इचिमोकू क्लाउड और चलती औसत पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-20 17:12:35
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अवलोकन

यह रणनीति एक सरल मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए इचिमोकू क्लाउड संकेतक और चलती औसत संकेतक को जोड़ती है। यह खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा से ऊपर होती है और समापन मूल्य रूपांतरण रेखा से ऊपर होता है। यह बिक्री संकेत उत्पन्न करता है जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा से नीचे होती है और समापन मूल्य रूपांतरण रेखा से नीचे होता है। यह रणनीति क्रिप्टोकरेंसी जैसी उच्च अस्थिरता वाली परिसंपत्तियों के अल्पकालिक व्यापार के लिए उपयुक्त है।

रणनीति तर्क

इचिमोकू क्लाउड में तीन रेखाएं होती हैंः रूपांतरण रेखा, आधार रेखा और लेगिंग स्पैन। रूपांतरण रेखा अल्पकालिक औसत मूल्य का प्रतिनिधित्व करती है और आधार रेखा दीर्घकालिक औसत मूल्य का प्रतिनिधित्व करती है। लेगिंग स्पैन आमतौर पर रूपांतरण और आधार रेखाओं का औसत होता है। जब अल्पकालिक औसत दीर्घकालिक औसत से अधिक होता है, तो यह ऊपर की ओर प्रवृत्ति को इंगित करता है।

इचिमोकू क्लाउड में दो प्रमुख रेखाएं भी होती हैंः लीडिंग स्पैन ए और लीडिंग स्पैन बी। वे विभिन्न अवधियों में मूल्य उतार-चढ़ाव की औसत सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं। जब लीडिंग स्पैन ए लीडिंग स्पैन बी से अधिक होता है, तो यह अल्पकालिक में विस्तारशील अस्थिरता और ऊपर की गति को इंगित करता है।

यह रणनीति समग्र प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए रूपांतरण रेखा और गति को मापने के लिए अग्रणी रेखाओं का उपयोग करती है। यह प्रवृत्ति, गति और समापन मूल्य के आधार पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। जब ऊपर की प्रवृत्ति और विस्तारशील अस्थिरता होती है तो यह लंबी जाती है और जब नीचे की प्रवृत्ति और अनुबंध अस्थिरता होती है तो यह छोटी जाती है।

लाभ

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

विश्वसनीय संकेत प्रदान करने के लिए संकेतकों के संयोजन का प्रयोग करता है।
झूठे संकेतों से बचने के लिए केवल ठोस पलायन पर प्रवेश करता है।
उच्च लाभ क्षमता वाली अल्पकालिक अस्थिर परिसंपत्तियों के व्यापार के लिए उपयुक्त।
सरल तर्क जिसे समझना और संशोधित करना आसान हो।
अधिक संकेतकों के साथ बहु-कारक मॉडल के लिए आसानी से विस्तार योग्य।

जोखिम

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

Mistrade जोखिम. व्यापार प्रति हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप हानि सेट करने की आवश्यकता है.
मूल्य उलट जोखिम। संकेत के ट्रिगर होने के बाद मूल्य उलट सकता है। इस जोखिम को कम करने के लिए होल्डिंग शर्तों को ढीला कर सकता है।
पैरामीटर अनुकूलन जोखिम. परिणाम मापदंडों के लिए संवेदनशील हैं. इष्टतम खोजने के लिए पूर्ण संयोजन परीक्षण की आवश्यकता है.
ओवरफिटिंग जोखिम. ऐतिहासिक रूप से बहुत अच्छा प्रदर्शन कर सकता है लेकिन वास्तविक व्यापार में विफल हो सकता है. पैरामीटर संयोजन को प्रतिबंधित करने की आवश्यकता है.

बढ़ोतरी के अवसर

इस रणनीति को बढ़ाने के कुछ तरीके:

बेहतर मापदंडों को खोजने के लिए KDJ, BOLL, MACD जैसे अधिक संकेतकों के संयोजनों का परीक्षण करें।
स्टॉप लॉस या एक्स गुना एटीआर जैसे स्टॉप लॉस तंत्र शामिल करें।
मात्रा, अस्थिरता आदि के साथ प्रवेश फिल्टर अनुकूलित करें।
होल्डिंग अवधि को कम करके या लाभ लेने के लक्ष्य को बढ़ाकर होल्डिंग नियमों को कड़ा करें।
तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए मशीन लर्निंग का परिचय दें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह एक बहुत ही सरल मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो व्यापार संकेतों के लिए प्रवृत्ति और गति निर्धारित करने के लिए इचिमोकू क्लाउड और चलती औसत को जोड़ती है। यह अच्छी लाभ क्षमता के साथ अल्पकालिक व्यापार अस्थिर परिसंपत्तियों के लिए उपयुक्त है। बेशक कोई भी रणनीति सही नहीं है और इसमें कुछ सुधार के लिए जगह है प्रवेश नियम, स्टॉप लॉस, पैरामीटर चयन आदि इसे अधिक मजबूत बनाने के लिए।

/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Ichimoku Cloud + ema 50 Strategy", overlay=true)

len = input.int(50, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
out = ta.ema(src, len)

conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(1, minval=1, title="Lagging Span")

donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

p1 = plot(leadLine1, offset = displacement - 1, color=#A5D6A7,
     title="Leading Span A")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement - 1, color=#EF9A9A,
     title="Leading Span B")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))

plot(out, title="EMA", color=color.white)

// Condition for Buy Signal
buy_signal = close > out and leadLine1 > leadLine2

// Condition for Sell Signal
sell_signal = close < out and leadLine2 > leadLine1

// Strategy entry and exit conditions
if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Exit long position if candle closes below EMA 50
if (strategy.opentrades > 0)
    if (close < out)
        strategy.close("Buy")

// Exit short position if candle closes above EMA 50
if (strategy.opentrades < 0)
    if (close > out)
        strategy.close("Sell")

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