ChaoZhang
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अवलोकन
इस रणनीति को “Jancok Strategycs v3” कहा जाता है, यह एक बहु-सूचक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है जो चलती औसत (MA), चलती औसत समापन विचलन (MACD), अपेक्षाकृत मजबूत सूचक (RSI) और औसत वास्तविक सीमा (ATR) पर आधारित है। इस रणनीति का मुख्य विचार बाजार की प्रवृत्ति का आकलन करने और प्रवृत्ति की दिशा में व्यापार करने के लिए कई संकेतकों के संयोजन का उपयोग करना है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में बाजार के रुझानों का आकलन करने के लिए निम्नलिखित चार संकेतकों का उपयोग किया गया हैः
- चलती औसत ((MA): अल्पकालिक ((9 चक्र) और दीर्घकालिक ((21 चक्र) के लिए चलती औसत की गणना करें, जो एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से एक
- Moving Average Convergence Divergence (MACD): MACD लाइन और सिग्नल लाइन की गणना करें, जब MACD लाइन पर सिग्नल लाइन को पार करते हैं, तो एक उछाल की प्रवृत्ति को दर्शाता है; जब MACD लाइन के नीचे सिग्नल लाइन को पार करते हैं, तो एक गिरावट की प्रवृत्ति को दर्शाता है।
- अपेक्षाकृत मजबूत सूचक ((आरएसआई): आरएसआई की गणना 14 चक्रों के लिए की जाती है, जब आरएसआई 70 से अधिक होता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार अधिक खरीद सकता है; जब आरएसआई 30 से कम होता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार अधिक बिक सकता है।
- औसत वास्तविक सीमा ((ATR): 14 चक्रों के लिए एटीआर की गणना, बाजार की अस्थिरता को मापने और स्टॉप-लॉस स्टॉप पॉइंट सेट करने के लिए।
इस रणनीति का लेन-देन तर्क इस प्रकार है:
- जब अल्पकालिक औसत रेखा पर लंबी अवधि की औसत रेखा और MACD रेखा पर सिग्नल लाइन होती है, तो लेनदेन की मात्रा इसकी चलती औसत से अधिक होती है, और उतार-चढ़ाव की दर कम होती है।
- जब अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत के नीचे और MACD लाइन के नीचे सिग्नल लाइन को पार करता है, तो लेनदेन की मात्रा इसकी चलती औसत से अधिक होती है, और उतार-चढ़ाव की दर थ्रेशोल्ड से कम होती है, तो एक खाली टिकट खोलें।
- ATR गतिशील सेटिंग्स के अनुसार, स्टॉप लॉस और स्टॉप पॉइंट ATR के 2 गुना और स्टॉप पॉइंट ATR के 4 गुना हैं।
- एटीआर-आधारित ट्रैक स्टॉप लॉस का उपयोग करना विकल्प है, जो एटीआर के 2.5 गुना ट्रैक स्टॉप लॉस है।
रणनीतिक लाभ
- प्रवृत्तियों का आकलन करने के लिए बहु-सूचक संयोजन, प्रवृत्तियों का आकलन करने की सटीकता में सुधार।
- गतिशील स्टॉप और स्टॉप, बाजार की अस्थिरता के अनुसार अनुकूलन, बेहतर जोखिम नियंत्रण और रिटर्न का अनुकूलन।
- कम तरलता और उच्च अस्थिरता के समय व्यापार से बचने के लिए, और झूठे संकेतों को कम करने के लिए, लेनदेन और अस्थिरता फ़िल्टर की शुरुआत की गई थी।
- ट्रेंड के दौरान अधिक मुनाफे को बनाए रखने के लिए स्टॉप लॉस को ट्रैक करना।
रणनीतिक जोखिम
- जब बाजार में उतार-चढ़ाव होता है या रुझान बदलता है, तो यह गलत संकेत दे सकता है, जिससे नुकसान हो सकता है।
- पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति के प्रदर्शन पर एक बड़ा प्रभाव डालती हैं और विभिन्न बाजारों और परिसंपत्तियों के लिए अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
- अति-अनुकूलित मापदंडों के कारण ओवरफिट हो सकता है और वास्तविक लेनदेन में खराब प्रदर्शन हो सकता है।
- बाजार में असामान्य उतार-चढ़ाव या ब्लैक स्विंग की घटनाओं के दौरान, रणनीति को अधिक नुकसान उठाना पड़ सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- अधिक संकेतकों को शामिल करना, जैसे कि ब्रिन बैंड, यादृच्छिक संकेत, आदि, प्रवृत्ति की सटीकता को और बेहतर बनाने के लिए।
- ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर का चयन करें, जैसे कि आनुवंशिक एल्गोरिदम, ग्रिड सर्च और अन्य विधियों का उपयोग करके ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर का सबसे अच्छा संयोजन ढूंढें।
- विभिन्न बाजारों और परिसंपत्तियों के लिए अलग-अलग पैरामीटर और नियम सेट करना, रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार करना।
- पोजीशन मैनेजमेंट में शामिल हों और बाजार की प्रवृत्ति की ताकत और खाते के जोखिम के आधार पर पोजीशन आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें।
- अधिकतम निकासी सीमा निर्धारित करें, जब खाता अधिकतम निकासी तक पहुंच जाए, तो व्यापार को निलंबित करें या स्थिति को कम करें, जोखिम को नियंत्रित करें।
संक्षेप
“Jancok Strategycs v3” एक बहु-सूचक संयोजन पर आधारित प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो बाजार की प्रवृत्ति को चलती औसत, MACD, RSI और ATR जैसे संकेतकों के आधार पर आकलन करती है, और जोखिम को नियंत्रित करने और रिटर्न को अनुकूलित करने के लिए गतिशील स्टॉप-लॉस और ट्रैक-लॉस स्टॉप जैसे जोखिम प्रबंधन साधनों का उपयोग करती है। इस रणनीति का लाभ यह है कि प्रवृत्ति का निर्धारण सटीकता उच्च है, जोखिम प्रबंधन लचीला है, अनुकूलनशील है। लेकिन इसके साथ ही कुछ जोखिम भी हैं, जैसे कि झूठे संकेत, पैरामीटर सेटिंग संवेदनशीलता और ब्लैक स्वान घटनाएं। भविष्य में, रणनीति के प्रदर्शन और स्थिरता को और बढ़ाया 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 Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © financialAccou42381
//@version=5
strategy("Jancok Strategycs v3", overlay=true, initial_capital=100, currency="USD")
// Inputs
short_ma_length = input.int(9, title="Short MA Length", minval=1)
long_ma_length = input.int(21, title="Long MA Length", minval=1)
atr_multiplier_for_sl = input.float(2, title="ATR Multiplier for Stop Loss", minval=1.0)
atr_multiplier_for_tp = input.float(4, title="ATR Multiplier for Take Profit", minval=1.0)
volume_ma_length = input.int(20, title="Volume MA Length", minval=1)
volatility_threshold = input.float(1.5, title="Volatility Threshold", minval=0.1, step=0.1)
use_trailing_stop = input.bool(false, title="Use Trailing Stop")
trailing_stop_atr_multiplier = input.float(2.5, title="Trailing Stop ATR Multiplier", minval=1.0)
// Calculating indicators
short_ma = ta.sma(close, short_ma_length)
long_ma = ta.sma(close, long_ma_length)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
atr = ta.atr(14)
volume_ma = ta.sma(volume, volume_ma_length)
volatility = atr / close
// Plotting indicators
plot(short_ma, color=color.red)
plot(long_ma, color=color.blue)
// Defining entry conditions with added indicators and filters
long_condition = ta.crossover(short_ma, long_ma) and (macdLine > signalLine) and (volume > volume_ma) and (volatility < volatility_threshold)
short_condition = ta.crossunder(short_ma, long_ma) and (macdLine < signalLine) and (volume > volume_ma) and (volatility < volatility_threshold)
// Entering trades with dynamic stop loss and take profit based on ATR
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if use_trailing_stop
strategy.exit("Exit Long", "Long", trail_points=atr * trailing_stop_atr_multiplier, trail_offset=atr * 0.5)
else
strategy.exit("Exit Long", "Long", loss=atr * atr_multiplier_for_sl, profit=atr * atr_multiplier_for_tp)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if use_trailing_stop
strategy.exit("Exit Short", "Short", trail_points=atr * trailing_stop_atr_multiplier, trail_offset=atr * 0.5)
else
strategy.exit("Exit Short", "Short", loss=atr * atr_multiplier_for_sl, profit=atr * atr_multiplier_for_tp)