दो-दिशात्मक एडीएक्स ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-30 17:00:44
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अवलोकन

दो-दिशात्मक एडीएक्स ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक रणनीति है जो औसत दिशात्मक सूचकांक (एडीएक्स) संकेतक का उपयोग करके दो-दिशात्मक ट्रेडिंग को लागू करती है। रणनीति एडीएक्स संकेतक और डीआईपीएल और डीआईएमिनस संकेतक के बीच अंतर की गणना करके और लाभ के लिए लंबी और छोटी प्रविष्टियों को निर्धारित करने के लिए सीमाएं निर्धारित करके ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति तर्क

  1. वास्तविक सीमा की गणना करें
  2. दिशागत गति प्लस और दिशागत गति माइनस की गणना करें
  3. समतल वास्तविक सीमा की गणना करें
  4. समतल दिशागत आंदोलन प्लस और समतल दिशागत आंदोलन माइनस की गणना करें
  5. DIPlus, DIMinus और ADX संकेतकों की गणना करें
  6. DIPlus & ADX और DIMinus & ADX के बीच अंतर की गणना करें
  7. लंबी और छोटी व्यापारिक अंतरों के लिए सीमाएं निर्धारित करें
  8. व्यापार संकेत उत्पन्न करें जब अंतर सीमाओं से अधिक हो
  9. खरीद और बिक्री आदेश बनाएं

इस रणनीति का मूल ADX और दिशात्मक आंदोलन संकेतकों का उपयोग कर प्रवृत्ति की दिशा और शक्ति निर्धारित करना है, जो संकेतों को फ़िल्टर करने और व्यापार को स्वचालित करने के लिए अंतर सीमा नियमों के साथ संयुक्त है।

लाभ विश्लेषण

  1. एडीएक्स बाजार के रुझान को सही ढंग से दर्शाता है
  2. अंतर सीमा नियम प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर करते हैं
  3. द्विदिशात्मक व्यापार पूर्ण रूप से दीर्घ और अल्पकालिक अवसरों का लाभ उठाता है
  4. मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग
  5. स्पष्ट रणनीति तर्क, समझने और संशोधित करने में आसान

जोखिम विश्लेषण

  1. ADX में देरी है, रुझान मोड़ बिंदुओं को याद कर सकते हैं
  2. दो-दिशात्मक व्यापार से बढ़े हुए जोखिम, अधिक हानि
  3. अनुचित पैरामीटर सेटिंग अत्यधिक व्यापार का कारण बन सकती है
  4. बैकटेस्ट डेटा वास्तविक बाजार का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता, वास्तविक व्यापारिक जोखिम मौजूद है

समाधान:

  1. अन्य संकेतकों के साथ संकेतों की पुष्टि करें
  2. मापदंडों का अनुकूलन करें, व्यापार आवृत्ति को नियंत्रित करें
  3. स्थिति के आकार को प्रबंधित करने के लिए सख्त स्थिति आकार

अनुकूलन दिशाएँ

  1. संवेदनशीलता में सुधार के लिए ADX मापदंडों का अनुकूलन करें
  2. फ़िल्टर संकेतों में अन्य संकेतक जोड़ें
  3. मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग लागू करें
  4. घाटे को नियंत्रित करने के लिए उन्नत स्टॉप लॉस रणनीतियों का उपयोग करें
  5. अधिक सटीक संकेतों के लिए मॉडल भविष्यवाणियों के साथ संयोजन

निष्कर्ष

द्वि-दिशात्मक एडीएक्स ट्रेडिंग रणनीति समग्र रूप से एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक रणनीति है। यह एडीएक्स संकेतक का उपयोग करके रुझानों की पहचान करती है और दोनों दिशाओं में व्यापार के अवसरों को पकड़ती है। इस बीच, यह संकेत प्रभावशीलता को मान्य करने के लिए अंतर सीमाओं का उपयोग करती है। रणनीति में स्पष्ट और सरल तर्क है जिसे संशोधित और अनुकूलित करना आसान है। यह एक द्वि-दिशात्मक प्रवृत्ति अनुसरण प्रणाली है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस रणनीतियों और संकेत निस्पंदन के माध्यम से स्थिरता और लाभप्रदता में और सुधार हासिल किया जा सकता 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"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MAURYA_ALGO_TRADER

//@version=5
strategy("Monthly Performance", overlay=true)


len = input(14)
th = input(20)

TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0

SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / len + TrueRange

SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / len + DirectionalMovementPlus

SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / len + DirectionalMovementMinus

DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100
ADX = ta.sma(DX, len)

// plot(DIPlus, color=color.new(color.green, 0), title='DI+')
// plot(DIMinus, color=color.new(color.red, 0), title='DI-')
// plot(ADX, color=color.new(color.white, 0), title='ADX')
// hline(th, color=color.black)


//diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus)
diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX)
diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX)

long_diff = input(10, "Long Difference")
short_diff = input(10, "Short Difference")

buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus)
sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus)


if buy_condition
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long")
if sell_condition
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short")



// Copy below code to end of the desired strategy script
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//                                 monthly pnl performance  by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER                        //
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance')

dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location"  ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

text_size_mp = input('Small',"Size"  ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance')

text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance')

tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance')

tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance')

border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance')



var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left :
  dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left :
  dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right :
  dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center :
  dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right
  
var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny :
  text_size_mp == 'Small' ? size.small :
  text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large

/////////////////

strategy.initial_capital = 50000

/////////////////////////////////////////////

// var bool new_month = na
new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false
newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1

// profit
only_profit = strategy.netprofit
initial_balance = strategy.initial_capital

// month number
var int month_number = na
month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) - 1) :  12 //1 to 12

//month_year
var int month_time = na
month_time := ta.valuewhen(newest_month, time, 0) - 2419200000 


var int m_counter = 0
if newest_month
    m_counter += 1



// current month values
var bool new_year = na
new_year := ta.change(year)
curr_m_pnl = only_profit - nz(ta.valuewhen(newest_month, only_profit, 0), 0)
curr_m_number = newest_month ? ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) : month(time)
curr_y_pnl = (only_profit - nz(ta.valuewhen(new_year, only_profit, 0),0)) 



var float [] net_profit_array = array.new_float()
var int [] month_array = array.new_int()
var int [] month_time_array = array.new_int()


if newest_month
    array.push(net_profit_array, only_profit)
    array.push(month_array, month_number)
    array.push(month_time_array, month_time)



var float [] y_pnl_array = array.new_float()
var int [] y_number_array = array.new_int()
var int [] y_time_array = array.new_int()

newest_year = ta.change(year) and strategy.closedtrades >= 1
get_yearly_pnl = nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 0) - nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 1), 0), 0)
get_m_year = ta.valuewhen(newest_year, year(time), 1)
get_y_time = ta.valuewhen(newest_year, time, 0)

if newest_year
    array.push(y_pnl_array, get_yearly_pnl)
    array.push(y_number_array, get_m_year)
    array.push(y_time_array, get_y_time)
var float monthly_profit = na
var int column_month_number = na
var int row_month_time = na

 


var testTable = table.new(position = table_position_mp, columns = 14, rows = 40, bgcolor = bg_c, border_color = border_c, border_width = 1)
if barstate.islastconfirmedhistory and show_performance
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "YEAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "JAN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "FEB", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 3, row = 0, text = "MAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 4, row = 0, text = "APR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 5, row = 0, text = "MAY", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 6, row = 0, text = "JUN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 7, row = 0, text = "JUL", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 8, row = 0, text = "AUG", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 9, row = 0, text = "SEP", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 10, row = 0, text = "OCT", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 11, row = 0, text = "NOV", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 12, row = 0, text = "DEC", text_color =text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = 0, text = "YEAR P/L", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

    for i = 0 to (array.size(y_number_array) == 0 ? na : array.size(y_number_array) - 1)
        row_y = year(array.get(y_time_array, i)) - year(array.get(y_time_array, 0)) + 1
        table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = row_y, text = str.tostring(array.get(y_pnl_array , i), "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(array.get(y_pnl_array , i)*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = array.get(y_pnl_array , i) > 0 ? color.green : array.get(y_pnl_array , i) < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    curr_row_y = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = curr_row_y, text = str.tostring(curr_y_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_y_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_y_pnl > 0 ? color.green : curr_y_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    

    for i = 0 to (array.size(net_profit_array) == 0 ? na : array.size(net_profit_array) - 1)
        monthly_profit := i > 0 ? ( array.get(net_profit_array, i) - array.get(net_profit_array, i - 1) ) : array.get(net_profit_array, i) 
        column_month_number := month(array.get(month_time_array, i)) 
        row_month_time :=((year(array.get(month_time_array, i))) - year(array.get(month_time_array, 0)) ) + 1 
        table.cell(table_id = testTable, column = column_month_number, row = row_month_time, text = str.tostring(monthly_profit, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(monthly_profit*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = monthly_profit > 0 ? color.green : monthly_profit < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
        table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =row_month_time, text = str.tostring(year(array.get(month_time_array, i)), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
       
    curr_row_m = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = curr_m_number, row = curr_row_m, text = str.tostring(curr_m_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_m_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_m_pnl > 0 ? color.green : curr_m_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =curr_row_m, text = str.tostring(year(time), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

//============================================================================================================================================================================

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