पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-25 15:36:16
टैगः

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति अवलोकन

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति सिद्धांत

मूल्य उतार-चढ़ाव के कारण होने वाले झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए, कोड में अतिरिक्त फ़िल्टर तंत्र जोड़े जाते हैं। इनमें मोमबत्ती शरीर फ़िल्टर शामिल हैं, जिन्हें संकेत उत्पन्न करने से पहले मोमबत्ती शरीर प्रतिशत उतार-चढ़ाव की आवश्यकता होती है जो 0.5% से अधिक होती है; पुलबैक फ़िल्टर जो जांचते हैं कि क्या कीमत ने एक निश्चित आयाम वापस खींच लिया है जब तेजी से रेखा और मूल्य रेखा क्रॉसओवर प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए; एटीआर मान फ़िल्टर जिन्हें संकेत उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त उतार-चढ़ाव साबित करने के लिए एटीआर से अधिक की आवश्यकता होती है।

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति लाभ विश्लेषण

यह रणनीति चलती औसत ट्रेडिंग और ट्रेंड ट्रैकिंग के लाभों को एकीकृत करती है, और मध्यम अवधि के मूल्य रुझानों की दिशा को प्रभावी ढंग से पहचान सकती है। एक एकल चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली की तुलना में, अतिरिक्त फिल्टरों को मिलाकर झूठे संकेतों की संभावना को बहुत कम किया जा सकता है। विशिष्ट लाभ इस प्रकार हैंः

चलती औसत क्रॉसओवर और ट्रेंड ट्रैकिंग का संयोजन अस्थिर बाजारों में फंसने से बचाता है।
पॉलबैक फ़िल्टर और ब्रेकआउट पुष्टिकरण तंत्र झूठे ब्रेकआउट से बचते हैं।
एटीआर मान और मोमबत्ती शरीर फिल्टर वास्तविक उतार-चढ़ाव की पहचान करने में मदद करते हैं।
ट्रेलिंग स्टॉप लॉस तंत्र एकल व्यापार घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है।

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

अचानक बाजार की घटनाएं स्टॉप लॉस से बाहर निकलने का कारण बन सकती हैं। स्टॉप लॉस की दूरी को उचित रूप से आराम दिया जा सकता है।
समय पर लाभ लेने के बिना बहुत लंबे समय तक पदों को धारण करना।
शांत बाजार स्थितियों के कारण व्यापार संकेत कम हो जाते हैं। फ़िल्टर मानकों को उचित रूप से कम किया जा सकता है।
अनुचित पैरामीटर अनुकूलन के परिणामस्वरूप बहुत अधिक या बहुत कम ट्रेड होते हैं। पैरामीटर को बार-बार परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति अनुकूलन दिशाएं

इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

विभिन्न व्यापारिक किस्मों के लिए अलग-अलग मापदंडों का परीक्षण करें, चलती औसत अवधि और अन्य मापदंडों का अनुकूलन करें।
प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए बोलिंगर बैंड, आरएसआई जैसे अधिक संकेतक जोड़ने का प्रयास करें।
इष्टतम स्टॉप लॉस अनुपात खोजने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र मापदंडों का परीक्षण करें।
स्वचालित रूप से खरीदने और बेचने के संकेत उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का प्रयास करें।
झूठे संकेत की संभावनाओं को कम करने के लिए सिग्नल फ़िल्टरिंग लॉजिक को अनुकूलित करें.
विभिन्न समय सीमा के निर्णयों को मिलाकर अधिक व्यापारिक अवसरों की पहचान करें।

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति सारांश

पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति एक अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय मध्यम अवधि की ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए मूविंग एवरेज क्रॉसओवर, ट्रेंड ट्रैकिंग, अतिरिक्त फ़िल्टर और अन्य तरीकों को जोड़ती है। एक एकल तकनीकी संकेतक की तुलना में, यह रणनीति मूल्य उतार-चढ़ाव के कारण होने वाले शोर ट्रेडों को काफी कम कर सकती है। जोड़े गए फ़िल्टर तंत्र झूठे ब्रेकआउट के जोखिम से भी बचते हैं। पैरामीटर परीक्षण और नियम अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति इंट्राडे ट्रेडिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन सकती है। कुल मिलाकर, पीट वेव ट्रेडिंग सिस्टम रणनीति में उच्च स्थिरता है, अपेक्षाकृत स्पष्ट मध्यम अवधि के मूल्य रुझानों को कैप्चर करने के लिए उपयुक्त है, और लाइव ट्रेडिंग सत्यापन के लायक एक मात्रात्मक रणनीति है।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("9:22 5 MIN 15 MIN BANKNIFTY", overlay=true)

fastLength = input(9, title="Fast MA Length")
slowLength = input(22, title="Slow MA Length")
atrLength = input(14, title="ATR Length")
atrFilter = input(0.5, title="ATR Filter")
trailingStop = input(1.5, title="Trailing Stop Percentage")
pullbackThreshold = input(0.5, title="Pullback Threshold")
minCandleBody = input(0.5, title="Minimum Candle Body Percentage")
breakoutConfirmation = input(true, title="Use Breakout Confirmation")

price = close
mafast = ta.sma(price, fastLength)
maslow = ta.sma(price, slowLength)

atrValue = ta.atr(atrLength)

long_entry = ta.crossover(mafast, maslow) and atrValue > atrFilter
short_entry = ta.crossunder(mafast, maslow) and atrValue > atrFilter

// Pullback Filter
pullbackLong = ta.crossover(price, mafast) and ta.change(price) <= -pullbackThreshold
pullbackShort = ta.crossunder(price, mafast) and ta.change(price) >= pullbackThreshold

// Include pullback condition only if a valid entry signal is present
long_entry := long_entry and (pullbackLong or not ta.crossover(price, mafast))
short_entry := short_entry and (pullbackShort or not ta.crossunder(price, mafast))

// Filter based on candle body size
validLongEntry = long_entry and ta.change(price) > 0 and ta.change(price) >= minCandleBody
validShortEntry = short_entry and ta.change(price) < 0 and ta.change(price) <= -minCandleBody

// Breakout confirmation filter
breakoutLong = breakoutConfirmation ? (close > ta.highest(high, fastLength)[1]) : true
breakoutShort = breakoutConfirmation ? (close < ta.lowest(low, fastLength)[1]) : true

long_entry := validLongEntry and breakoutLong
short_entry := validShortEntry and breakoutShort

if (long_entry)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.close("Short")
    alert("Long trade iniated")
    
if (short_entry)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.close("Long")
    alert("Short trade initated")

// Trailing Stop-Loss
long_stop = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStop / 100)
short_stop = strategy.position_avg_price * (1 + trailingStop / 100)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = long_stop)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = short_stop)

plot(mafast, color=color.green, linewidth=2, title="Fast MA")
plot(maslow, color=color.red, linewidth=2, title="Slow MA")

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित