ट्रेंड एंगल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति


निर्माण तिथि: 2024-01-25 14:35:13 अंत में संशोधित करें: 2024-01-25 14:35:13
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ट्रेंड एंगल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति के माध्यम से गणना औसत रेखा के ढलान कोण, प्रवृत्ति की दिशा का न्याय, मूल्य परिवर्तन दर के संकेतकों के साथ संयोजन में, लंबी और छोटी द्वि-दिशात्मक व्यापार. इसका सार औसत रेखा के ढलान कोण का उपयोग करके मूल्य प्रवृत्ति का निर्धारण करने के लिए, और मूल्य परिवर्तन दर के संकेतकों के लिए प्रवृत्ति ट्रैक करने की रणनीति है.

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित मापदंडों पर आधारित हैः

  1. औसत कोणः Jurik औसत और सूचकांक चलती औसत की गणना करके मूल्य प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए। कोण 0 से अधिक के लिए ऊपर की ओर प्रवृत्ति, 0 से कम के लिए नीचे की ओर प्रवृत्ति।

  2. मूल्य परिवर्तन दरः 12 K लाइनों के लिए हाल के समापन मूल्य परिवर्तन दर की गणना करें और अस्थिरता के माध्यम से अक्षम संकेतों को फ़िल्टर करें।

जब औसत कोण ऊपर की ओर है और मूल्य परिवर्तन की दर 0 से अधिक है, तो अधिक करें; जब औसत कोण नीचे की ओर है और मूल्य परिवर्तन की दर 0 से कम है, तो खाली करें।

विशेष रूप से, रणनीति पहले Jurik Meanline और EMA के स्लिप एंगल की गणना करती है। फिर मूल्य परिवर्तन दर के एक संकेतक की गणना की जाती है, जो कि समापन अवधि को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है। ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होता है जब Meanline कोण एक प्रवृत्ति को इंगित करता है और मूल्य परिवर्तन दर को पूरा करता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:

  1. औसत रेखा स्लिप का उपयोग करके प्रवृत्ति का निर्धारण करना बहुत विश्वसनीय है, जीतने की उच्च दर है।

  2. मूल्य परिवर्तन दर सूचकांक प्रभावी रूप से अस्थिरता को फ़िल्टर कर सकता है और अमान्य व्यापार से बचा जा सकता है।

  3. Jurik Average ने तेजी से प्रतिक्रिया दी और EMA ने स्थिर प्रवृत्ति का आकलन किया, दोनों ने एक-दूसरे को पूरक किया।

  4. एक लंबी और एक छोटी द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग विधि का उपयोग करके, आप एक प्रवृत्ति में एक अधिक लाभदायक मुद्रा पकड़ सकते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:

  1. कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान, औसत रेखा में गलत सिग्नल की संभावना अधिक होती है। इस जोखिम को अनुकूलन पैरामीटर द्वारा कम किया जा सकता है।

  2. एकसमान रेखा सिग्नल अक्सर स्विच किया जा सकता है, जो बहुत अधिक अनावश्यक ट्रेडों को उत्पन्न करता है। अमान्य ट्रेडों को कम करने के लिए अतिरिक्त फ़िल्टर शर्तें जोड़ी जा सकती हैं।

  3. जब कोई आकस्मिक घटना कीमतों को उछाल देती है, तो स्टॉप लॉस को पार किया जा सकता है और स्टॉप लॉस को उचित रूप से ढीला किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. औसत रेखा को अनुकूलित करें, सर्वोत्तम संयोजन खोजें और रणनीति स्थिरता में सुधार करें।

  2. अस्थिरता, लेनदेन की मात्रा और अन्य फ़िल्टर शर्तों को बढ़ाकर, अमान्य लेनदेन को और कम करें।

  3. अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में, यह स्टॉपलॉस को और अधिक बुद्धिमान बनाता है।

  4. यह भी कहा गया है कि इस तरह के व्यापारों में व्यापारियों के लिए लाभप्रदता सुनिश्चित करने के लिए अनुकूलित लेनदेन एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं।

संक्षेप

यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह बहुत ही विश्वसनीय है, जबकि मूल्य परिवर्तन दर संकेतक प्रभावी रूप से अप्रभावी संकेतों को फ़िल्टर करते हैं। लंबी और छोटी द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग विधियों का उपयोग करके बेहतर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है। निरंतर अनुकूलन के साथ, यह रणनीति बहुत स्थिर और विश्वसनीय मात्रात्मक रणनीति बन सकती है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Based on ma angles code by Duyck which also uses Everget Jurik MA calulation and angle calculation by KyJ
strategy("Trend Angle BF", overlay=false)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true
    
src=input(ohlc4,title="source")

// definition of "Jurik Moving Average", by Everget
jma(_src,_length,_phase,_power) =>
    phaseRatio = _phase < -100 ? 0.5 : _phase > 100 ? 2.5 : _phase / 100 + 1.5
    beta = 0.45 * (_length - 1) / (0.45 * (_length - 1) + 2)
    alpha = pow(beta, _power)
    jma = 0.0
    e0 = 0.0
    e0 := (1 - alpha) * _src + alpha * nz(e0[1])
    e1 = 0.0
    e1 := (_src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1])
    e2 = 0.0
    e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * pow(1 - alpha, 2) + pow(alpha, 2) * nz(e2[1])
    jma := e2 + nz(jma[1])

//// //// Determine Angle by KyJ //// //// 
angle(_src) =>
    rad2degree=180/3.14159265359  //pi 
    ang=rad2degree*atan((_src[0] - _src[1])/atr(14)) 

jma_line=jma(src,10,50,1)
ma=ema(src,input(56))
jma_slope=angle(jma_line)
ma_slope=angle(ma)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
source = close
roclength = input(12, minval=1)
pcntChange = input(2, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = ma_slope>=0 and isMoving()
short = ma_slope<=0 and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(900.0, title='Take Profit %') / 100 
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp) 

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) 
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution /////////////// 
if testPeriod()
    strategy.entry("Long",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
    
///////////// Plotting /////////////
hline(0, title='Zero line', color=color.purple, linewidth=1)
plot(ma_slope,title="ma slope", linewidth=2,color=ma_slope>=0?color.lime:color.red)
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)