पैराबोलिक एसएआर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-18 12:21:17
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अवलोकन

यह रणनीति संकेत की सटीकता में सुधार के लिए ईएमए फ़िल्टरिंग के साथ संयुक्त पैराबोलिक एसएआर (स्टॉप एंड रिवर्स) संकेतक का उपयोग करती है। यह उन व्यापारियों के लिए उपयुक्त है जो प्रवृत्ति के साथ व्यापार करते हैं।

रणनीति तर्क

एक लंबा संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब SAR कीमत से नीचे होता है और कीमत धीमी ईएमए प्लस ऑफसेट से ऊपर होती है। एक छोटा संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब SAR कीमत से ऊपर होता है और कीमत धीमी ईएमए माइनस ऑफसेट से नीचे होती है। तेज ईएमए और धीमी ईएमए के बीच क्रॉसओवर अतिरिक्त फ़िल्टरिंग प्रदान करता है। यह अकेले SAR का उपयोग करते समय झूठे संकेतों से बचाता है।

विशेष रूप से, लंबी प्रविष्टि की शर्तें हैंः

एसएआर पिछले बंद से नीचे और वर्तमान बंद से ऊपर है;
वर्तमान बंद धीमी ईएमए प्लस ऑफसेट या धीमी ईएमए के नीचे तेजी से ईएमए पार से ऊपर है;
वर्तमान बंद SAR मूल्य से ऊपर है और धीमी ईएमए प्लस ऑफसेट है।

संक्षिप्त प्रवेश की शर्तें हैंः

एसएआर पिछले बंद से ऊपर और वर्तमान बंद से नीचे है;
वर्तमान समापन धीमी ईएमए से कम या धीमी ईएमए से ऊपर के तेजी से ईएमए पार करता है;
वर्तमान बंद SAR मूल्य से नीचे है और धीमी ईएमए माइनस ऑफसेट है।

लाभ विश्लेषण

एसएआर और ईएमए फ़िल्टरिंग को मिलाकर, यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा को अच्छी तरह से पहचान सकती है और झूठे संकेतों को कम कर सकती है।

इसके लाभ निम्नलिखित हैंः

एसएआर मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया दे सकता है और रुझान उलटने के बिंदुओं की पहचान कर सकता है।
ईएमए फ़िल्टरिंग से प्रवृत्ति की दिशा की पुष्टि होती है और अकेले एसएआर का उपयोग करते समय झूठे संकेतों से बचा जाता है।
तेज और धीमी ईएमए के बीच क्रॉसओवर अतिरिक्त संकेत सटीकता प्रदान करता है।
पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से लाभप्रदता में सुधार किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिम हैंः

एसएआर और ईएमए रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान गलत संकेत उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे लाभप्रदता प्रभावित हो सकती है। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से इसे कम किया जा सकता है।
ईएमए का लेगिंग प्रभाव होता है और जब प्रवृत्ति उलट जाती है तो सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु छूट सकता है।
उच्च अस्थिरता के दौरान स्टॉप लॉस आसानी से मारा जा सकता है, जिससे अधिक नुकसान हो सकता है। स्टॉप लॉस रेंज को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

इसे अधिक संवेदनशील बनाने के लिए चरण और अधिकतम जैसे एसएआर मापदंडों को अनुकूलित करें।
इष्टतम संयोजन खोजने के लिए धीमी और तेज ईएमए अवधि का अनुकूलन करें।
झूठे संकेतों को कम करने के लिए ईएमए ऑफसेट को अनुकूलित करें.
अतिरिक्त फ़िल्टरिंग और सटीकता के लिए एमएसीडी और केडीजे जैसे अन्य संकेतक जोड़ें।
प्रति व्यापार घाटे को कम करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीति का अनुकूलन करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति एसएआर और ईएमए की ताकतों को एक लचीली प्रवृत्ति निम्नलिखित प्रणाली को डिजाइन करने के लिए जोड़ती है। कुल मिलाकर इसमें अच्छी प्रवृत्ति का पता लगाने की क्षमता है और प्रवृत्तियों को ट्रैक करने में अच्छी तरह से काम करती है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन में आगे के सुधार स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकते हैं। यह अच्छे जोखिम प्रबंधन जागरूकता और अनुकूलन कौशल वाले निवेशकों के लिए उपयुक्त 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()

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