मोमेंटम ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-04 10:55:31
टैगः

img

अवलोकन

यह एक गति-आधारित ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति है। यह बाजार के रुझानों और अस्थिरता का न्याय करने के लिए चलती औसत, एटीआर, आरएसआई और अन्य संकेतकों का उपयोग करता है, जिसमें ट्रेडिंग के लिए सख्त स्टॉप लॉस / टेक प्रॉफिट सेटिंग्स शामिल हैं। रणनीति मुख्य रूप से यह आंकती है कि क्या कीमतें चलती औसत और एटीआर रेंज के नीचे टूटती हैं या गिरती हैं ताकि ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकें।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति के मुख्य बिंदु निम्नलिखित हैंः

  1. ईएमए का उपयोग मूल्य प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए करें। ईएमए से ऊपर की कीमत पार करना तेजी का संकेत है और नीचे पार करना मंदी का संकेत है।

  2. एटीआर बाजार की अस्थिरता को दर्शाता है। एटीआर गुणांक से गुणा करके स्टॉप लॉस रेंज के रूप में कार्य करता है। यह प्रभावी रूप से एकल हानि को नियंत्रित कर सकता है।

  3. आरएसआई ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थिति दर्शाता है। स्टॉप लॉस मूल्य और ईएमए क्रॉसओवर द्वारा संकेतित ब्रेकआउट ट्रेड तब होना चाहिए जब आरएसआई ओवरबॉट/ओवरसोल्ड क्षेत्र में न हो। इससे झूठे ब्रेकआउट से बचा जाता है।

  4. पिछले अवधि के उच्च/निम्न बिंदुओं को लाभ लेने के आधार के रूप में उपयोग करें। लाभ लेने की कीमत को ट्रैक करने से अधिक लाभ प्राप्त हो सकता है।

  5. सख्त स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट नियम। एटीआर आधारित स्टॉप लॉस जोखिमों को नियंत्रित करता है और लाभ में लाभ लॉक्स लेता है।

एंट्री सिग्नल तब ट्रिगर होता है जब कीमत ईएमए प्लस एटीआर स्टॉप लॉस रेंज से बाहर निकल जाती है। तेजी के संकेतों के लिए, कीमत को उच्च बिंदु से ऊपर पार करने की आवश्यकता होती है। मंदी के संकेतों के लिए, कीमत को निम्न बिंदु से नीचे तोड़ने की आवश्यकता होती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के फायदे:

  1. कई संकेतक झूठे ब्रेक से बचते हैं और सटीकता में सुधार करते हैं

  2. एटीआर स्टॉप लॉस घाटे को उचित स्तर पर रखता है

  3. गतिशील लाभ लेने का ट्रैक लाभ को अधिकतम करता है

  4. सख्त नियम जोखिम नियंत्रण को आसान बनाते हैं

  5. विभिन्न बाजारों के अनुकूलन के लिए संकेतकों और मापदंडों के लिए अनुकूलन की बड़ी जगह

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के जोखिमः

  1. लाभप्रदता बाजार की अस्थिरता से जुड़ी होती है। यदि प्रवृत्ति अस्पष्ट है या चक्र लंबा है तो लाभ सीमित हो सकता है।

  2. स्टॉप लॉस की कीमत फिर से टूटने से पहले whipsaw हो सकती है। इससे ट्रेंड गायब हो जाता है। स्टॉप लॉस की कीमत थोड़ा आराम कर सकती है।

3.प्रवृत्ति वाले बाजारों में पीछा करने की संभावना है।

अनुकूलन दिशाएँ

अनुकूलन विचारः

  1. विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए एमए, एटीआर मापदंडों को समायोजित करें।

  2. अधिक संकेतक जोड़ें जैसे कि एमएसीडी, ओवरबॉट/ओवरसोल्ड के लिए केडीजे।

  3. गतिशील रुकावटों के लिए वास्तविक समय के एटीआर मूल्यों के आधार पर एटीआर गुणांक को गतिशील रूप से समायोजित करें।

  4. कई समय सीमाओं के साथ कॉम्बो सिस्टम स्थापित करें। विभिन्न समय सीमा संकेतकों से संकेत की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है।

  5. सर्वोत्तम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मापदंडों/संकेतक अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।

सारांश

यह रणनीति निर्णय और सख्त स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट के लिए संकेतकों का उपयोग करती है। यह बाजार के रुझानों को निर्धारित करने के लिए चलती औसत, एटीआर और आरएसआई का लाभ उठाती है। सख्त जोखिम नियंत्रण के साथ, यह जोखिमों का प्रबंधन करते हुए रुझानों पर सवारी कर सकती है। आगे पैरामीटर और नियमों का अनुकूलन इसे दीर्घकालिक लाभदायक ट्रेडिंग सिस्टम बना सकता है।


/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay = true)
//CREDITS to HPotter for the orginal code. The guy trying to sell this as his own is a scammer lol. 
// Inputs
emaLengh = input(2, title = "emaLengh")
a = input(3.0,     title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10,    title = "ATR Period")
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
emaLengh2 = input(9, title = "emaLengh show")




rate = input(0.00025,    title = "波动率min")
rateMax = input(0.00045,    title = "波动率max")
adx_length =   input(20,    title = "adx_length")
adx_min =   input(14,    title = "adx_min")

sma_length =   input(11,    title = "sma_length")
rsi_len = input(9, title = "rsi_len")

src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close

// boll 通道----------------------------------------------------
length = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = (src - lower)/(upper - lower)
// plot(upper, color = color.rgb(46, 59, 240), title="upper")
// plot(lower, color = color.rgb(46, 59, 240), title="lower")


// plot(bbr, "Bollinger Bands %B", color=#26A69A)
// band1 = hline(1, "Overbought", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// hline(0.5, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
// band0 = hline(0, "Oversold", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// fill(band1, band0, color=color.rgb(38, 166, 154, 90), title="Background")
// boll 通道----------------------------------------------------

// 线性回归 --------------------------------------------------------------
zlsma_length = input(title="zlsma-Length", type=input.integer, defval=50)
zlsma_offset = input(title="zlsma-Offset", type=input.integer, defval=0)
lsma = linreg(src, zlsma_length, zlsma_offset)
lsma2 = linreg(lsma, zlsma_length, zlsma_offset)
eq= lsma-lsma2
zlsma = lsma+eq
// plot(zlsma , color = color.rgb(243, 243, 14), title="zlsma",linewidth=3)
// 线性回归 --------------------------------------------------------------



// --------------------------------
rsi = rsi(src, 6)

// xHH = sma(high, sma_length)
// xLL = sma(low, sma_length)
// movevalue = (xHH - xLL) / 2
// xHHM = xHH + movevalue
// xLLM = xLL - movevalue

// plot(xHHM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xHHM")
// plot(xLLM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xLLM")


xATR  = atr(c)
nLoss = a * xATR



xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))


 
pos = 0   
pos :=	iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
   
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue 

ema   = ema(src,emaLengh)
// sma   = sma(src,emaLengh)
emaFast   = ema(src,100)
emaSlow   = ema(src,576)
emaShow   = ema(src, emaLengh2)
// sma       =  sma(src, 8)

// [superTrend, dir] = supertrend(3, 200) 
// 判断连续涨

[diplus, diminus, adx] = dmi(adx_length, adx_length)


above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)
// above = ema == xATRTrailingStop
// below = xATRTrailingStop== ema

// smaabove = crossover(src, sma)
// smabelow = crossover(sma, src)
// smaabove = src > sma
// smabelow = sma > src
close_rate (n)=>
    abs(close[n]-open[n])/min(close[n],open[n])

rate_val = close_rate(0)
rate_val1 = close_rate(1)

buy  = src > xATRTrailingStop and above  and src > zlsma  and adx >adx_min
// and  src>emaShow
// and rate_val < rate_val1*2 and rate_val >=rate_val1
// and rate_val1<rateMax
// and close[1]>open[1] 
sell = src < xATRTrailingStop and below  and src < zlsma and adx >adx_min
// and  src<emaShow
// and rate_val < rate_val1*2  and rate_val >=rate_val1
//  and rate_val1<rateMax
// and open[1]>close[1]  and rate_val1 > rate  

// buy  = src > xATRTrailingStop 
// sell = src < xATRTrailingStop 
// plot(rate_val1 , color = color.red, title="rate_val1")



barbuy  = src > xATRTrailingStop 
barsell = src < xATRTrailingStop

atrRsi = rsi(xATRTrailingStop,rsi_len)

// plot(emaFast , color = color.rgb(243, 206, 127), title="emaFast")
// plot(ema , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ut-ema")



// plot(emaShow , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ema9")

plot(xATRTrailingStop, color = color.rgb(233, 233, 232), title="xATRTrailingStop")

plotshape(buy,  title = "Buy",  text = 'Buy',  style = shape.labelup,   location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red,   textcolor = color.white, size = size.tiny)


// plotshape(buy,  title = "Sell",  text = 'Sell',  style = shape.labelup,   location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
// plotshape(sell, title = "buy", text = 'buy', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red,   textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)

// barcolor(barbuy  ? color.green : na)
// barcolor(barsell ? color.red   : na)

// strategy.entry("short",   false, when = buy)
// strategy.entry("long ", true, when = sell)


strategy.entry("long",   true, when = buy and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("short", false, when = sell and strategy.position_size == 0)


//动态止盈start------------------------------------------------------------------------------------------
profit = input( 0.015,     title = "最小收益率")
close_profit_rate = input( 10,     title = "平仓收益回撤比")
loss = input(0.004,    title = "回撤率")

// 收益回撤比例
profit_price_scale =profit/close_profit_rate

var float profit_price = 0


// 计算小收益价格

get_profit_price(long) =>
    float res = 0
    if long == true
        res := strategy.position_avg_price * (1+profit)
    if long == false
        res := strategy.position_avg_price * (1-profit)
    res

// 止盈平仓条件
close_profit_position(long)=>
    bool result=false
    if long == true and profit_price>0 and profit_price*(1-profit_price_scale) >=close and  get_profit_price(true) <= close 
        result:=true
    if long == false and profit_price>0 and profit_price*(1+profit_price_scale) <=close and  get_profit_price(false) >= close 
        result:=true
    result

// 更新动态止盈价格
update_profit_price(price)=>
    float res = price
   // 无仓位时 动态止盈价格为0
    if strategy.position_size == 0 
        res := 0
   // long - 价格大于最小收益时保存
    if strategy.position_size > 0 and get_profit_price(true) <= close and (res==0 or res < close)
        res := close
   // short - 价格小于最小收益时保存
    if strategy.position_size < 0 and get_profit_price(true) >= close and (res==0 or res > close)
        res := close
    res
   
///////



profit_price := update_profit_price(profit_price)
long_close_profit_position = close_profit_position(true)
short_close_profit_position = close_profit_position(false)

// plot(profit_price, color = color.green, title="profit_price")
//动态止盈end------------------------------------------------------------------------------------------




strategy.close("long",comment="long-止盈",when = strategy.position_size > 0 and long_close_profit_position)

strategy.close("long",comment="long-止损",when = strategy.position_size >0 and strategy.position_avg_price * (1-loss) >= close)

strategy.close("short",comment="short-止盈",when = strategy.position_size <0 and short_close_profit_position)

strategy.close("short",comment="short-止损",when = strategy.position_size <0 and strategy.position_avg_price * (1+loss) <= close)

  






अधिक