चंद्रमा चरण गणना के आधार पर बिटकॉइन ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति के आधार पर चंद्र चरण चक्र के रूप में एक व्यापार संकेत के रूप में, कई संकेतकों के संयोजन में आरएसआई, मैकड, ओबीवी और अन्य के रूप में पहचानने के लिए व्यापार के अवसरों के लिए डिजिटल मुद्राओं जैसे बिटकॉइन. इस रणनीति के मुख्य लाभ का उपयोग करने के लिए एक बाहरी कारक के रूप में व्यापार के लिए संकेत प्रवर्तन, के विपरीत, ज्यादातर रणनीतियों पर निर्भर करता है, केवल तकनीकी संकेतकों, कुछ हद तक से बचने के लिए बाजार में हेरफेर.
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य तर्क यह है कि चंद्रमा चरण चक्र के विभिन्न चरणों के आधार पर यह निर्धारित किया जाता है कि क्या अधिक या कम करने के लिए उपयुक्त है। चंद्रमा चरण की गणना के लिए सूत्र हैः
चंद्रमा चरण चक्र की लंबाई = 29.5305882 दिन किसी ज्ञात पूर्णिमा के दिन, उस पूर्णिमा से वर्तमान समय तक के दिनों की गणना की जा सकती है चंद्रमा चरण आयु = ज्ञात पूर्ण चंद्रमा से दिनों की संख्या का प्रतिशत चंद्र चरण चक्र की लंबाई चंद्रमा चरण = 1 + cos (चंद्रमा चरण आयु / चंद्रमा चरण चक्र की लंबाई)*2*π))/2
चंद्रमा के चरणों के आकार के आधार पर यह निर्धारित किया जा सकता है कि वर्तमान में कौन सा चंद्रमा चरण है। चंद्रमा चरण 0 और 1 के बीच बदलता है, जो कि पूर्ण चंद्रमा से अधिक निकटता को दर्शाता है, और जो छोटा है वह नव चंद्रमा के करीब है।
रणनीति यह निर्धारित करने के लिए कि क्या मासिक चरण की सीमा अधिक या कम करने के लिए उपयुक्त है। यदि मासिक चरण की सीमा अधिक से अधिक है (डिफ़ॉल्ट 0.51), तो अधिक करने का अवसर है; यदि मासिक चरण की सीमा कम से कम है (डिफ़ॉल्ट 0.49), तो खाली करने का अवसर है।
इसके अलावा, रणनीति व्यापार की मात्रा, आरएसआई, एमएसीडी जैसे संकेतकों के साथ संयुक्त है, जो अवांछनीय स्थितियों में व्यापार संकेतों को रोकने के लिए है। केवल जब व्यापार की मात्रा बढ़ जाती है, तो आरएसआई और एमएसीडी उपयुक्त होते हैं, तो स्थिति खोली जाती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ प्रमुख फायदे हैं:
- चंद्रमा के चरणों का उपयोग करके एक अद्वितीय ट्रेडिंग सिग्नल प्रदान करना, कुछ हद तक बाजार में हेरफेर से बचने के लिए
- बाजार की स्थिति का आकलन करने के लिए विभिन्न संकेतकों का संयोजन, प्रतिकूल परिस्थितियों में व्यापार से बचें
- औसत वास्तविक तरंग दैर्ध्य एटीआर का उपयोग उचित लेनदेन की मात्रा की गणना करने के लिए किया जाता है, जिससे एकल लेनदेन पर अधिकतम नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जाता है
- बड़े नुकसान को रोकने के लिए रोकथाम की स्थापना
- ओबीवी के माध्यम से धन के प्रवाह का आकलन करें और विपक्ष में व्यापार से बचें
- लाभ को लॉक करने के लिए चलती रोक को सेट करें
कुल मिलाकर, यह रणनीति चंद्रमा चरणों के अद्वितीय लाभों का लाभ उठाती है, और उच्च-संभाव्यता वाले व्यापारिक अवसरों की पहचान करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों के साथ, जोखिम नियंत्रण के माध्यम से व्यापारिक जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करती है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित जोखिम हैं:
- चन्द्रमा के चरणों और बाजार की चाल कभी-कभी गलत हो सकती है
- अनुचित स्टॉपलॉस सेटिंग को वापस लेने से रणनीति को समय से पहले बंद कर दिया जा सकता है
- एमएसीडी, आरएसआई और अन्य संकेतकों के गलत संकेतों की संभावना
- गलत तरीके से सेट किए गए मोबाइल स्टॉपलॉस से रणनीति को अधिक लाभ मिल सकता है
इन जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः
- चंद्रमा के चरणों को समायोजित करना और चंद्रमा की विश्वसनीयता सुनिश्चित करना
- इष्टतम पैरामीटर का चयन करने के लिए रिटर्न स्टॉप पैरामीटर के कई सेटों का परीक्षण करें
- MACD और RSI के पैरामीटर को समायोजित करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे कुशलता से संकेत दे रहे हैं
- अधिकतम मुनाफे के लिए चलती स्टॉप लॉस के कई सेटों का परीक्षण करना
पैरामीटर अनुकूलन और समग्र सूचकांक के उपयोग के माध्यम से, ट्रेडिंग जोखिम को काफी हद तक टाला जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाने के लिए अभी भी जगह हैः
- विभिन्न चंद्र चरणों के मापदंडों का परीक्षण करने के लिए सबसे अच्छा थ्रेशोल्ड खोजने के लिए;
- इस प्रकार, हम अपने व्यापार को और अधिक सूचकांकों के साथ संयोजित करने की कोशिश कर सकते हैं, जो रणनीति की प्रभावशीलता को बढ़ा सकते हैं।
- जोखिम और लाभ को संतुलित करने के लिए हानिकारक तंत्र के पैरामीटर को अनुकूलित करें;
- इस प्रकार, हम व्यापार के अधिक प्रकारों का विस्तार कर सकते हैं और रणनीति की व्यापकता को सत्यापित कर सकते हैं।
संक्षेप
इस रणनीति के माध्यम से महीने के चरण में अद्वितीय ट्रेडिंग सिग्नल, मुख्यधारा के तकनीकी संकेतक के साथ सहयोग, उच्च दक्षता Bitcoin व्यापार को प्राप्त करता है. एकल संकेतक रणनीति की तुलना में, इस रणनीति बाजार में हेरफेर के जोखिम के लिए बेहतर प्रतिरक्षा है, और एक अद्वितीय लाभ है. जोखिम की रोकथाम और अनुकूलन पैरामीटर को रोककर, बेहतर रिटर्न प्राप्त करने के लिए स्थिर है. इस रणनीति को और भी उन्नत किया जा सकता है, और इसमें बहुत बड़ी आवेदन संभावनाएं हैं.
/*backtest
start: 2023-01-08 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Lunar Phase Strategy by Symphoenix", overlay=true)
// Input parameters
start_year = input(2023, title="Start year")
end_year = input(2023, title="End year")
longPhaseThreshold = input(0.51, title="Long Phase Threshold")
shortPhaseThreshold = input(0.49, title="Short Phase Threshold")
riskPerTrade = input(0.05, title="Risk Per Trade (as a % of Equity)")
stopLossPerc = input(0.01, title="Stop Loss Percentage")
atrLength = input(21, title="ATR Length for Volatility")
trailPerc = input(0.1, title="Trailing Stop Percentage")
maxDrawdownPerc = input(0.1, title="Maximum Drawdown Percentage")
volumeLength = input(7, title="Volume MA Length")
// Constants for lunar phase calculation and ATR
atr = ta.atr(atrLength)
volMA = ta.sma(volume, volumeLength) // Volume moving average
// Improved Lunar Phase Calculation
calculateLunarPhase() =>
moonCycleLength = 29.5305882
daysSinceKnownFullMoon = (time - timestamp("2019-12-12T05:12:00")) / (24 * 60 * 60 * 1000)
lunarAge = daysSinceKnownFullMoon % moonCycleLength
phase = ((1 + math.cos(lunarAge / moonCycleLength * 2 * math.pi)) / 2)
phase
lunarPhase = calculateLunarPhase()
// Advanced Volume Analysis
priceChange = ta.change(close)
obv = ta.cum(priceChange > 0 ? volume : priceChange < 0 ? -volume : 0)
// Additional Technical Indicators
rsi = ta.rsi(close, 14)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
// Calculate Position Size based on Volatility and Account Equity
calculatePositionSize() =>
equity = strategy.equity
riskAmount = equity * riskPerTrade
positionSize = riskAmount / atr
if positionSize > 1000000000000
positionSize := 1000000000000
positionSize
positionSize = calculatePositionSize()
// Maximum Drawdown Tracking
var float maxPortfolioValue = na
maxPortfolioValue := math.max(maxPortfolioValue, strategy.equity)
drawdown = (maxPortfolioValue - strategy.equity) / maxPortfolioValue
// Check for maximum drawdown
if drawdown > maxDrawdownPerc
strategy.close_all()
strategy.cancel_all()
// Volume Analysis
isVolumeConfirmed = volume > volMA
// Date Check for Backtesting Period
isWithinBacktestPeriod = year >= start_year and year <= end_year
// Entry and Exit Conditions
// Adjusted Entry and Exit Conditions
longCondition = lunarPhase > longPhaseThreshold and lunarPhase < 0.999 and isVolumeConfirmed and obv > obv[1] and rsi < 70 and macdLine > signalLine and isWithinBacktestPeriod
shortCondition = lunarPhase < shortPhaseThreshold and lunarPhase > 0.001 and isVolumeConfirmed and obv < obv[1] and rsi > 30 and macdLine < signalLine and isWithinBacktestPeriod
if longCondition
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
if strategy.position_size < positionSize
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
strategy.exit("Exit Long", "Long", trail_offset=atr * trailPerc, trail_points=atr)
if shortCondition
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
if strategy.position_size > -positionSize
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
strategy.exit("Exit Short", "Short", trail_offset=atr * trailPerc, trail_points=atr)
// Implementing Stop-Loss Logic
longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc)
shortStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc)
if strategy.position_size > 0 and close < longStopLoss
strategy.close("Long")
if strategy.position_size < 0 and close > shortStopLoss
strategy.close("Short")