पैराबोलिक एसएआर ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में पैरालाइन SAR (स्टॉप लॉस रिवर्स) इंडिकेटर का उपयोग किया जाता है जो ईएमए रेविन के साथ मिलकर फ़िल्टर किया जाता है जिससे ट्रेडिंग सिग्नल की सटीकता में सुधार होता है। यह रणनीति उन व्यापारियों के लिए उपयुक्त है जो ट्रेंड ट्रैक करते हैं।
रणनीति सिद्धांत
जब एसएआर मूल्य के नीचे होता है और कीमत धीमी ईएमए औसत से ऊपर होती है, तो एक बहु सिग्नल उत्पन्न होता है; जब एसएआर मूल्य के ऊपर होता है और कीमत धीमी ईएमए औसत से नीचे होती है, तो एक शून्य सिग्नल उत्पन्न होता है। साथ ही, एक अतिरिक्त फ़िल्टरिंग को तेज ईएमए औसत और धीमी ईएमए औसत के क्रॉसिंग के माध्यम से किया जाता है। इस तरह से झूठे संकेतों से बचा जा सकता है जो एसएआर सूचक को अकेले उपयोग करने पर हो सकते हैं।
विशेष रूप से, बहु-संकेतों को ट्रिगर करने की शर्तें हैंः 1) SAR कल के समापन मूल्य से नीचे है और वर्तमान समापन मूल्य से ऊपर है; 2) वर्तमान समापन मूल्य धीमी ईएमए औसत से अधिक है या धीमी ईएमए औसत के नीचे धीमी ईएमए औसत से अधिक है; 3) वर्तमान समापन मूल्य SAR मूल्य से अधिक है और धीमी ईएमए औसत से अधिक है।
एक रिक्त संकेत की ट्रिगर शर्तें हैंः 1) SAR कल के समापन मूल्य से ऊपर है और वर्तमान समापन मूल्य से नीचे है; 2) वर्तमान समापन मूल्य धीमी ईएमए औसत विचलन या धीमी ईएमए औसत पर धीमी ईएमए औसत से नीचे है; 3) वर्तमान समापन मूल्य SAR मूल्य और धीमी ईएमए औसत विचलन से नीचे है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह रणनीति SAR और EMA के एकसमान फिल्टरिंग के संयोजन में है, जिससे ट्रेंड की दिशा को बेहतर ढंग से पहचाना जा सकता है और झूठे संकेतों को कम किया जा सकता है।
लाभ इस प्रकार हैं:
- एसएआर सूचक मूल्य परिवर्तनों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया देता है और रुझान में बदलाव की पहचान करता है।
- ईएमए एकसमान-लाइन फ़िल्टर प्रवृत्ति की दिशा को और अधिक पुष्टि करने में मदद करता है और एसएआर सूचकांक को अकेले उपयोग करने पर गलत संकेतों से बचाता है।
- एक सहायक निर्णय के रूप में धीमी गति से ईएमए औसत क्रॉसिंग के साथ, संकेत की सटीकता में सुधार किया जा सकता है।
- पैरामीटर के माध्यम से अनुकूलन रणनीति की लाभप्रदता में सुधार कर सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जैसे किः
- SAR और ईएमए की औसत स्थिति में एक गलत संकेत हो सकता है, जो रणनीतिक लाभ को प्रभावित कर सकता है। इस जोखिम को पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से कम किया जा सकता है।
- ईएमए औसत रेखा में देरी होती है, जो प्रवृत्ति को बदलने के लिए सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु को याद कर सकती है। ईएमए चक्र को कम करने के लिए उचित रूप से छोटा किया जा सकता है ताकि देरी कम हो सके।
- बड़े पैमाने पर आघात के दौरान रुकावट के नुकसान को तोड़ना आसान है, जिससे रणनीति को अधिक नुकसान होता है। रुकावट सीमा को उचित रूप से ढीला किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- एसएआर सूचक के चरण लंबाई और अधिकतम मान पैरामीटर का अनुकूलन करें ताकि यह कीमतों में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील हो सके।
- धीमी गति से ईएमए और तेजी से ईएमए के चक्र मापदंडों का अनुकूलन करें और सबसे अच्छा संयोजन खोजें।
- ईएमए विचलन मापदंडों को अनुकूलित करें और गलत संकेत दर को कम करें।
- सिग्नल की सटीकता बढ़ाने के लिए MACD, KDJ आदि जैसे अन्य संकेतकों को फ़िल्टर करें।
- स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करें और एकल नुकसान को कम करें।
संक्षेप
इस रणनीति में एसएआर सूचकांक और ईएमए औसत रेखा के लाभों को एकीकृत किया गया है, जिससे एक अधिक लचीली प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति तैयार की गई है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने की क्षमता अधिक है, और ट्रेंड ट्रैकिंग में बेहतर प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है। यह रणनीति उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जिनके पास अच्छी जोखिम प्रबंधन जागरूकता और पैरामीटर अनुकूलन क्षमता है।
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("SAR Trend Trader Strategy By: jhanson107", shorttitle="SAR Trend Trader Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
SlowEMALength = input(100, "Slow EMA Length")
FastEMALength = input(10, "Fast EMA Length")
emaoffset = input(1.00, "EMA Offset %")
start = input(0.01)
increment = input(0.005)
maximum = input(0.08)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
psar = sar(start, increment, maximum)
ema = ema(close, SlowEMALength)
fastema = ema(close, FastEMALength)
offset = (emaoffset / 100) * ema
// Signals
long = high[1] < psar[2] and high >= psar[1] and close > ema + offset or crossunder(ema, fastema) and close > psar and close > ema + offset
short = low[1] > psar[2] and low <= psar[1] and close < ema - offset or crossover(ema, fastema) and close < psar and close < ema - offset
// Plot PSAR
plot(psar, title="PSAR", color = low < psar and not long ? green : red, trackprice=true)
//Barcolor
barcolor(close > psar and close > ema + offset and fastema > ema ? green : na)
barcolor(close > psar and close < ema + offset or close > psar and fastema < ema ? white : na)
barcolor(close < psar and close < ema - offset and fastema < ema and close? red : na)
barcolor(close < psar and close > ema - offset or close < psar and fastema > ema ? white : na)
//Plot EMA
plot(ema, color=blue, linewidth=1, transp=0, title="Slow EMA")
plot(fastema, color=purple, linewidth=1, transp=0, title="Fast EMA")
if(high > psar)
strategy.close("Short")
if(low < psar)
strategy.close("Long")
if(long and time_cond)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long")
if(short and time_cond)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short")
if (not time_cond)
strategy.close_all()