ट्रिपल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डिवर्जेंस और रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स कॉम्बिनेटेड 1-मिनट चार्ट क्रिप्टोकरेंसी क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-03-29 11:16:10
टैगः

img

अवलोकन

यह रणनीति ट्रिपल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डिवर्जेंस (ट्रिपल एमएसीडी) और रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई) विधियों को जोड़ती है, जिसे विशेष रूप से 1 मिनट के समय फ्रेम पर क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में मात्रात्मक ट्रेडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। रणनीति के पीछे मुख्य विचार विभिन्न अवधि मापदंडों के साथ एमएसीडी संकेतकों का उपयोग करके तेजी और मंदी गति में परिवर्तन को पकड़ना है, जबकि रुझान की ताकत की पुष्टि करने के लिए आरएसआई संकेतक का उपयोग करना है। तीन एमएसीडी संकेतों का औसत करके, शोर को प्रभावी ढंग से चिकना किया जा सकता है, जिससे ट्रेडिंग संकेतों की विश्वसनीयता में सुधार होता है। इसके अलावा, रणनीति बाजार में समेकन चरणों की पहचान करने के लिए रैखिक प्रतिगमन तकनीकों का उपयोग करती है, जो मूल्य कार्रवाई के दौरान लगातार ट्रेडों से बचती है। रणनीति ग्रिड ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है, जो पूरी क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के तेजी से उतार-चढ़ाव के बीच स्थिर रिटर्न उत्पन्न करने में सक्षम

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति विभिन्न मापदंडों के साथ तीन एमएसीडी संकेतकों का उपयोग करती हैः 5/13/34 की फास्ट लाइन अवधि और 8/21/144 की स्लो लाइन अवधि। यह एमएसीडी मूल्यों को प्राप्त करने के लिए उनके बीच के अंतर की गणना करती है। इन तीन एमएसीडी मूल्यों का औसत किया जाता है, और अंतिम एमएसीडी हिस्टोग्राम औसत एमएसीडी से सिग्नल मूल्य (एमएसीडी का एन-पीरियड ईएमए) को घटाकर प्राप्त किया जाता है। साथ ही, रुझान की ताकत निर्धारित करने में मदद करने के लिए एक 14-पीरियड आरएसआई संकेतक की गणना की जाती है। एक लंबा संकेत तब उत्पन्न होता है जब औसत एमएसीडी हिस्टोग्राम नकारात्मक से सकारात्मक में बदल जाता है, आरएसआई 55 से नीचे होता है, और एक तेजी से संरेखण होता है। इसके विपरीत, एक बंद संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब औसत एमएसीडी हिस्टोग्राम सकारात्मक से नकारात्मक में बदल जाता है, आरएसआई 45 से ऊपर होता है, और एक संरेखण रणनीति होती है। इसके अलावा, बाजारों के बीच मोम

लाभ विश्लेषण

  1. बहु-अवधि MACD संकेतकों का संयोजन विभिन्न समय पैमाने पर बाजार में रुझान परिवर्तनों को वस्तुनिष्ठ रूप से दर्शाता है, जिससे रुझान पहचान की सटीकता बढ़ जाती है।
  2. आरएसआई संकेतक के साथ एमएसीडी को एकीकृत करने से सख्त प्रवेश और निकास शर्तें बनती हैं, जिससे रणनीति लाभप्रदता और ड्रॉडाउन नियंत्रण में सुधार होता है।
  3. एमएसीडी संकेतों का औसत प्रभावी रूप से संकेतकों के लगातार उतार-चढ़ाव के कारण होने वाले झूठे संकेतों को समाप्त करता है, जिससे ट्रेडिंग संकेत अधिक विश्वसनीय हो जाते हैं।
  4. रेंजिंग बाजारों को निर्धारित करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करने से उतार-चढ़ाव वाले बाजारों के दौरान ट्रेडों में प्रवेश करने से बचने में मदद मिलती है जब प्रवृत्ति अस्पष्ट होती है, खोने वाले ट्रेडों को कम करती है।
  5. तेजी से बदलते क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में, 1 मिनट के स्तर की मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बाजार में उतार-चढ़ाव से उत्पन्न होने वाले ट्रेडिंग अवसरों को समय पर पकड़ने के लिए बेहतर स्थिति में है।

जोखिम विश्लेषण

  1. यह रणनीति एक दिशात्मक प्रवृत्ति बाजारों में बेहतर प्रदर्शन करती है। यदि बाजार एक विस्तारित अवधि के लिए व्यापक उतार-चढ़ाव की स्थिति में रहता है, तो ट्रेडिंग सिग्नल अक्सर अमान्य हो सकते हैं।
  2. क्रिप्टोकरेंसी बाजार की उच्च अस्थिरता के कारण, अल्पकालिक में अत्यधिक असामान्य उतार-चढ़ाव से महत्वपूर्ण ड्रॉडाउन हो सकते हैं।
  3. रणनीति मापदंडों के चयन का समग्र लाभप्रदता पर स्पष्ट प्रभाव पड़ता है। गलत मापदंड सेटिंग्स के कारण रणनीति विफल हो सकती है। इसलिए, लाइव ट्रेडिंग से पहले विभिन्न ट्रेडिंग उपकरणों के लिए पर्याप्त पैरामीटर अनुकूलन और बैकटेस्टिंग सत्यापन आवश्यक है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. प्रवेश संकेतों को फ़िल्टर करने और असामान्य बाजार उतार-चढ़ाव से होने वाले संभावित नुकसान को कम करने के लिए एटीआर जैसे मूल्य अस्थिरता से संबंधित संकेतकों को पेश करने पर विचार करें।
  2. रैखिक प्रतिगमन के अतिरिक्त, अन्य तरीकों जैसे समर्थन और प्रतिरोध स्तर, बोलिंगर बैंड्स चैनल आदि की खोज की जा सकती है, जो कि सीमांत बाजारों की पहचान की सटीकता में और सुधार करेगा।
  3. प्रवृत्ति बाजारों में, प्रत्येक व्यापार के लाभ को अधिकतम करते हुए, बाहर निकलने के बिंदुओं को अनुकूलित करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस पेश करें।
  4. विभिन्न व्यापारिक साधनों के बीच विशिष्ट मतभेदों को ध्यान में रखते हुए, समग्र रणनीति की अनुकूलन क्षमता और स्थिरता को बढ़ाने के लिए विभिन्न साधनों के लिए अलग-अलग रणनीति मापदंड निर्धारित करें।

सारांश

यह रणनीति चतुराई से ट्रिपल एमएसीडी को आरएसआई संकेतक के साथ जोड़ती है और रैखिक प्रतिगमन तकनीकों का उपयोग रेंजिंग बाजारों की पहचान करने के लिए करती है, जिससे उच्च आवृत्ति मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों का एक पूरा सेट बनता है। सख्त प्रवेश और निकास शर्तें और औसत एमएसीडी संकेतों का उपयोग व्यापार सटीकता और ड्रॉडाउन नियंत्रण में सुधार करने में योगदान देता है। हालांकि रणनीति एकतरफा प्रवृत्ति बाजारों में बेहतर प्रदर्शन करती है, लेकिन अस्थिरता फिल्टर पेश करने, रेंजिंग बाजार पहचान विधियों का अनुकूलन करने, विभिन्न साधनों के लिए ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस सेट करने और स्वतंत्र मापदंडों की स्थापना जैसे उपाय रणनीति की अनुकूलन क्षमता और मजबूती को और बढ़ा सकते हैं। कुल मिलाकर, यह एक बहुत ही आशाजनक क्रिप्टोक्यूरेंसी मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो आगे अनुकूलन और लाइव ट्रेडिंग अनुप्रयोग का हकदार है।


/*backtest
start: 2023-03-23 00:00:00
end: 2024-03-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
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"

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)

// 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

// 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

// 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