मूविंग एवरेज क्रॉसओवर और कैंडलस्टिक पैटर्न पर आधारित बिटकॉइन स्केलिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति 5 मिनट की समय अवधि पर आधारित एक बिटकॉइन स्केलिंग रणनीति है। यह ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में 9 चक्र और 15 चक्र के चलती औसत के क्रॉसिंग और के लाइन फॉर्मेशन का उपयोग करती है। विशेष रूप से, जब एक तेजी से चलती औसत ऊपर की ओर धीमी गति से चलती औसत को पार करता है और के लाइनों को एक मोड़ या शुद्ध सूर्य रेखा बनाता है, तो यह एक खरीद संकेत देता है; जब एक तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत को नीचे की ओर पार करता है तो यह एक बेचने का संकेत देता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति दो अलग-अलग चक्रों की चलती औसत का उपयोग करके प्रवृत्ति का आकलन करती है। 9 चक्रों की चलती औसत अधिक संवेदनशील होती है और अल्पकालिक प्रवृत्ति को पकड़ सकती है; 15 चक्रों की चलती औसत स्थिर होती है और कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती है। जब एक तेज़ चलती औसत धीमी चलती औसत को ऊपर की ओर पार करती है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक प्रवृत्ति ऊपर की ओर जाती है; इसके विपरीत, अल्पकालिक प्रवृत्ति नीचे की ओर जाती है।
इसके अलावा, यह रणनीति K-लाइन के साथ फ़िल्टरिंग करती है। केवल मजबूत K-लाइन के गठन के साथ एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जैसे कि टैंक या शुद्ध सूर्य रेखा। यह संरेखण प्रक्रिया में गलत व्यापार संकेतों को रोकने में मदद करता है।
विशिष्ट ट्रेडिंग सिग्नल और नियम इस प्रकार हैंः
9 चक्रों की चलती औसत पर 15 चक्रों की चलती औसत को पार करना, और 15 चक्रों की चलती औसत कोण 30 डिग्री से अधिक होने पर, यह दर्शाता है कि अल्पकालिक प्रवृत्ति ऊपर की ओर बदल गई है;
इस समय यदि K लाइन एक मोड़ या शुद्ध सूर्य की रेखा है, तो यह संकेत देता है कि तेजी की गति मजबूत है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है;
9 पीसीएम के नीचे 15 पीसीएम के नीचे से गुजरने पर, यह दिखाता है कि अल्पकालिक रुझान नीचे की ओर जाता है, इस समय एक बेचने का संकेत होता है, और K-लाइन के आकृति का आकलन करने की आवश्यकता नहीं होती है;
प्रवेश के बाद 0.5% स्टॉप लॉस और 0.5% स्टॉप लॉस सेट करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
एक छोटी सी वापसी, स्थिर लाभ। एक स्केलिंग रणनीति के रूप में, एक छोटी सी रोक-हानि की सीमा निर्धारित की गई है, एक एकल हानि सीमित है, और यहां तक कि एक विपरीत बाजार में भी भारी वापसी नहीं होगी।
संकेत अधिक स्पष्ट होते हैं। K-लाइन के साथ चलती औसत का क्रॉसिंग प्रवृत्ति के मोड़ को पहचानने के लिए और एक अक्षम तोड़ने से बचने के लिए होता है।
स्वचालित व्यापार को लागू करना आसान है। रणनीति संकेत नियम स्पष्ट हैं, पैरामीटर को समायोजित करना आसान है, एल्गोरिथम व्यापार के लिए उपयुक्त है।
बिटकॉइन की उच्च अस्थिरता के लिए उपयुक्त है। एक डिजिटल मुद्रा के रूप में, बिटकॉइन में बड़ी अस्थिरता होती है, जो अक्सर अल्पकालिक समायोजन करती है। इस रणनीति का उपयोग करके शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग अवसरों को पकड़ना संभव है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
कई बार छोटे नुकसान का कारण बन सकता है. बिटकॉइन की स्थिति द्विपक्षीय है, स्टॉप लॉस को ट्रिगर करने की संभावना अधिक है, लगातार स्टॉप लॉस नुकसान का कारण बनता है;
पैरामीटर सेटिंग्स को लगातार अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। चलती औसत पैरामीटर और स्टॉप लॉस स्टॉप सेटिंग्स को बाजार के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा प्रभाव छूट जाएगा;
प्रभाव प्रवृत्ति पर निर्भर करता है। एक समेकित स्थिति में, इस रणनीति से अक्सर व्यापार हो सकता है लेकिन मामूली घाटा हो सकता है।
इस समस्या को हल करने के लिए निम्नलिखित उपाय हैं:
एकमुश्त आदेशों की मात्रा बढ़ाएं ताकि लाभ-हानि का सही अनुपात सुनिश्चित किया जा सके।
बाजार में बदलाव के साथ पैरामीटर सेटिंग्स को समायोजित करना;
स्थिति की पहचान करें और परिसमापन में अमान्य लेनदेन से बचें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस के लिए एक अनुकूलन तंत्र जोड़ा गया है, जैसे कि मूविंग एवरेज को ट्रैक करना, स्टॉप लॉस लाइन को वास्तविक समय में समायोजित करना, टारगेट प्रॉफिट को गतिशील रूप से बदलना आदि।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टर सिग्नल. उदाहरण के लिए, आरएसआई सूचक ओवरबॉट, ओवरसोल्ड, लेनदेन की मात्रा में वृद्धि आदि का न्याय करता है;
विभिन्न प्रकार के अनुबंधों का परीक्षण करना। इस रणनीति का उपयोग कच्चे तेल, स्टॉक इंडेक्स वायदा और अन्य प्रकार के स्केलिंग ट्रेडिंग के लिए किया जाता है;
पैरामीटर अनुकूलन और प्रतिक्रिया अनुकूलन के लिए, सबसे अच्छा पैरामीटर निर्धारित करें।
संक्षेप
कुल मिलाकर, यह रणनीति एक प्रभावी बिटकॉइन शॉर्ट-लाइन स्केलिंग रणनीति है। यह सरल और लागू करने में आसान है और उच्च विन्यासशीलता है। निरंतर अनुकूलन और समायोजन के माध्यम से, स्थिर स्केलिंग ट्रेडिंग रिटर्न प्राप्त करने की उम्मीद है। लेकिन ट्रेडिंग में जोखिम के प्रति सतर्कता और स्टॉप लॉस और पोजीशन पर उचित नियंत्रण की भी आवश्यकता होती है। इसके अलावा, बेहतर प्रभाव के लिए बाजार और अपनी स्थिति के अनुसार रणनीति का अनुकूलन किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average Crossover Strategy with Candlestick Patterns", overlay=true)
// Define input parameters
fast_length = input(9, "Fast MA Length")
slow_length = input(15, "Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(0.5, "Stop Loss (%)")
target_percent = input(0.5, "Target (%)")
angle_threshold = input(30, "Angle Threshold (degrees)")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Define candlestick patterns
is_pin_bar() =>
pin_bar = abs(open - close) > 2 * abs(open[1] - close[1])
high_tail = max(open, close) - high > abs(open - close) * 1.5
low_tail = low - min(open, close) > abs(open - close) * 1.5
pin_bar and high_tail and low_tail
is_marubozu() =>
marubozu = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.75
no_upper_shadow = high == max(open, close)
no_lower_shadow = low == min(open, close)
marubozu and no_upper_shadow and no_lower_shadow
is_full_body() =>
full_body = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.95
full_body
// Plot moving averages
plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
// Calculate angle of slow moving average
ma_angle = abs(180 * (atan(slow_ma[1] - slow_ma) / 3.14159))
// Generate buy/sell signals based on angle condition and candlestick patterns
buy_signal = crossover(fast_ma, slow_ma) and ma_angle >= angle_threshold and (is_pin_bar() or is_marubozu() or is_full_body())
sell_signal = crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Calculate stop-loss and target levels
stop_loss_level = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
target_level = close * (1 + target_percent / 100)
// Execute trades based on signals with stop-loss and target
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.exit("Exit", "Buy", stop=stop_loss_level, limit=target_level)
// Plot buy/sell signals on chart (optional)
plotshape(series=buy_signal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sell_signal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// Plot angle line
hline(angle_threshold, "Angle Threshold", color=color.black, linestyle=hline.style_dashed)