
यह एक ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए एक डोंगची चैनल का उपयोग किया जाता है। रणनीति का मुख्य विचार यह है कि प्रवृत्ति की दिशा को निर्धारित करने के लिए प्रवेश के समय को खोजने के लिए लंबे समय तक; प्रवृत्ति को उलटने के लिए और बाहर निकलने के समय को खोजने के लिए छोटे समय तक।
इस रणनीति में मुख्य रूप से टोंगी चैनल की अवधारणा का उपयोग किया गया है। टोंगी चैनल टोंगी के ऊपरी, निचले और मध्य रेखाओं से बना है। टोंगी की चौड़ाई समय के साथ बदलती है। हम यहां टोंगी चैनल को विभिन्न समय के पैमाने पर बनाते हैं, विशेष रूप सेः
प्रवेश तर्कः जब कीमत लंबे समय तक पैमाने पर चैनल के ऊपर की ओर से टूटती है, तो यह एक बहुमुखी प्रवेश समय है। झूठे टूटने से बचने के लिए, हम मांग करते हैं कि हाल ही में 3 K लाइनों में से कम से कम 1 K लाइन बंद कीमत उस K लाइन के चैनल के ऊपर की ओर से अधिक है, जिससे अल्पकालिक अति-विस्तार के कारण झूठे टूटने से बचा जा सके।
बाहर निकलने का तर्कः जब कीमत कम समय के पैमाने पर चैनल के नीचे गिरती है, तो यह एक ब्रीच आउट करने का समय है। हम यह भी मांग करते हैं कि हाल ही में 3 K लाइनों में से कम से कम 1 K लाइन बंद कीमत उस K लाइन के चैनल के नीचे से कम है, ताकि ब्रेक की वैधता की पुष्टि की जा सके और इसे बंद न किया जा सके।
इस रणनीति में प्रवृत्ति का पालन करने और उलटा व्यापार करने के फायदे शामिल हैं। लंबे समय के पैमाने पर प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित की जाती है, और छोटे समय के पैमाने पर स्थानीय उलटा निर्णय लिया जाता है, दोनों को एक साथ प्रवृत्ति में स्थानीय उतार-चढ़ाव को पकड़ने के लिए जोड़ा जाता है।
मल्टी-टाइम-स्केल एनालिसिस का उपयोग करके, नकली ब्रेक की समस्या को बेहतर ढंग से संभाला जा सकता है, जिससे प्रवेश और प्रस्थान अधिक स्पष्ट और प्रभावी हो सके।
पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, विभिन्न किस्मों और बाजार की परिस्थितियों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
इस रणनीति को पैरामीटर के प्रति संवेदनशील माना जाता है, और विभिन्न पैरामीटर के लिए पूरी तरह से अलग परिणाम हो सकते हैं।
अस्थिरता के दौरान, रणनीतियों के कारण व्यापारिक संकेतों की एक बड़ी मात्रा उत्पन्न हो सकती है, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक व्यापार होता है। स्टॉप लॉस कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से एकल हानि को नियंत्रित किया जा सकता है।
रणनीति बड़े स्तर पर प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए तर्क को ध्यान में नहीं रखता है, और बुल-बीयर रूपांतरण बिंदु पर विफल हो सकता है। बड़े स्तर पर प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन किया जा सकता है।
पैरामीटर का अनुकूलन करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें। अनुकूलन चक्र की लंबाई, चैनल प्रकार आदि।
स्टॉप लॉजिक जोड़ें। उचित गतिशील स्टॉप कॉन्फ़िगर करें और एकल नुकसान को नियंत्रित करें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में बड़े स्तर के रुझानों का आकलन करें। जैसे कि ईएमए, के लाइन चैनल, मैक सूचकांक आदि। महत्वपूर्ण मोड़ पर विफलता से बचें।
इस रणनीति के लिए कुल मिलाकर एक विशिष्ट बहु-समय पैमाने पर चैनल तोड़ने की रणनीति है. यह अच्छी तरह से प्रवृत्ति का पालन करने और व्यापार को उलटने के फायदे को जोड़ती है, विभिन्न समय के पैमाने पर चैनल के निर्णय के माध्यम से प्रवृत्ति में स्थानीय उतार-चढ़ाव को पकड़ने के प्रभाव को प्राप्त करने के लिए. यदि पैरामीटर अनुकूलित है, तो प्रवृत्ति स्पष्ट बाजार में प्रभावशाली है. लेकिन रणनीति खुद को कमजोर है, पैरामीटर और समग्र प्रवृत्ति के निर्णय के प्रति संवेदनशील है.
/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © venkyrocker7777
//@version=5
strategy('Donchain channel based investment strategy', shorttitle='Donchain channel strategy', overlay=true)
Length = input.int(21, minval=1)
xPrice = close
xvnoise = math.abs(xPrice - xPrice[1])
nAMA = 0.0
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
nsignal = math.abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = math.sum(xvnoise, Length)
nefratio = nnoise != 0 ? nsignal / nnoise : 0
nsmooth = math.pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
plot(nAMA, color=color.new(color.blue, 0), title='KAMA')
// Function to get Lower Channel, Upper Channel, Middle Channel for a period length
getLCUCMC(PeriodLength) =>
lowestValueInThePeriod = ta.lowest(PeriodLength) // LC
highestValueInThePeriod = ta.highest(PeriodLength) // UC
middleChannelInTheperiod = math.avg(highestValueInThePeriod, lowestValueInThePeriod) // MC
// Returns Lower Channel, Upper Channel, Middle Channel for a period length
[lowestValueInThePeriod, highestValueInThePeriod, middleChannelInTheperiod]
// Longer time frame for entry
longerPeriod = 52
// Shorter time frame for exit
shorterPeriod = 12
if timeframe.period == 'D'
// Longer time frame for entry
longerPeriod := 52 * 5
// Shorter time frame for exit
shorterPeriod := 12 * 5
shorterPeriod
if timeframe.period == 'M'
// Longer time frame for entry
longerPeriod := 12
// Shorter time frame for exit
shorterPeriod := 3
shorterPeriod
// Get Lower Channel, Upper Channel, Middle Channel for longerPeriod, shorterPeriod
[lowestValueInTheLongerPeriodLength, highestValueInTheLongerPeriodLength, middleChannelInLongerperiod] = getLCUCMC(longerPeriod)
[lowestValueInTheShorterPeriodLength, highestValueInTheShorterPeriodLength, middleChannelInShorterperiod] = getLCUCMC(shorterPeriod)
// Plot Upper Channel of longerPeriod in dark green
plot(highestValueInTheLongerPeriodLength, 'highestValueInTheLongerPeriodLength', color=color.new(color.green, 0))
// Plot Lower Channel of shorterPeriod in dark red
plot(lowestValueInTheShorterPeriodLength, 'lowestValueInTheShorterPeriodLength', color=color.new(color.red, 0))
// Entry Plan
// Will start to see if we can enter when high crosses up longer period high (high >= highestValueInTheLongerPeriodLength)
// Check if any of the three past candles and enter when any of the 3 past candles satisfy
// 1) high of that candle >= highestValueInTheLongerPeriodLength of that candle (high[i] >= highestValueInTheLongerPeriodLength[i])
// 2) close of entry point consideration candle is above close of that candle (close > close[i])
isThisPointAnEntry() =>
// Check last 3 bars
isThisPointAnEntry = false
offset = 0
for i = 1 to 3 by 1
isCurrentCandleALongerPeriodHigh = high >= highestValueInTheLongerPeriodLength
isCurrentCandleCloseGreaterThanPreiousIthOne = close > close[i]
isPreviousIthCandleAlsoALongerPeriodHigh = high[i] >= highestValueInTheLongerPeriodLength[i]
isThisPointAnEntry := isCurrentCandleALongerPeriodHigh and isCurrentCandleCloseGreaterThanPreiousIthOne and isPreviousIthCandleAlsoALongerPeriodHigh
if isThisPointAnEntry
offset := -i
break
[isThisPointAnEntry, offset]
// Exit Plan - same as entry plan, with things reversed and also on a shorter time frame
// Will start to see if we should exit when low crosses down longer period low (low <= lowestValueInTheShorterPeriodLength)
// Check if any of the three past candles and exit when any of the 3 past candles satisfy
// 1) low of that candle <= highestValueInTheLongerPeriodLength of that candle (low[i] <= lowestValueInTheShorterPeriodLength[i])
// 2) close of exit point consideration candle is below close of that candle (close < close[i])
isThisPointAnExit() =>
// Check last 3 bars
isThisPointAnExit = false
for i = 1 to 3 by 1
isCurrentCandleAShorterPeriodLow = low <= lowestValueInTheShorterPeriodLength
isCurrentCandleCloseLesserThanPreiousIthOne = close < close[i]
isPreviousIthCandleAlsoAShorterPeriodLow = low[i] <= lowestValueInTheShorterPeriodLength[i]
isThisPointAnExit := isCurrentCandleAShorterPeriodLow and isCurrentCandleCloseLesserThanPreiousIthOne and isPreviousIthCandleAlsoAShorterPeriodLow
break
isThisPointAnExit
[isEntry, offset] = isThisPointAnEntry()
if isEntry
strategy.entry('Buy', strategy.long)
strategy.close_all(when=isThisPointAnExit() == true)
if year(timenow) == year(time) and month(timenow) == month(time) and dayofmonth(timenow) - 2 == dayofmonth(time)
strategy.close_all()