सुपर ट्रेंड इंडिकेटर और इक्विटी कर्व ट्रेडिंग पर आधारित मात्रात्मक रणनीति


निर्माण तिथि: 2024-01-15 11:41:53 अंत में संशोधित करें: 2024-01-15 11:41:53
कॉपी: 1 क्लिक्स: 601
1
ध्यान केंद्रित करना
1617
समर्थक

सुपर ट्रेंड इंडिकेटर और इक्विटी कर्व ट्रेडिंग पर आधारित मात्रात्मक रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि सुपर ट्रेंडिंग सूचक और नेटवर्थ वक्र ट्रेडिंग के संयोजन में, जब सुपर ट्रेंडिंग सूचक खरीद या बेचने का संकेत देता है, तो हम सीधे ट्रेडों को निष्पादित नहीं करते हैं, लेकिन यह निर्धारित करते हैं कि क्या वर्तमान नेटवर्थ वक्र इसकी चलती औसत से नीचे है। हम केवल तभी स्थिति खोलते हैं जब नेटवर्थ वक्र चलती औसत से ऊपर होता है। जब नेटवर्थ वक्र चलती औसत से नीचे होता है, तो हम वर्तमान रणनीति के व्यापार को रोकते हैं। यह प्रभावी रूप से घाटे के विस्तार को रोकता है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति के दो भाग हैं:

  1. प्रवृत्ति सूचक
  2. नेटवर्थ वक्र व्यापार

सुपरट्रेंड सूचक के लिए गणना सूत्र निम्नानुसार हैः

रेल पर = स्रोत मूल्य - ATR गुणा * ATR नीचे की पटरी = स्रोत मूल्य + ATR गुणा * ATR

इसमें, एटीआर औसत वास्तविक तरंगों को दर्शाता है। ओवरट्रेंडिंग सूचक एटीआर का उपयोग करने के लिए करते हैं, जब कीमतों में उतार-चढ़ाव होता है, तो वे बेचने के लिए संकेत देते हैं, और जब कीमतों में उतार-चढ़ाव होता है, तो वे खरीदते हैं।

नेटवर्थ वक्र ट्रेडिंग का विचार यह है कि हम रणनीति के नेटवर्थ वक्र के लिए एक चलती औसत लेते हैं और जब नेटवर्थ वक्र चलती औसत से नीचे होता है, तो हम वर्तमान रणनीति के लिए ट्रेडिंग को रोक देते हैं और नेटवर्थ वक्र के ऊपर जाने के बाद फिर से ट्रेडिंग शुरू करते हैं।

यह रणनीति दोनों को जोड़ती है, एक बार ट्रेंडिंग सूचक ने एक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न कर दिया है, हम सीधे व्यापार नहीं करते हैं, लेकिन यह देखते हैं कि क्या वर्तमान शुद्ध मूल्य वक्र चलती औसत से अधिक है। केवल जब दोनों एक साथ फिट होते हैं, तो हम एक स्थिति खोलते हैं। यह ट्रेंडिंग सूचक के जोखिम को प्रभावी ढंग से टाल सकता है और अत्यधिक नुकसान से बचा सकता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभों में शामिल हैंः

  1. ओवर-ट्रेंडिंग सूचकांक के जोखिम को प्रभावी ढंग से रोका जा सकता है। ओवर-ट्रेंडिंग सूचकांक अपने आप में नुकसान से प्रभावी रूप से बचने में असमर्थ हैं, और नेटवर्थ वक्र ट्रेडिंग इस कमी को पूरा कर सकती है।

  2. जब व्यापार प्रतिकूल होता है, तो रणनीति के व्यापार को निलंबित कर दिया जा सकता है, जिससे अत्यधिक नुकसान से बचा जा सकता है। जब तक बाजार में बदलाव नहीं हो जाता तब तक फिर से खोला जा सकता है।

  3. स्थिति को स्वचालित रूप से प्रबंधित किया जा सकता है, मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है। जब नेटवर्थ वक्र चलती औसत से नीचे होता है तो स्वचालित रूप से रोक दिया जाता है, और जब यह उच्च होता है तो स्वचालित रूप से शुरू होता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. पैरामीटर की गलत सेटिंग के परिणामस्वरूप, एक शुद्ध मूल्य वक्र व्यापार का प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं किया जा सकता है। उचित चलती औसत अवधि का चयन करने की आवश्यकता है।

  2. जब बाजार की प्रवृत्ति बदलती है, तो स्थिति को समय पर समायोजित करने में असमर्थता हो सकती है।

  3. एक अच्छा प्रवेश समय छूट सकता है, क्योंकि आपको नेटवर्थ वक्र के ऊपर उठने का इंतजार करना होगा।

क्या करें?

  1. ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर, सबसे अच्छा चलती औसत चक्र चुनें

  2. अन्य सूचकांकों के साथ प्रवृत्तियों का आकलन करने के लिए, समय पर स्थिति को समायोजित करें।

  3. उचित रूप से ट्रेडों के निलंबन को कम करने के लिए, और प्रवेश की संभावना को कम करने के लिए।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. एटीआर चक्र और एटीआर गुणांक के लिए सबसे अच्छा विकल्प खोजने के लिए विभिन्न संयोजनों का परीक्षण करें

  2. अन्य प्रकार के चलती औसत का प्रयास करें, जैसे कि सूचकांक चलती औसत, हल चलती औसत, आदि।

  3. अन्य संकेतक जोड़े जाने के लिए बाजार के रुझानों का आकलन करें और रुझानों में बदलाव के समय में स्थिति को समायोजित करें।

  4. चलती औसत चक्र को अनुकूलित करें और सबसे अच्छा संतुलन बिंदु ढूंढें। बहुत लंबी अवधि में अवसरों को याद किया जाता है, और बहुत कम समय में अक्सर निलंबित किया जाता है।

  5. व्यापार को रोकने के लिए अनुकूलित शर्तें, जैसे कि स्टॉप लॉस लाइन, जो केवल एक निश्चित स्तर तक पहुंचने के बाद बंद हो जाती है।

संक्षेप

इस रणनीति में सूक्ष्म रूप से ओवर-ट्रेंडिंग सूचक और नेटवर्थ वक्र ट्रेडिंग का संयोजन किया गया है। इस रणनीति में ओवर-ट्रेंडिंग सूचक द्वारा ट्रेंडिंग के लाभों को संरक्षित किया गया है और नेटवर्थ वक्र ट्रेडिंग के माध्यम से जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया गया है। परीक्षण के परिणामों से पता चलता है कि अधिकांश मामलों में, नेटवर्थ वक्र ट्रेडिंग का उपयोग करने से लाभप्रदता कम हो जाती है। इसलिए यह रणनीति रक्षात्मक प्रकार के व्यापारियों के लिए अधिक उपयुक्त है। पैरामीटर अनुकूलन और नियम अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक व्यापार रणनीति बन सकती है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-01-14 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Supertrend & Equity curve with EMA', overlay=false, format=format.price, precision=2, initial_capital=100000)

eqlen = input.int(25, "EQ EMA len", group = "New Equity Curve Settings")
shEQandMA = input.bool(true, "Show Original Equity Curve and MA")
shEQfilt = input.bool(true, "Show Filtered Equity Curve by MA")

Periods = input(title='ATR Period', defval=10, group = "SuperTrend Settings")
src = input(hl2, title='Source', group = "SuperTrend Settings")
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=3.0, group = "SuperTrend Settings")
changeATR = input(title='Change ATR Calculation Method ?', defval=true, group = "SuperTrend Settings")

//SuperTrend Code
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - Multiplier * atr
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + Multiplier * atr
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend

// Strategy main code
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
if buySignal
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if sellSignal
    strategy.entry('Short', strategy.short)



//Equity Curve calcs
eq = strategy.netprofit
ch = ta.change(eq)
neq = ch != 0 ? eq : na
mova = ta.ema(neq,eqlen)

// New Equity Curve
var float neweq = 0
var int ttrades = 0
var int wintrades = 0
var int losetrades = 0

switch
    strategy.netprofit == strategy.netprofit[1]  => na
    strategy.netprofit < mova and strategy.netprofit[1] > mova  => neweq := neweq + ch
    strategy.netprofit < mova and strategy.netprofit[1] < mova => na
    strategy.netprofit > mova and strategy.netprofit[1] > mova => neweq := neweq + ch

newch = ta.change(neweq)
switch
    newch == 0 => na
    newch > 0 => 
        wintrades := wintrades +1
        ttrades := ttrades +1
    newch < 0 =>
        losetrades := losetrades +1
        ttrades := ttrades +1

//plot(eq, linewidth = 2)
//plot(mova, color=color.red)
//plot(neweq, color= color.green, linewidth = 3)


//Table 
var testTable = table.new(position = position.top_right, columns = 5, rows = 10, bgcolor = color.green, border_width = 1)
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "Strategy: ", bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "Original: ", bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "Equity Curve EMA: ", bgcolor=color.white)     

table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 1, text = "Total Trades: ", bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 2, text = "Win Trades: ", bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 3, text = "Lose Trades: ", bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 4, text = "Win Rate: ", bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 5, text = "Net Profit: ", bgcolor=color.white)     

//Equity Curve EMA stat
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 1, text = str.tostring(ttrades), bgcolor=color.white)     
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 2, text = str.tostring(wintrades), bgcolor=color.white)
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 3, text = str.tostring(losetrades), bgcolor=color.white)
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 4, text = str.tostring(math.round(100*wintrades/ttrades,2)), bgcolor=color.white)
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 5, text = str.tostring(math.round(neweq)), bgcolor=color.white)

//Original Strategy stat
// table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 1, text = str.tostring(strategy.closedtrades), bgcolor=color.white)     
// table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 2, text = str.tostring(strategy.wintrades), bgcolor=color.white)
// table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 3, text = str.tostring(strategy.losstrades), bgcolor=color.white)
// table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 4, text = str.tostring(math.round(100*strategy.wintrades/strategy.closedtrades,2)), bgcolor=color.white)
// table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 5, text = str.tostring(math.round(strategy.netprofit)), bgcolor=color.white)




//New Equity curve
var newcurve = array.new_float(0)
var int ida = 0
var bool printEQ = false
if newch !=0 
    array.push(newcurve, neweq)
if bar_index > last_bar_index - array.size(newcurve) - 1 - 20  and array.size(newcurve) > 20 
    printEQ := true
else
    printEQ := false

plot(printEQ and ida < strategy.closedtrades and shEQfilt ? array.get(newcurve, ida) : na, color=color.green, linewidth = 2)

if printEQ
    ida := ida + 1
if ida >= array.size(newcurve) and printEQ
    ida := array.size(newcurve) -1



//Original Equity curve
var newcurve2 = array.new_float(0)
var int ida2 = 0
var bool printEQ2 = false
if ch !=0 
    array.push(newcurve2, eq)
if bar_index > last_bar_index - array.size(newcurve2) - 1 - 20  and array.size(newcurve2) > 20 
    printEQ2 := true
else
    printEQ2 := false

plot(printEQ2 and ida2 < strategy.closedtrades and shEQandMA  ? array.get(newcurve2, ida2) : na, color=color.blue, linewidth = 2)

if printEQ2
    ida2 := ida2 + 1
if ida2 >= array.size(newcurve2) and printEQ2
    ida2 := array.size(newcurve2) -1



//Moving Average Array
var marray = array.new_float(0)
if ch
    array.push(marray, mova)

plot(printEQ2 and  array.size(marray) > 40 and shEQandMA ? array.get(marray, ida2-1) : na, color=color.red, linewidth = 1)

hline(0,"0 line", color=color.black, linestyle = hline.style_dotted)


if (last_bar_index-1) and array.size(newcurve2) > 20 and array.size(newcurve) > 20
    l = label.new(bar_index+2, array.get(newcurve2, array.size(newcurve2)-1), "Original Equity Curve", color=color.rgb(33, 149, 243, 85), textcolor = color.black, style = label.style_label_left)
    label.delete(l[1])
    f = label.new(bar_index+2, array.get(newcurve, array.size(newcurve)-1), "Filtered Equity Curve", color=color.rgb(69, 238, 97, 85), textcolor = color.black, style = label.style_label_left)
    label.delete(f[1])