उच्च आवृत्ति क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रेडिंग रणनीति जो TrippleMACD क्रॉसओवर और सापेक्ष शक्ति सूचकांक को जोड़ती है

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2024-03-22 15:41:46
टैगः

img

अवलोकन

इस लेख में एक उच्च आवृत्ति क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रेडिंग रणनीति पेश की गई है जो ट्रिपलएमएसीडी क्रॉसओवर को सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) के साथ जोड़ती है। रणनीति में विभिन्न मापदंडों के साथ एमएसीडी संकेतकों के तीन सेटों का उपयोग किया गया है और उनकी संकेत रेखाओं का औसत है, जबकि इष्टतम खरीद और बिक्री समय निर्धारित करने के लिए आरएसआई संकेतक को भी शामिल किया गया है। रणनीति केवल लंबी ट्रेडों को ध्यान में रखते हुए 1 मिनट की समय सीमा पर स्वचालित ट्रेडिंग के लिए डिज़ाइन की गई है। इसके अलावा, रणनीति बाजार में समेकन चरणों की पहचान करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करती है, चंचल बाजार स्थितियों के दौरान ट्रेडों से बचती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल विभिन्न समय पैमाने पर प्रवृत्ति संकेतों को पकड़ने के लिए विभिन्न मापदंडों के साथ एमएसीडी संकेतकों के तीन सेटों का उपयोग करना है। इन तीन एमएसीडी संकेतकों की संकेत रेखाओं का औसत करके, शोर को प्रभावी ढंग से चिकना किया जा सकता है, अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग संकेत प्रदान करता है। साथ ही, आरएसआई संकेतक का उपयोग तेजी की प्रवृत्तियों की ताकत की पुष्टि करने के लिए किया जाता है। रणनीति केवल तब खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब सभी तीन एमएसीडी संकेतकों में तेजी के संकेत दिखते हैं और आरएसआई संकेतक तेजी की प्रवृत्ति की ताकत की पुष्टि भी करता है।

इसके अलावा, रणनीति बाजार में समेकन चरणों की पहचान करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करती है। मोमबत्तियों के शरीर की लंबाई के लिए ऊपरी और निचले छाया लंबाई के अनुपात की गणना करके, यह निर्धारित किया जा सकता है कि क्या वर्तमान बाजार समेकन की स्थिति में है। यदि ऊपरी और निचले छाया की लंबाई शरीर की लंबाई से दोगुनी से अधिक है, तो बाजार को समेकन चरण में माना जाता है, और रणनीति इस समय के दौरान व्यापार से बच जाएगी।

लाभ विश्लेषण

  1. बहु-समय-सीमा विश्लेषणः विभिन्न मापदंडों के साथ एमएसीडी संकेतकों के तीन सेटों का उपयोग करके, रणनीति विभिन्न समय पैमाने पर प्रवृत्ति संकेतों को पकड़ सकती है, जिससे ट्रेडों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है।

  2. सिग्नल चिकनाई: तीनों एमएसीडी संकेतकों की सिग्नल रेखाओं का औसत करने से प्रभावी रूप से शोर को चिकना किया जाता है, जिससे एक संकेतक द्वारा उत्पन्न होने वाले भ्रामक संकेतों से बचा जा सकता है।

  3. रुझान की पुष्टिः तेजी की प्रवृत्ति की मजबूती की पुष्टि करने के लिए आरएसआई संकेतक को शामिल करने से ट्रेडिंग संकेतों की विश्वसनीयता और बढ़ जाती है।

  4. समेकन की पहचानः बाजार में समेकन के चरणों की पहचान करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करने से रणनीति को अस्थिर बाजार स्थितियों के दौरान व्यापार से बचने की अनुमति मिलती है, जिससे रणनीति का जोखिम कम होता है।

  5. स्वचालित ट्रेडिंगः यह रणनीति 1 मिनट की समय सीमा में स्वचालित ट्रेडिंग के लिए डिज़ाइन की गई है, जिससे बाजार परिवर्तनों और कुशल व्यापार निष्पादन के लिए त्वरित प्रतिक्रियाएं संभव होती हैं।

जोखिम विश्लेषण

  1. पैरामीटर अनुकूलन: रणनीति में कई मापदंड शामिल हैं, जैसे तीन एमएसीडी संकेतकों की तेज और धीमी रेखा अवधि और आरएसआई संकेतकों की अवधि। इन मापदंडों का चयन रणनीति के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। यदि मापदंडों को ठीक से अनुकूलित नहीं किया जाता है, तो रणनीति का प्रदर्शन गिर सकता है।

  2. अति अनुकूलन जोखिमः रणनीति विशिष्ट ऐतिहासिक आंकड़ों पर अच्छा प्रदर्शन कर सकती है लेकिन वास्तविक अनुप्रयोग में बाजार परिवर्तनों के अनुकूल नहीं हो सकती है, जिससे रणनीति विफल हो सकती है।

  3. ब्लैक स्वान इवेंट्सः रणनीति मुख्य रूप से तकनीकी संकेतकों पर निर्भर करती है और महत्वपूर्ण मौलिक घटनाओं पर पर्याप्त रूप से प्रतिक्रिया नहीं दे सकती है, जिससे चरम बाजार स्थितियों में खराब प्रदर्शन हो सकता है।

अनुकूलन दिशा

  1. गतिशील मापदंड समायोजन: रणनीति में मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करें, जैसे कि एमएसीडी संकेतकों की तेज और धीमी रेखा अवधि और आरएसआई संकेतकों की अवधि, विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल होने के लिए बाजार की स्थितियों में परिवर्तन के आधार पर।

  2. अतिरिक्त संकेतकों को शामिल करें: मौजूदा एमएसीडी और आरएसआई संकेतकों के अतिरिक्त, व्यापार संकेतों की सटीकता और विश्वसनीयता में और सुधार के लिए, अन्य तकनीकी संकेतकों, जैसे बोलिंगर बैंड और चलती औसत को शामिल करने पर विचार करें।

  3. जोखिम प्रबंधन का अनुकूलनः रणनीति के समग्र जोखिम को कम करने के लिए रणनीति में अधिक व्यापक जोखिम प्रबंधन उपाय लागू करें, जैसे गतिशील स्टॉप-लॉस और स्थिति प्रबंधन।

  4. मशीन लर्निंग अनुकूलनः रणनीति के मापदंडों और व्यापार नियमों को अनुकूलित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और समर्थन वेक्टर मशीनों जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें, जिससे रणनीति की अनुकूलन क्षमता और मजबूती बढ़े।

निष्कर्ष

इस लेख में एक उच्च आवृत्ति क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रेडिंग रणनीति का परिचय दिया गया है जो ट्रिपलएमएसीडी क्रॉसओवर को आरएसआई संकेतक के साथ जोड़ती है। रणनीति में विभिन्न मापदंडों के साथ एमएसीडी संकेतकों के तीन सेट और आरएसआई संकेतक को विश्वसनीय ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए नियोजित किया गया है, जबकि बाजार में समेकन चरणों की पहचान करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना, अस्थिर बाजार स्थितियों के दौरान ट्रेडों से बचना। रणनीति के फायदे बहु-समय-सीमा विश्लेषण, सिग्नल चिकनाई, पुष्टि, समेकन प्रवृत्ति पहचान और स्वचालित ट्रेडिंग में निहित हैं। हालांकि, यह पैरामीटर अनुकूलन, ओवरफिट और ब्लैक स्वान घटनाओं जैसे जोखिमों का भी सामना करता है। भविष्य में, रणनीति को इसके गतिशील पैरामीटर समायोजन, अतिरिक्त संकेतकों को शामिल करने, जोखिम प्रबंधन अनुकूलन और मशीन सीखने अनुकूलन के माध्यम से सुधार किया जा सकता है ताकि अनुकूलनशीलता और मजबूती में वृद्धि हो सके, क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में परिवर्तनों से बेहतर सामना किया जा सके।


/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//indicator("Triplle",shorttitle="Triplle MACD", overlay=true, scale = scale.none)
//indicator("Triplle","TrippleMACD",true)
strategy(title="TrippleMACD", shorttitle="TrippleMACD + RSI strategy", format=format.price, precision=4, overlay=true)

// RSI 
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "Bollinger Bands" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

rsiLengthInput = input.int(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings")
maLengthInput = input.int(14, title="MA Length", group="MA Settings")
bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings")
showDivergence = input.bool(false, title="Show Divergence", group="RSI Settings")

up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput)
isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands"

//rsiPlot = plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2)
//plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.yellow)
//rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86)
//midline = hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
//rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86)
//fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")
bbUpperBand = plot(isBB ? rsiMA + ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Upper Bollinger Band", color=color.green)
bbLowerBand = plot(isBB ? rsiMA - ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Lower Bollinger Band", color=color.green)
//fill(bbUpperBand, bbLowerBand, color= isBB ? color.new(color.green, 90) : na, title="Bollinger Bands Background Fill")

//midLinePlot = plot(50, color = na, editable = false, display = display.none)
//fill(rsiPlot, midLinePlot, 100, 70, top_color = color.new(color.green, 0), bottom_color = color.new(color.green, 100),  title = "Overbought Gradient Fill")
//fill(rsiPlot, midLinePlot, 30,  0,  top_color = color.new(color.red, 100), bottom_color = color.new(color.red, 0),      title = "Oversold Gradient Fill")

// Divergence
lookbackRight = 5
lookbackLeft = 5
rangeUpper = 60
rangeLower = 5
bearColor = color.red
bullColor = color.green
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

plFound = na(ta.pivotlow(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true
phFound = na(ta.pivothigh(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true
_inRange(cond) =>
	bars = ta.barssince(cond == true)
	rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish
// rsi: Higher Low

rsiHL = rsi[lookbackRight] > ta.valuewhen(plFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low

priceLL = low[lookbackRight] < ta.valuewhen(plFound, low[lookbackRight], 1)
bullCondAlert = priceLL and rsiHL and plFound
bullCond = showDivergence and bullCondAlert

// plot(
//      plFound ? rsi[lookbackRight] : na,
//      offset=-lookbackRight,
//      title="Regular Bullish",
//      linewidth=2,
//      color=(bullCond ? bullColor : noneColor)
//      )

// plotshape(
// 	 bullCond ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bullish Label",
// 	 text=" Bull ",
// 	 style=shape.labelup,
// 	 location=location.absolute,
// 	 color=bullColor,
// 	 textcolor=textColor
// 	 )

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish
// rsi: Lower High

rsiLH = rsi[lookbackRight] < ta.valuewhen(phFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High

priceHH = high[lookbackRight] > ta.valuewhen(phFound, high[lookbackRight], 1)

bearCondAlert = priceHH and rsiLH and phFound
bearCond = showDivergence and bearCondAlert

// plot(
// 	 phFound ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bearish",
// 	 linewidth=2,
// 	 color=(bearCond ? bearColor : noneColor)
// 	 )

// plotshape(
// 	 bearCond ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bearish Label",
// 	 text=" Bear ",
// 	 style=shape.labeldown,
// 	 location=location.absolute,
// 	 color=bearColor,
// 	 textcolor=textColor
// 	 )
// END RSI

// Getting inputs
stopLuse          = input(1.040)
fast_length = input(title = "Fast Length", defval = 5)
slow_length = input(title = "Slow Length", defval = 8)
fast_length2 = input(title = "Fast Length2", defval = 13)
slow_length2 = input(title = "Slow Length2", defval = 21)
fast_length3 = input(title = "Fast Length3", defval = 34)
slow_length3 = input(title = "Slow Length3", defval = 144)
fast_length4 = input(title = "Fast Length3", defval = 68)
slow_length4 = input(title = "Slow Length3", defval = 288)
src = input(title = "Source", defval = close)
signal_length2 = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 200, defval = 11)
signal_length = input.int(title = "Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title = "Oscillator MA Type",  defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title = "Signal Line MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)

fast_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, fast_length2) : ta.ema(src, fast_length2)
slow_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, slow_length2) : ta.ema(src, slow_length2)

fast_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3)
slow_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3)

fast_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3)
slow_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3)

macd = fast_ma - slow_ma
macd2 = fast_ma2 - slow_ma2
macd3 = fast_ma3 - slow_ma3
macd4 = fast_ma4 - slow_ma4

signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
signal2 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd2, signal_length) : ta.ema(macd2, signal_length)
signal3 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd3, signal_length) : ta.ema(macd3, signal_length)
signal4 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd4, signal_length) : ta.ema(macd4, signal_length)
//hist = (macd + macd2 + macd3)/1 - (signal + signal2 + signal3)/1
hist = (macd + macd2 + macd3 + macd4)/4 - (signal + signal2 + signal3 + signal4)/4
signal5 = (signal + signal2 + signal3)/3

sma_signal2 = input.bool(title="Simple MA (Signal Line)", defval=true)

lin_reg = input.bool(title="Lin Reg", defval=true)
linreg_length = input.int(title="Linear Regression Length", minval = 1, maxval = 200, defval = 11)

bopen = lin_reg ? ta.linreg(open, linreg_length, 0) : open
bhigh = lin_reg ? ta.linreg(high, linreg_length, 0) : high
blow = lin_reg ? ta.linreg(low, linreg_length, 0) : low
bclose = lin_reg ? ta.linreg(close, linreg_length, 0) : close

shadow = (bhigh - bclose) + (bopen - blow)
body = bclose - bopen
perc = (shadow/body)
cond2 = perc >=2 and bclose+bclose[1]/2 > bopen+bopen[1]/2

r = bopen < bclose

//signal5 = sma_signal2 ? ta.sma(bclose, signal_length) : ta.ema(bclose, signal_length)
plotcandle(r ? bopen : na, r ? bhigh : na, r ? blow: na, r ? bclose : na, title="LinReg Candles", color= color.green, wickcolor=color.green, bordercolor=color.green, editable= true)
plotcandle(r ? na : bopen, r ? na : bhigh, r ? na : blow, r ? na : bclose, title="LinReg Candles", color=color.red, wickcolor=color.red, bordercolor=color.red, editable= true)
//alertcondition(hist[1] >= 0 and hist < 0, title = 'Rising to falling', message = 'The MACD histogram switched from a rising to falling state')
//alertcondition(hist[1] <= 0 and hist > 0, title = 'Falling to rising', message = 'The MACD histogram switched from a falling to rising state')

green = hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? "G" : "GL") : (hist[1] < hist ? "RL" : "R")
Buy = green == "G" and green[1] != "G" and green[1] != "GL" and bopen < bclose and rsi < 55.0 //and not cond2
//StopBuy = (green == "R" or green == "RL" or green == "RL") and bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1]
StopBuy = bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1] and (green == "G" or green == "GL" or green == "R") and bopen[2] < bclose[2] and bopen[3] < bclose[3]
hists = close[3] < close[2] and close[2] < close[1]
//Buy = green == "RL" and hist[0] > -0.07 and hist[0] < 0.00 and rsi < 55.0 and hists
//StopBuy = green == "GL" or green == "R"
alertcondition(Buy, "Long","Покупка в лонг")
alertcondition(StopBuy, "StopLong","Закрытие сделки")

//hline(0, "Zero Line", color = color.new(#787B86, 50))
plot(hist + (close - (close * 0.03)), title = "Histogram", style = plot.style_line, color = (hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #FF5252)))
plotshape(Buy ? low : na, 'Buy', shape.labelup, location.belowbar , color=color.new(#0abe40, 50), size=size.small, offset=0)
plotshape(StopBuy ? low : na, 'Buy', shape.cross, location.abovebar , color=color.new(#be0a0a, 50), size=size.small, offset=0)
plot(macd4  + (close - (close * 0.01)),   title = "MACD",   color = #2962FF)
plot(signal5 + (close - (close * 0.01)), title = "Signal", color = #FF6D00)

plotchar(cond2 , char='↓', color = color.rgb(0, 230, 119), text = "-")

if (Buy)
    strategy.entry("long", strategy.long)

// if (startShortTrade)
//     strategy.entry("short", strategy.short)

profitTarget = strategy.position_avg_price * stopLuse
strategy.exit("Take Profit", "long", limit=profitTarget)
// strategy.exit("Take Profit", "short", limit=profitTarget)

अधिक