
Myo_LS_D क्वांटिफाइंग रणनीति एक ट्रैक-स्टॉप रणनीति है जो बहु-खुली दोहरी पटरियों पर आधारित है। यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए कई संकेतकों का उपयोग करती है, जैसे कि औसत रेखा, मूल्य टूटना, रिस्क-रिटर्न अनुपात आदि। उच्च जीत की दर और लाभप्रदता प्राप्त की जाती है, जब रुझान का सही आकलन किया जाता है।
इस रणनीति में मुख्य रूप से ट्रेंड जजिंग मॉड्यूल, मल्टी मॉड्यूल, रिक्त मॉड्यूल, ट्रैकिंग स्टॉप मॉड्यूल आदि शामिल हैं।
प्रवृत्ति निर्णय मॉड्यूल समग्र प्रवृत्ति की दिशा का निर्णय करने के लिए डोनचैन चैनल का उपयोग करता है। अधिक प्रवेश करने के लिए, यह ऊपर की प्रवृत्ति में होना आवश्यक है, और कम करने के लिए, यह नीचे की प्रवृत्ति में होना आवश्यक है।
बहु-मॉड्यूल नए उच्च, निम्न, और लंबी-रेखा औसत रेखा स्थान जैसे कारकों को ध्यान में रखता है। रिक्त मॉड्यूल नए उच्च, निम्न, और छोटी-रेखा औसत रेखा स्थान जैसे कारकों को ध्यान में रखता है। यह सुनिश्चित करता है कि महत्वपूर्ण मूल्य बिंदुओं को ऊपर या नीचे तोड़ने पर स्थिति बनाई जाए।
स्टॉप ट्रैक मॉड्यूल दो अलग-अलग चक्रों के लिए SMA औसत रेखा का उपयोग करके मूल्य परिवर्तन को वास्तविक समय में ट्रैक करता है। जब कीमत औसत रेखा से नीचे गिरती है, तो स्थिति को बंद कर दिया जाता है। यह वास्तविक समय ट्रैकिंग प्रवृत्ति में लाभ को अधिकतम करने में मदद करती है।
स्टॉप-लॉस सेटिंग्स स्टॉप-लॉस को बढ़ाने पर विचार करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि स्टॉप-लॉस बिंदु समर्थन बिंदु से बहुत दूर है, ताकि झटके से बचा जा सके।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बहु-खाली और अलग-अलग भंडारण के लिए है, जो कि रोकथाम की रणनीति को ट्रैक करता है।
मल्टी-स्पेस अलगाव एकतरफा रुझानों से लाभ के अवसरों को अधिकतम कर सकता है।
ट्रैक स्टॉप वास्तविक समय समायोजन के माध्यम से उच्च लाभप्रदता प्राप्त कर सकते हैं। पारंपरिक स्टॉप के मुकाबले लाभ में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
स्टॉप लॉस का विस्तार करने से झटके आने की संभावना कम हो जाती है और नुकसान का जोखिम कम हो जाता है।
इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित बिंदुओं पर केंद्रित हैंः
प्रवृत्ति निर्णय में त्रुटि होने पर, यह प्रतिगामी स्थिति के नुकसान का कारण बन सकता है। डोनचेन पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है या अनुकूलित करने के लिए अन्य सूचक निर्णय जोड़े जा सकते हैं।
ट्रैकिंग स्टॉप बहुत अधिक कट्टरपंथी है, और यह संभव है कि पूर्व-स्टॉप स्थायी रूप से लाभान्वित न हो। स्टॉप औसत रेखा के अंतराल को अनुकूलित करने के लिए उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है।
स्टॉप लॉस रेंज बहुत छोटी है, जिससे भूकंप की संभावना बढ़ सकती है। जोखिम को कम करने के लिए स्टॉप लॉस को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है।
इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः
प्रवृत्ति निर्णय मॉड्यूल का अनुकूलन, निर्णय की सटीकता में सुधार। MACD जैसे अधिक संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार किया जा सकता है।
स्टॉप को ट्रैक करने के तरीके को समायोजित करें, लाभ के लिए और अधिक स्थान का विस्तार करें। उदाहरण के लिए, स्टॉप लाइन को अनुपात में स्थानांतरित किया जा सकता है।
स्टॉपर के दायरे का विस्तार करें या स्टॉपर को बंद करने के बारे में सोचें ताकि आगे के झटके की संभावना कम हो सके।
विभिन्न किस्मों के पैरामीटर अलग-अलग होते हैं, जिन्हें प्रशिक्षण दिया जा सकता है ताकि सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन प्राप्त किया जा सके।
Myo_LS_D रणनीति समग्र रूप से एक अपेक्षाकृत परिपक्व स्थिर बहु-हवाई ट्रैकिंग रोकथाम रणनीति है। इसके फायदे स्पष्ट हैं, जोखिम नियंत्रित है, और यह लंबे समय तक उपयोग करने के लायक है। भविष्य में आगे के अनुकूलन के माध्यम से, इसकी लाभप्रदता को लगातार बढ़ाया जा सकता है, और यह एक और उत्कृष्ट मात्रात्मक रणनीति बन सकती है।
/*backtest
start: 2023-12-15 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © agresiynin
//@version=5
// ©Myo_Pionex
strategy(
title = "Myo_simple strategy_LS_D",
shorttitle = "Myo_LS_D",
overlay = true )
// var
lowest_price = ta.lowest(low, 200)
highest_price = ta.highest(high, 200)
min_800 = ta.lowest(low, 800)
max_800 = ta.highest(high, 800)
tp_target_L = min_800 + (max_800 - min_800) * math.rphi
tp_target_S = max_800 - (max_800 - min_800) * math.rphi
sl_length_L = input.int(100, "做多的止損長度", minval = 50, maxval = 300, step = 50)
sl_length_S = input.int(100, "做空的止損長度", minval = 50, maxval = 300, step = 50)
sl_L = lowest_price * (1 - 0.005)
sl_S = highest_price * (1 + 0.005)
rrr_L = tp_target_L - sl_L / sl_L
rrr_S = ta.lowest(low, 800) + ta.highest(high, 800) - ta.lowest(low, 800) * math.rphi / ta.highest(high, 200) + 0.005 * ta.highest(high, 200) - ta.lowest(low, 200) - 0.005 * ta.lowest(low, 200)
smalen1 = input.int(10, "做多追蹤止盈SMA長度1", options = [5, 10, 20, 40, 60, 80])
smalen2 = input.int(20, "做多追蹤止盈SMA長度2", options = [5, 10, 20, 40, 60, 80])
smalen1_S = input.int(5, "做空追蹤止盈SMA長度1", options = [5, 10, 20, 40, 60, 80])
smalen2_S = input.int(10, "做空追蹤止盈SMA長度2", options = [5, 10, 20, 40, 60, 80])
TrendLength_L = input.int(400, "做多趨勢線", options = [100, 200, 300, 400, 500])
TrendLength_S = input.int(300, "做空趨勢線", options = [100, 200, 300, 400, 500])
SMA1 = ta.sma(close, smalen1)
SMA2 = ta.sma(close, smalen2)
SMA1_S = ta.sma(close, smalen1_S)
SMA2_S = ta.sma(close, smalen2_S)
shortlength = input.int(20, "短期均價K線數量")
midlength = input.int(60, "中期均價K線數量")
longlength = input.int(120, "長期均價K線數量")
ShortAvg = math.sum(close, shortlength)/shortlength
MidAvg = math.sum(close, midlength)/midlength
LongAvg = math.sum(close, longlength)/longlength
// Trend
basePeriods = input.int(8, minval=1, title="趨勢基準線")
basePeriods_Short = input.int(26, "做空基準線")
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
baseLine = donchian(basePeriods)
baseLine_Short = donchian(basePeriods_Short)
trend = request.security(syminfo.tickerid, "D", baseLine)
isUptrend = false
isDowntrend = false
baseLine_D = request.security(syminfo.tickerid, "D", baseLine)
plot(baseLine_D, color=#B71C1C, title="趨勢基準線")
if close[0] > baseLine_D
isUptrend := true
if close[0] < baseLine_Short
isDowntrend := true
// Long
// Condition
// entry
con_a = low > lowest_price ? 1 : 0
con_b = high > highest_price ? 1 : 0
con_c = close[0] > ta.sma(close, TrendLength_L) ? 1 : 0
con_d = isUptrend ? 1 : 0
con_e = rrr_L > 3 ? 1 : 0
con_a1 = close[0] > ShortAvg[shortlength] ? 1 : 0
con_b1 = close[0] > MidAvg[midlength] ? 1 : 0
// close
con_f = ta.crossunder(close, SMA1) and ta.crossunder(close, SMA2) ? 1 : 0
con_g = close < ta.lowest(low, sl_length_L)[1] * (1 - 0.005) ? 1 : 0
// exit
con_h = tp_target_L
// Main calculation
LongOpen = false
AddPosition_L = false
if con_a + con_b + con_c + con_e + con_a1 + con_b1 >= 4 and con_d >= 1
LongOpen := true
// Short
// Condition
// entry
con_1 = high < highest_price ? 1 : 0
con_2 = low < lowest_price ? 1 : 0
con_3 = close[0] < ta.sma(close, TrendLength_S) ? 1 : 0
con_4 = isDowntrend ? 1 : 0
con_5 = rrr_S > 3 ? 1 : 0
con_11 = close[0] < ShortAvg[shortlength] ? 1 : 0
con_12 = close[0] < MidAvg[midlength] ? 1 : 0
// close
con_6 = ta.crossover(close, SMA1_S) and ta.crossover(close, SMA2_S) ? 1 : 0
con_7 = close > ta.highest(high, sl_length_S)[1] * (1 + 0.005) ? 1 : 0
// exit
con_8 = tp_target_S
// Main calculation
ShortOpen = false
AddPosition_S = false
if con_1 + con_2 + con_3 + con_4 + con_5 + con_11 + con_12 >= 5
ShortOpen := true
//
// execute
//
strategy.initial_capital = 50000
if strategy.position_size == 0
if LongOpen
strategy.entry("Long Open" , strategy.long , comment= "Long Open " + str.tostring(close[0]), qty=strategy.initial_capital/close[0])
if strategy.position_size > 0
if (con_f > 0 or con_g > 0 or ShortOpen) and close <= baseLine_D
strategy.close_all(comment="Close Long " + str.tostring(close[0]))
if strategy.position_size == 0
if ShortOpen
strategy.entry("Short Open" , strategy.short , comment= "Short Open " + str.tostring(close[0]), qty=strategy.initial_capital/close[0])
if strategy.position_size < 0
if (con_6 > 0 or con_7 > 0 or LongOpen) and close >= baseLine_D
strategy.close_all(comment="Close Short " + str.tostring(close[0]))
plot(ta.sma(close, TrendLength_L), color=#e5c212, title="LTradeTrend")
plot(ta.sma(close, TrendLength_S), color=#1275e5, title="STradeTrend")
plot(SMA1, "SMA1", color = color.lime, linewidth = 2)
plot(SMA2, "SMA2", color = color.rgb(255, 0, 255), linewidth = 2)