ChaoZhang
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ध्यान केंद्रित करना
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अवलोकन
रुदा गतिशील प्रवृत्ति व्यापार रणनीति एक मात्रात्मक व्यापार रणनीति है जो गतिशीलता और प्रवृत्ति संकेतकों पर आधारित है। यह रणनीति OBV (ऑन बैलेंस वॉल्यूम), EMA (एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज) और K-लाइन इकाइयों के अनुपात जैसे संकेतकों का उपयोग करके खरीदने और बेचने के समय का आकलन करती है। जब दीर्घकालिक ईएमए, ओबीवी इनोवेशन उच्च होते हैं, और K-लाइन इकाइयों का अनुपात सेट मूल्य से अधिक होता है, तो रणनीति अगले दिन खुले में खरीदी जाती है; जब कीमतें बंद हो जाती हैं, तो कीमतें बंद हो जाती हैं या बंद होने पर कीमतें बंद हो जाती हैं।
रणनीति सिद्धांत
- दो ईएमए लाइनों की गणना करें, अल्पकालिक ईएमए पैरामीटर 5 है, और दीर्घकालिक ईएमए पैरामीटर 21 है। जब एक अल्पकालिक ईएमए पर एक दीर्घकालिक ईएमए पहना जाता है, तो यह माना जाता है कि प्रवृत्ति ऊपर है, जबकि इसके विपरीत प्रवृत्ति नीचे है।
- ओबीवी सूचकांक की गणना करते समय, जब ओबीवी 10 दिन के उच्च स्तर पर पहुंचता है, तो यह माना जाता है कि मल्टीहेड गतिशीलता मजबूत है।
- K-लाइन इकाई अनुपात की गणना करें, जब इकाई का अनुपात सेट थ्रेशोल्ड (डिफ़ॉल्ट 50%) से अधिक हो, तो प्रवृत्ति को स्थापित माना जाता है।
- जब प्रवृत्ति ऊपर की ओर है, और बहुमुखी गतिशीलता मजबूत है और प्रवृत्ति स्थापित है, तो रणनीति अगले दिन के शुरुआती मूल्य पर खरीदी जाती है, और स्टॉप-लॉस मूल्य दिन के न्यूनतम मूल्य और शुरुआती मूल्य का न्यूनतम -1 प्रतिशत है।
- जब कीमत स्टॉप-लॉस या क्लोज-आउट कीमतों से कम हो जाती है, तो रणनीति को पस्त कर दिया जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- प्रवृत्ति और गतिशीलता के संकेतकों के संयोजन के साथ, मजबूत नस्लों को पकड़ने में सक्षम।
- अगले दिन के शुरुआती खरीद और गतिशील स्टॉप लॉस का उपयोग करके, कुछ झूठे ब्रेकडाउन से बचा जा सकता है।
- स्टॉप लॉस और स्टॉप कंडीशंस स्पष्ट हैं, और जोखिम नियंत्रित है।
जोखिम विश्लेषण
- रुझान और गतिशीलता सूचकांक में देरी है, जो उच्च खरीद और समय से पहले बंद होने की संभावना है।
- स्थिर पैरामीटर, आत्म-अनुकूलन की कमी, विभिन्न बाजार स्थितियों में प्रदर्शन में भारी अंतर हो सकता है।
- एकल बाजार और किस्मों के परीक्षण, रणनीति की स्थिरता और प्रयोज्यता को और सत्यापित किया जाना है।
अनुकूलन दिशा
- संकेतक की संवेदनशीलता और प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए रुझान और गतिशीलता संकेतकों के मापदंडों का अनुकूलन करना।
- बाजार की स्थिति का आकलन करने के लिए, वर्तमान बाजार विशेषताओं के आधार पर गतिशीलता को समायोजित करने के लिए मापदंडों को शामिल करें।
- विभिन्न बाजारों और किस्मों के लिए परीक्षण का विस्तार करें, रणनीति की स्थिरता में सुधार करें।
- स्थिति प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल को लागू करने पर विचार करें, जो रिटर्न-रिस्क अनुपात को बढ़ाता है।
संक्षेप
रुदा गतिशीलता प्रवृत्ति व्यापार रणनीति एक सरल और आसान उपयोग की गई मात्रात्मक व्यापार रणनीति है, जो प्रवृत्ति और गतिशीलता संकेतकों के संयोजन के माध्यम से मजबूत किस्मों और प्रवृत्ति के अवसरों को पकड़ने में सक्षम है। हालांकि, इस रणनीति में कुछ सीमाएं भी हैं, जैसे कि सूचकांक पछाड़ी, पैरामीटर स्थिरता और अन्य समस्याएं। भविष्य में रणनीति को अनुकूलित करने और सुधार करने के लिए रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए रणनीति के पैरामीटर को अनुकूलित करने, अनुकूलन तंत्र को शुरू करने, प्रतिक्रिया के दायरे को बढ़ाने और जोखिम प्रबंधन को मजबूत करने जैसे तरीकों से अनुकूलन और सुधार किया जा सकता है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © lhcbenac
//@version=5
strategy('Ruda_Strategy', overlay=true , initial_capital=5000 , pyramiding = 3, commission_type = strategy.commission.cash_per_contract , commission_value = 1 )
//
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// Otimizações //
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// Codigo Operacional //
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// Indica situação de Compra ou Venda
// Condição True or False
YEAR_BT= input.int(1,title="Nº Anos ", group = "Backtest")
INPUT_ME1 = input.int(5,title="Momentum ", group = "RUDA")
INPUT_ME2 = input.int(21,title="Trend ", group = "RUDA")
INPUT_CORPO = input.int(50,title="CORPO ", group = "RUDA")/100
v_obv = ta.obv
v_med1 = ta.ema(close , INPUT_ME1)
v_med2 = ta.ema(close , INPUT_ME2)
valid_1 = v_med1 > v_med2
valid_2 = v_obv >= ta.highest(v_obv[1], 10)
valid_3 = math.abs(close - open) / (high-low) > INPUT_CORPO
plot(v_med1)
plot(v_med2)
compra = valid_1 and valid_2 and strategy.position_size == 0 and valid_3
var float v_minima_ref = na
dataInicio = timestamp(year(timenow) - YEAR_BT, month(timenow), dayofmonth(timenow), 00, 00)
// Variáveis globais
var float preco_entrada = na
var float preco_stop = na
if compra and time >= dataInicio and ta.change(time("D")) != 0 and ta.change(compra)
v_minima_ref := low
preco_entrada := open
preco_stop := math.min(low, open - 0.01 * open)
strategy.entry("Compra", strategy.long , stop = preco_stop )
if (not na(preco_entrada) and not na(preco_stop))
label.new(x=bar_index, y= low * 0.9, text= "Dia: " + str.tostring(dayofmonth) + "\nPreço de Entrada: " + str.tostring(preco_entrada) + "\nPreço de Stop Loss: " + str.tostring(preco_stop), style=label.style_label_up, color=color.green)
// Lógica de saída
// Saída no stop loss
if (not na(preco_stop) and low < preco_stop and ta.change(low) < 0)
strategy.close("Compra", comment="Saída no Stop")
// Saída no lucro
if (close < v_med1 and ta.change(close) < 0)
strategy.close("Compra", comment="Saída na Media")
venda =( (not na(preco_stop) and low < preco_stop and ta.change(low) < 0) or (close < v_med1 and ta.change(close) < 0) ) and strategy.position_size > 0
codiff = compra ? 1 : venda ? -1 : na
plotarrow(codiff, colorup=#00c3ff, colordown=#ff0062,title="Compra", maxheight=20, offset=0)