वास्तविक रेंज आधारित भारित चलती औसत क्रॉस पीरियड रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-17 15:09:28
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेंड जजमेंट के लिए क्रॉस पीरियड इंडिकेटर बनाने के लिए ट्रू रेंज और वेटेड मूविंग एवरेज (डब्ल्यूएमए) का उपयोग करती है। साथ ही, इसमें स्थिर मुनाफे का पीछा करने के लिए कई स्टॉप लॉस तंत्रों के साथ पिरामिड स्थिति संचय तंत्र है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति पहले ऊपर आयाम (उप) और नीचे आयाम (बाजा) की गणना करती है, और फिर क्रमशः तेज लाइन (कोर्टो) चक्र और धीमी लाइन (लार्गो) चक्र के डब्ल्यूएमए की गणना करती है। तेजी से और धीमी लाइनों के बीच का अंतर फिर से डब्ल्यूएमए के माध्यम से गणना की जाती है। जब संकेतक 0 से ऊपर जाता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब यह 0 से नीचे जाता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

बाजार में प्रवेश करने के बाद, रणनीति 5 पदों को पूर्व निर्धारित करती है, जो पिरामिड (डबल) तरीके से संचित होते हैं। साथ ही, एक स्टॉप लॉस तंत्र सेट किया जाता है ताकि जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, बाद की खोली गई पदों का आकलन किया जा सके कि क्या वर्तमान फ्लोटिंग लाभ स्टॉप लॉस लाइन से कम है।

लाभ विश्लेषण

रणनीति में क्रॉस-साइकिल जजमेंट, पिरामिड पोजीशन एक्यूलेशन और मल्टीपल स्टॉप लॉस जैसे तंत्र शामिल हैं, जो जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकते हैं और स्थिर मुनाफे का पीछा कर सकते हैं।

क्रॉस-साइकिल निर्णय तेजी से और धीमी रेखाओं के संयोजन के माध्यम से एक प्रवृत्ति निर्णय प्रणाली स्थापित करते हैं, जो प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकते हैं और प्रवृत्ति मोड़ बिंदुओं की पहचान कर सकते हैं। पिरामिड पद प्रवृत्ति की शुरुआत में अधिक लाभ कमा सकते हैं, और कई स्टॉप लॉस तंत्र प्रभावी रूप से एकल नुकसान को नियंत्रित कर सकते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम एक अचानक घटना की संभावना है जो बाजार में तेजी से उलटफेर का कारण बनती है जो स्टॉप लॉस कटऑफ को ट्रिगर करती है और नुकसान का कारण बनती है। इसके अलावा, अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स भी रणनीति की स्थिरता को प्रभावित करेगी।

स्टॉप लॉस लाइन को उचित रूप से ढीला करके बाजार उलटने के जोखिम से निपटा जा सकता है। पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करना और चक्र पैरामीटर, पदों की संख्या आदि को समायोजित करना रणनीति की स्थिरता में सुधार कर सकता है।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

आकलन के लिए सांख्यिकीय संकेतकों को बढ़ाएं, मापदंडों को सही करने और रणनीति को अधिक अनुकूल बनाने के लिए अस्थिरता और मात्रा जैसे संकेतकों का उपयोग करें।
निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को बढ़ाएं, निर्णय लेने में सहायता करने और रणनीति सटीकता में सुधार के लिए LSTM और अन्य डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें।
स्थिति प्रबंधन तंत्रों को अनुकूलित करना, स्थिति वृद्धि के आयाम को फ्लोटिंग लाभ प्रतिशत के अनुसार समायोजित करने पर विचार करना ताकि स्थिति वृद्धि को अधिक उचित बनाया जा सके।
स्पॉट और फ्यूचर्स आर्बिट्रेज के माध्यम से जोखिमों को और अधिक नियंत्रित करने के लिए वायदा हेजिंग मॉडल को शामिल करना।

सारांश

संक्षेप में, यह पिरामिड स्थिति संचय और कई स्टॉप लॉस तंत्र के साथ ट्रू रेंज संकेतकों पर आधारित एक क्रॉस-साइकिल प्रवृत्ति रणनीति है, जो जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकती है और स्थिर लाभ का पीछा कर सकती है। यह एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। हालांकि, जोखिमों को उलटने और पैरामीटर अनुकूलन समस्याओं पर अभी भी ध्यान देने की आवश्यकता है। सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और अन्य पहलुओं में आगे अनुकूलन किया जा सकता है।

/*backtest
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basePeriod: 1h
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*/

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// © MaclenMtz

//@version=5
strategy("[MACLEN] Rangos", shorttitle="Rangos [https://t.me/Bitcoin_Maclen]", overlay=false )

//------WINDOW----------

i_startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2022 00:00 -0700"), title = "Start Time", group = "Backtest Window")
i_endTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2025 00:00 -0700"), title = "End Time")
window = true

//-----------------------------

sube = close>close[1] ? ta.tr : 0
baja = close<close[1] ? ta.tr : 0

corto = input(10)
largo = input(30)
suavizado = input(10)

fastDiff = ta.wma(sube, corto) - ta.wma(baja,corto)
slowDiff = ta.wma(sube, largo) - ta.wma(baja, largo)
ind = ta.wma(fastDiff - slowDiff, suavizado)

iColor = ind>0 ? color.green : ind<0 ? color.red : color.black
plot(ind, color=iColor)
plot(0, color=color.white)

long = ind[1]<ind and ind[2]<ind[1] and ind<0
short = ind[1]>ind and ind[2]>ind[1] and ind>0

plotshape(long and not long[1], style = shape.xcross, color=color.green, location=location.bottom, size=size.tiny)
plotshape(short and not short[1], style = shape.xcross, color=color.red, location=location.top, size=size.tiny)

//Contratos
contrato1 = input(50000)/(16*close)
c1 = contrato1
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//cap_enopentrade = strategy.opentrades == 1 ? c1: strategy.opentrades == 2 ? c1+c2: strategy.opentrades == 3 ? c1+c2+c3: strategy.opentrades == 4 ? c1+c2+c3+c4: strategy.opentrades == 5 ? c1+c2+c3+c4+c5 : 0
openprofit_porc = math.round((close-strategy.position_avg_price)/strategy.position_avg_price * 100,2)

porc_tp = input.float(6.5)
safe = input(-6)

//----------------Strategy---------------------------

if strategy.opentrades == 0
    strategy.entry('BUY1', strategy.long, qty=c1, when = long and not long[1] and window)

if strategy.opentrades == 1
    strategy.entry('BUY2', strategy.long, qty=c2, when = long and not long[1] and window and openprofit_porc<safe)

if strategy.opentrades == 2
    strategy.entry('BUY3', strategy.long, qty=c3, when = long and not long[1] and window and openprofit_porc<safe)

if strategy.opentrades == 3
    strategy.entry('BUY4', strategy.long, qty=c4, when = long and not long[1] and window and openprofit_porc<safe)

if strategy.opentrades == 4
    strategy.entry('BUY5', strategy.long, qty=c5, when = long and not long[1] and window and openprofit_porc<safe)

min_prof = strategy.openprofit>0

strategy.close_all(when=short and min_prof)

plot(openprofit_porc)

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