यह रणनीति एक द्विदिश अनुकूलन रेंज फ़िल्टरिंग गति ट्रैकिंग रणनीति है

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-24 11:31:51
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अवलोकन

यह रणनीति एक द्विदिश अनुकूलनशील रेंज फ़िल्टरिंग गति ट्रैकिंग रणनीति है। यह मूल्य उतार-चढ़ाव को ट्रैक करने के लिए एक अनुकूलनशील रेंज फ़िल्टर का उपयोग करता है और मूल्य की दिशा निर्धारित करने के लिए मात्रा संकेतकों को जोड़ती है, ताकि कम खरीद और उच्च बिक्री को लागू किया जा सके।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. मूल्य में उतार-चढ़ाव को ट्रैक करने के लिए एक अनुकूलनशील रेंज फ़िल्टर का उपयोग करें। फ़िल्टर का आकार उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित रेंज अवधि, मात्रा और पैमाने के अनुसार अनुकूलनशील रूप से समायोजित किया जाता है।

  2. दो प्रकार के फ़िल्टर हैंः प्रकार 1 और प्रकार 2. प्रकार 1 एक मानक रेंज ट्रैकिंग प्रकार है, और प्रकार 2 एक चरणबद्ध गोल प्रकार है।

  3. फ़िल्टर और समापन मूल्य के बीच संबंध के आधार पर मूल्य उतार-चढ़ाव की दिशा निर्धारित करें। ऊपरी रेल ऊपर की ओर तेजी है, और निचली रेल नीचे की ओर मंदी है।

  4. पिछले दिन की तुलना में समापन मूल्य की वृद्धि और गिरावट के साथ संयुक्त, मूल्य की दिशा निर्धारित करें। मूल्य वृद्धि तेजी है और मूल्य गिरावट मंदी है।

  5. जब कीमत ऊपरी ट्रैक से टूटती है और मूल्य बढ़ता है तो खरीद संकेत जारी करें; जब कीमत निचले ट्रैक से टूटती है और मूल्य गिरता है तो बिक्री संकेत जारी करें।

लाभ विश्लेषण

  1. अनुकूली रेंज फिल्टर बाजार के उतार-चढ़ाव को सटीक रूप से पकड़ सकता है।

  2. दो प्रकार के फिल्टर विभिन्न व्यापारिक वरीयताओं को पूरा कर सकते हैं।

  3. वॉल्यूम संकेतकों का संयोजन मूल्य दिशा को प्रभावी ढंग से पहचान सकता है।

  4. यह रणनीति लचीली है और बाजार की परिस्थितियों के अनुसार मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है।

  5. अनुकूलन योग्य व्यापारिक स्थिति तर्क।

जोखिम विश्लेषण

  1. गलत पैरामीटर सेटिंग्स से ओवरट्रेडिंग या मिसिंग ट्रेड हो सकती हैं।

  2. ब्रेकआउट सिग्नल में एक निश्चित देरी होती है।

  3. वॉल्यूम संकेतक में कुछ हद तक रुकावट का खतरा होता है।

  4. रेंज ब्रेक फंसने के लिए प्रवण हैं।

जोखिम रोकथाम:

  1. उपयुक्त पैरामीटर संयोजन चुनें और उन्हें समय पर समायोजित करें।

  2. रुझानों की पहचान करने के लिए अन्य संकेतकों को मिलाएं।

  3. प्रमुख स्तरों और रुझान उलटने के आसपास सावधानी से व्यापार करें।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. इष्टतम संयोजन खोजने के लिए रेंज आकारों और चिकनाई चक्रों के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. विभिन्न प्रकार के फ़िल्टर आज़माएं और अपना पसंदीदा प्रकार चुनें।

  3. अन्य वॉल्यूम संकेतक या सहायक तकनीकी संकेतक के साथ प्रयोग करें।

  4. अप्रासंगिक व्यापार को कम करने के लिए व्यापारिक स्थिति तर्क को अनुकूलित और समायोजित करें।

  5. अनुकूलित स्थिति आकार निर्धारित करने के लिए बाजार प्रमेय शामिल करें।


/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Range Filter [DW] & Labels", shorttitle="RF [DW] & Labels", overlay=true)


//Conditional Sampling EMA Function 
Cond_EMA(x, cond, n)=>
    var val     = array.new_float(0)
    var ema_val = array.new_float(1)
    if cond
        array.push(val, x)
        if array.size(val) > 1
            array.remove(val, 0)
        if na(array.get(ema_val, 0))
            array.fill(ema_val, array.get(val, 0))
        array.set(ema_val, 0, (array.get(val, 0) - array.get(ema_val, 0))*(2/(n + 1)) + array.get(ema_val, 0))
    EMA = array.get(ema_val, 0)
    EMA

//Conditional Sampling SMA Function
Cond_SMA(x, cond, n)=>
    var vals = array.new_float(0)
    if cond
        array.push(vals, x)
        if array.size(vals) > n
            array.remove(vals, 0)
    SMA = array.avg(vals)
    SMA

//Standard Deviation Function
Stdev(x, n)=>
    sqrt(Cond_SMA(pow(x, 2), 1, n) - pow(Cond_SMA(x, 1, n), 2))

//Range Size Function
rng_size(x, scale, qty, n)=> 
    ATR      = Cond_EMA(tr(true), 1, n)
    AC       = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
    SD       = Stdev(x, n)
    rng_size = scale=="Pips" ? qty*0.0001 : scale=="Points" ? qty*syminfo.pointvalue : scale=="% of Price" ? close*qty/100 : scale=="ATR" ? qty*ATR :
               scale=="Average Change" ? qty*AC : scale=="Standard Deviation" ? qty*SD : scale=="Ticks" ? qty*syminfo.mintick : qty   

//Two Type Range Filter Function
rng_filt(h, l, rng_, n, type, smooth, sn, av_rf, av_n)=>
    rng_smooth = Cond_EMA(rng_, 1, sn)
    r          = smooth ? rng_smooth : rng_
    var rfilt  = array.new_float(2, (h + l)/2)
    array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
    if type=="Type 1"
        if h - r > array.get(rfilt, 1)
            array.set(rfilt, 0, h - r)
        if l + r < array.get(rfilt, 1)
            array.set(rfilt, 0, l + r)
    if type=="Type 2"
        if h >= array.get(rfilt, 1) + r
            array.set(rfilt, 0, array.get(rfilt, 1) + floor(abs(h - array.get(rfilt, 1))/r)*r)
        if l <= array.get(rfilt, 1) - r
            array.set(rfilt, 0, array.get(rfilt, 1) - floor(abs(l - array.get(rfilt, 1))/r)*r)
    rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)
    hi_band1  = rng_filt1 + r
    lo_band1  = rng_filt1 - r
    rng_filt2 = Cond_EMA(rng_filt1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n)
    hi_band2  = Cond_EMA(hi_band1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n)
    lo_band2  = Cond_EMA(lo_band1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n)
    rng_filt  = av_rf ? rng_filt2 : rng_filt1
    hi_band   = av_rf ? hi_band2 : hi_band1
    lo_band   = av_rf ? lo_band2 : lo_band1
    [hi_band, lo_band, rng_filt]
 
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Filter Type
f_type = input(defval="Type 1", options=["Type 1", "Type 2"], title="Filter Type")

//Movement Source
mov_src = input(defval="Close", options=["Wicks", "Close"], title="Movement Source")

//Range Size Inputs
rng_qty   = input(defval=2.618, minval=0.0000001, title="Range Size")
rng_scale = input(defval="Average Change", options=["Points", "Pips", "Ticks", "% of Price", "ATR", "Average Change", "Standard Deviation", "Absolute"], title="Range Scale")

//Range Period
rng_per = input(defval=14, minval=1, title="Range Period (for ATR, Average Change, and Standard Deviation)")

//Range Smoothing Inputs
smooth_range = input(defval=true, title="Smooth Range")
smooth_per   = input(defval=27, minval=1, title="Smoothing Period")

//Filter Value Averaging Inputs
av_vals    = input(defval=true, title="Average Filter Changes")
av_samples = input(defval=2, minval=1, title="Number Of Changes To Average")

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//High And Low Values
h_val = mov_src=="Wicks" ? high : close
l_val = mov_src=="Wicks" ? low : close

//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(h_val, l_val, rng_size((h_val + l_val)/2, rng_scale, rng_qty, rng_per), rng_per, f_type, smooth_range, smooth_per, av_vals, av_samples)

//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir    := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward   = fdir==1 ? 1 : 0
downward = fdir==-1 ? 1 : 0

//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color  = upward and (close > filt) ? (close > close[1] ? #05ff9b : #00b36b) :
             downward and (close < filt) ? (close < close[1] ? #ff0583 : #b8005d) : #cccccc

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, transp=0, linewidth=3,  title="Filter")

//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=#05ff9b, transp=100, title="High Band")
l_band_plot = plot(l_band, color=#ff0583, transp=100, title="Low Band")

//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=#00b36b, transp=85, title="High Band Fill")
fill(l_band_plot, filt_plot, color=#b8005d, transp=85, title="Low Band Fill")

//Bar Color
barcolor(bar_color)

//External Trend Output
plot(fdir, transp=100, editable=false, display=display.none, title="External Output - Trend Signal")

// Trading Conditions Logic
longCond = close > filt and close > close[1] and upward > 0 or close > filt and close < close[1] and upward > 0 
shortCond = close < filt and close < close[1] and downward > 0 or close < filt and close > close[1] and downward > 0

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1

// Strategy Entry and Exit
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = shortCondition)

strategy.close("Buy", when = shortCondition)
strategy.close("Sell", when = longCondition)

// Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title = "Buy Signal", text ="BUY", textcolor = color.white, style=shape.labelup, size = size.normal, location=location.belowbar, color = color.green, transp = 0)
plotshape(shortCondition, title = "Sell Signal", text ="SELL", textcolor = color.white, style=shape.labeldown, size = size.normal, location=location.abovebar, color = color.red, transp = 0)

// Alerts
alertcondition(longCondition, title="Buy Alert", message = "BUY")
alertcondition(shortCondition, title="Sell Alert", message = "SELL")


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