy2_signal = crossunder(close, h2)
sell2_signal = crossover(close, l2)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=buy2_signal)
strategy.close("Sell", when=sell2_signal)
y1 = plot(h1, title="H1", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y2 = plot(l1, title="L1", color=color.red, transp=50, linewidth=2)
y3 = plot(h2, title="H2", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y4 = plot(l2, title="L2", color=color.red, transp=50, linewidth=2)
fill(y1,y2,color=color.green)
fill(y3,y4,color=color.red)