ChaoZhang
अवलोकन
रणनीति एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग ट्रेडिंग प्रणाली है जो कई चलती औसत क्रॉसिंग और अस्थिरता फ़िल्टरिंग पर आधारित है। यह बाजार की प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए तीन अलग-अलग चक्रों की चलती औसत का उपयोग करता है और चौथी चलती औसत को बैल और भालू बाजार के निर्णय के लिए एक बेंचमार्क के रूप में उपयोग करता है। रणनीति ने कम अस्थिरता वाले वातावरण में व्यापार करने से बचने के लिए एक ट्रेडिंग फ़िल्टर के रूप में अस्थिरता संकेतकों को भी पेश किया है। यह रणनीति अधिक और शून्य का समर्थन करती है और एक लचीली स्थिति प्रबंधन और रोकथाम तंत्र प्रदान करती है।
रणनीति सिद्धांत
चलती औसत का चयनः रणनीति तीन प्रमुख चलती औसत का उपयोग करती है (अल्पकालिक, मध्यावधि और दीर्घकालिक) प्रवृत्तियों का न्याय करने के लिए। उपयोगकर्ता छह पूर्वनिर्धारित चलती औसत में से चुन सकते हैं, प्रत्येक चलती औसत को गणना अवधि, डेटा स्रोत और प्रकार (जैसे SMA, EMA आदि) सहित अलग-अलग पैरामीटर के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
रुझान का आकलन:
- बहुमुखी प्रवृत्ति: जब अल्पकालिक औसत दीर्घकालिक औसत से अधिक होता है और मध्यम औसत दीर्घकालिक औसत को ऊपर की ओर पार करता है।
- ऊर्ध्वाधर प्रवृत्ति: जब अल्पकालिक औसत रेखा दीर्घकालिक औसत रेखा से कम होती है और मध्यवर्ती औसत रेखा दीर्घकालिक औसत रेखा को नीचे की ओर पार करती है।
बैल और भालू बाजार का निर्णयः चौथे चलती औसत को बैल और भालू बाजार की सीमा रेखा के रूप में चुनने का विकल्प। जब कीमत इस रेखा के ऊपर होती है, तो केवल अधिक करने की अनुमति होती है; इसके विपरीत, केवल कम करने की अनुमति होती है।
अस्थिरता फ़िल्टरिंगः एक अस्थिरता सूचक का उपयोग करें जो उच्चतम और निम्नतम कीमतों पर आधारित है। रणनीति केवल तभी ट्रेड सिग्नल देती है जब अस्थिरता उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित थ्रेशोल्ड से अधिक हो।
लॉजिक इनपुट:
- मल्टी हेड एंट्रीः मल्टी हेड ट्रेंड की पुष्टि, उतार-चढ़ाव की शर्तों को पूरा करने और लंबी अवधि के औसत से अधिक कीमतों के साथ अधिक स्थान खोलें।
- शून्य प्रविष्टिः शून्य प्रवृत्ति की पुष्टि, उतार-चढ़ाव की शर्तें पूरी होती हैं, और कीमत लंबी अवधि के औसत से नीचे होती है।
बाहर निकलने का तर्क:
- आंशिक बराबरीः जब प्रवृत्ति उलट जाती है (मध्यम अवधि की औसत रेखा और लंबी अवधि की औसत रेखा फिर से पार हो जाती है), तो स्थिति के एक निश्चित अनुपात को बराबरी पर लाया जाता है।
- सभी ब्लेडः जब कीमतें बैल और भालू बाजार की सीमा रेखा को पार करती हैं, तो सभी विपरीत दिशाओं में स्थितियों को ब्लेड करें।
स्टॉप लॉस: स्टॉप लॉस का एक निश्चित प्रतिशत है, जिसे उपयोगकर्ता द्वारा कस्टम स्टॉप लॉस अनुपात के रूप में परिभाषित किया जा सकता है।
पोजीशन मैनेजमेंटः प्रत्येक पोजीशन के लिए खाता उपयोग का एक निश्चित प्रतिशत, जिसे उपयोगकर्ता अनुकूलित कर सकता है।
रणनीतिक लाभ
बहुआयामी रुझान विश्लेषणः कई चलती औसत का उपयोग करके, रणनीति बाजार के रुझानों को अधिक व्यापक रूप से पकड़ने और झूठे संकेतों को कम करने में सक्षम है।
लचीला पैरामीटर विन्यासः उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों और व्यापार प्रकारों की विशेषताओं के अनुसार पैरामीटर को लचीले ढंग से समायोजित कर सकते हैं, जिसमें औसत प्रकार, चक्र और डेटा स्रोत शामिल हैं।
अस्थिरता फ़िल्टरिंगः अस्थिरता संकेतकों को शामिल करके, रणनीति कम अस्थिरता वाले वातावरण में व्यापार करने से बचती है और संकेत की गुणवत्ता में सुधार करती है।
बैल और भालू बाजार अनुकूलनः वैकल्पिक बैल और भालू बाजार निर्णय तंत्र रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जिससे प्रतिकूल व्यापार कम हो जाता है।
डायनामिक पोजीशन मैनेजमेंटः खाता अधिकार-हित आधारित पोजीशन मैनेजमेंट विधि, जो खाते के आकार के परिवर्तन के साथ स्वचालित रूप से व्यापार के आकार को समायोजित कर सकती है।
बहुस्तरीय जोखिम नियंत्रणः कई जोखिम नियंत्रण तंत्र जैसे कि अस्थिरता दर फ़िल्टर, प्रवृत्ति की पुष्टि, आंशिक समापन और निश्चित रोक।
द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंगः समर्थन करता है जो विभिन्न बाजार स्थितियों में व्यापार के अवसरों की तलाश करने में सक्षम है।
विज़ुअल सहायताः रणनीति ने चार्ट पर चलती औसत और ट्रेडिंग सिग्नल टैग को चित्रित किया है ताकि विश्लेषण और प्रतिक्रिया को देखने में आसानी हो सके।
रणनीतिक जोखिम
पिछड़ापनः चलती औसत एक पिछड़ापन है, जो लाभप्रदता को प्रभावित करने के लिए प्रवेश और प्रस्थान समय में थोड़ी देरी का कारण बन सकता है।
अस्थिर बाजारों में खराब प्रदर्शनः अस्थिर बाजारों में, रणनीति अक्सर गलत संकेत दे सकती है, जिससे ओवरट्रेडिंग और नुकसान हो सकता है।
पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति का प्रदर्शन पैरामीटर सेटिंग पर अत्यधिक निर्भर करता है, विभिन्न बाजारों और समय-सीमाओं के लिए पैरामीटर के विभिन्न संयोजनों की आवश्यकता हो सकती है।
पीछे हटने का जोखिमः यदि रुझान बदल जाता है, तो रणनीति पूरी तरह से समय पर नहीं हो सकती है, जिससे बड़ी वापसी हो सकती है।
तकनीकी संकेतकों पर अत्यधिक निर्भरताः रणनीति पूरी तरह से तकनीकी संकेतकों पर आधारित है, बुनियादी कारकों को अनदेखा करती है, और महत्वपूर्ण समाचार या घटनाओं के दौरान खराब प्रदर्शन कर सकती है।
धन प्रबंधन जोखिमः निश्चित अनुपात की स्थिति प्रबंधन पद्धति से लगातार नुकसान होने पर जोखिम के लिए बहुत अधिक जोखिम हो सकता है।
स्टॉप लॉस सेटिंग्सः निश्चित प्रतिशत स्टॉप लॉस सभी बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है और उच्च अस्थिरता के समय में समय से पहले स्टॉप लॉस का कारण बन सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
अनुकूलन पैरामीटरः एक अनुकूलन तंत्र की शुरूआत, बाजार की स्थिति की गतिशीलता के अनुसार चलती औसत पैरामीटर और अस्थिरता दर थ्रेशोल्ड को समायोजित करना।
मल्टी-टाइम फ़्रेम एनालिसिसः लंबी और छोटी समय सीमा की जानकारी के संयोजन के साथ, प्रवृत्ति निर्णय की सटीकता में सुधार।
अस्थिरता संकेतक का अनुकूलनः बाजार की स्थिति का अधिक सटीक रूप से आकलन करने के लिए एटीआर या बोलिंगर बैंडविड्थ जैसे अधिक जटिल अस्थिरता संकेतक का उपयोग करने पर विचार करें।
गतिशीलता संकेतक का परिचयः आरएसआई या एमएसीडी जैसे गतिशीलता संकेतकों के संयोजन के साथ, प्रवेश और बाहर निकलने का समय अनुकूलित करें।
बेहतर रोकथाम तंत्रः ट्रैक किए गए रोकथाम या एटीआर-आधारित गतिशील रोकथाम को लागू करें ताकि बाजार में उतार-चढ़ाव के लिए बेहतर रूप से अनुकूल हो सके।
बाजार भावना के सूचकांक को एकीकृत करनाः बाजार भावना के सूचकांक जैसे कि VIX को पेश करना, विभिन्न बाजार स्थितियों में प्रदर्शन के लिए रणनीति का अनुकूलन करना।
स्थिति प्रबंधन का अनुकूलन करेंः जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए अस्थिरता या वर्तमान लाभप्रदता के आधार पर गतिशील स्थिति प्रबंधन को लागू करें।
मूलभूत फ़िल्टर जोड़ेंः महत्वपूर्ण आर्थिक आंकड़ों के प्रकाशन या कंपनी के वित्तीय विवरण जैसे मूलभूत कारकों को ध्यान में रखें और उच्च जोखिम के दौरान व्यापार से बचें।
मशीन लर्निंग ऑप्टिमाइज़ेशनः मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके पैरामीटर संयोजन और निर्णय नियम का अनुकूलन करें और रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार करें।
पूर्वानुमान और आगे के परीक्षणः रणनीति की स्थिरता को सत्यापित करने के लिए अधिक व्यापक पूर्वानुमान और विभिन्न बाजारों और समय अवधि में आगे के परीक्षण।
संक्षेप
एक बहु-समान क्रॉस-ट्रेंड ट्रैकिंग और अस्थिरता दर फ़िल्टरिंग रणनीति एक व्यापक और लचीली ट्रेडिंग प्रणाली है जो कई चलती औसत, अस्थिरता दर संकेतकों और रुझान ट्रैकिंग सिद्धांतों को जोड़ती है। बहु-आयामी प्रवृत्ति विश्लेषण और सख्त जोखिम नियंत्रण के माध्यम से, इस रणनीति में विभिन्न बाजार स्थितियों में निरंतर रुझानों को पकड़ने की क्षमता है। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को पैरामीटर अनुकूलन और बाजार अनुकूलनशीलता के मुद्दों पर ध्यान देने की आवश्यकता है, और रणनीति के प्रदर्शन को और बढ़ाने के लिए अधिक उन्नत तकनीकी संकेतकों और जोखिम प्रबंधन तकनीकों को पेश करने पर विचार करें। कुल मिलाकर, यह एक ठोस रणनीति ढांचा है जो आगे के शोध और अनुकूलन के लिए एक अच्छी नींव प्रदान करता है।
/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="WODIsMA Strategy", shorttitle="WMA_Strategy", overlay=true, overlay=true, pyramiding=2, default_qty_value=6, default_qty_type=strategy.fixed, initial_capital=1000, currency=currency.USD)
// 用户输入参数
capital_pct = input.float(20, title="每笔订单使用的资金百分比(%)", minval=0.1, maxval=100, group="Position") / 100
close_pct = input.float(20, title="每次平仓使用的百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100
stop_loss_user = input.float(10, title="止损百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100
allow_long = input.bool(true, title="是否做多", group="Position")
allow_short = input.bool(true, title="是否做空", group="Position")
// 用户选择的移动平均线
short_term_ma = input.string("MA 0", title="短期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
mid_term_ma = input.string("MA 1", title="中期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
long_term_ma = input.string("MA 2", title="长期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
bull_bear_ma = input.string("MA 3", title="牛熊趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
enable_bull_bear = input.bool(false, title="是否启用牛熊趋势线", group="TrendIdentify")
// 波动率指标参数
volatility_k = input.int(60, title="波动率数值K线数" , group="volatility")
volatility_threshold = input.float(1, minval=0, title="波动率值 0则不使用(%)", group="volatility")
// 定义不同类型的移动平均线函数
ma(source, length, type) =>
switch type
"SMA" => 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)
// 定义每根均线的输入参数和颜色
length0 = input.int(16, minval=1, title="Length 0", group="MA 0")
source0 = input.source(hl2, title="Source 0", group="MA 0")
type0 = input.string("SMA", title="Type 0", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 0")
timeframe0 = input.timeframe("", title="Timeframe 0", group="MA 0")
color0 = input.color(color.gray, title="Color 0", group="MA 0")
show0 = input.bool(true, title="Show MA 0", group="MA 0")
length1 = input.int(48, minval=1, title="Length 1", group="MA 1")
source1 = input.source(hl2, title="Source 1", group="MA 1")
type1 = input.string("SMA", title="Type 1", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 1")
timeframe1 = input.timeframe("", title="Timeframe 1", group="MA 1")
color1 = input.color(color.aqua, title="Color 1", group="MA 1")
show1 = input.bool(true, title="Show MA 1", group="MA 1")
length2 = input.int(144, minval=1, title="Length 2", group="MA 2")
source2 = input.source(hl2, title="Source 2", group="MA 2")
type2 = input.string("SMA", title="Type 2", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 2")
timeframe2 = input.timeframe("", title="Timeframe 2", group="MA 2")
color2 = input.color(color.orange, title="Color 2", group="MA 2")
show2 = input.bool(true, title="Show MA 2", group="MA 2")
length3 = input.int(432, minval=1, title="Length 3", group="MA 3")
source3 = input.source(hl2, title="Source 3", group="MA 3")
type3 = input.string("SMA", title="Type 3", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 3")
timeframe3 = input.timeframe("", title="Timeframe 3", group="MA 3")
color3 = input.color(color.green, title="Color 3", group="MA 3")
show3 = input.bool(true, title="Show MA 3", group="MA 3")
length4 = input.int(91, minval=1, title="Length 4", group="MA 4")
source4 = input.source(hl2, title="Source 4", group="MA 4")
type4 = input.string("SMA", title="Type 4", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 4")
timeframe4 = input.timeframe("D", title="Timeframe 4", group="MA 4")
color4 = input.color(color.rgb(159, 110, 208), title="Color 4", group="MA 4") // 浅紫色
style4 = input.string("step", title="Style 4", options=["line", "step"], group="MA 4")
show4 = input.bool(false, title="Show MA 4", group="MA 4")
length5 = input.int(182, minval=1, title="Length 5", group="MA 5")
source5 = input.source(hl2, title="Source 5", group="MA 5")
type5 = input.string("SMA", title="Type 5", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 5")
timeframe5 = input.timeframe("D", title="Timeframe 5", group="MA 5")
color5 = input.color(color.red, title="Color 5", group="MA 5")
style5 = input.string("step", title="Style 5", options=["line", "step"], group="MA 5")
show5 = input.bool(true, title="Show MA 5", group="MA 5")
// 计算每根均线的值
value0 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe0, ma(source0, length0, type0))
value1 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe1, ma(source1, length1, type1))
value2 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe2, ma(source2, length2, type2))
value3 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe3, ma(source3, length3, type3))
value4 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe4, ma(source4, length4, type4))
value5 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe5, ma(source5, length5, type5))
// 绘制每根均线
plot(show0 ? value0 : na, title="MA 0", color=color0)
plot(show1 ? value1 : na, title="MA 1", color=color1)
plot(show2 ? value2 : na, title="MA 2", color=color2)
plot(show3 ? value3 : na, title="MA 3", color=color3)
plot(show4 ? value4 : na, title="MA 4", color=color4, style=style4 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2)
plot(show5 ? value5 : na, title="MA 5", color=color5, style=style5 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2)
// 添加策略部分
// 选择均线值
get_ma_value(ma_name) =>
if (ma_name == "MA 0")
value0
else if (ma_name == "MA 1")
value1
else if (ma_name == "MA 2")
value2
else if (ma_name == "MA 3")
value3
else if (ma_name == "MA 4")
value4
else
value5
short_ma_value = get_ma_value(short_term_ma)
mid_ma_value = get_ma_value(mid_term_ma)
long_ma_value = get_ma_value(long_term_ma)
bull_bear_ma_value = get_ma_value(bull_bear_ma)
// 计算波动率
high_close = ta.highest(high, volatility_k)
low_close = ta.lowest(low, volatility_k)
volatility = 100 * (high_close - low_close) / low_close
// 波动率条件背景色
volatilityCondition = (volatility > volatility_threshold)
volatilityConditionBG = (volatility > volatility_threshold) and volatility_threshold != 0
bgcolor(volatilityConditionBG ? color.new(color.green, 90) : na, title="Volatility Background")
// 策略信号
long_condition = (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value))
short_condition = (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value))
var float stop_level_long = na
var float stop_level_short = na
// 执行策略
if (volatilityCondition and allow_long and (not enable_bull_bear or close > bull_bear_ma_value))
if (long_condition and close > long_ma_value) // 判断是否立即触发止损
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=capital_pct * strategy.equity / close)
label.new(bar_index, low*0.996, text="BUY", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
if (volatilityCondition and allow_short and (not enable_bull_bear or close < bull_bear_ma_value))
if (short_condition and close < long_ma_value) // 判断是否立即触发止损
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=capital_pct * strategy.equity / close)
label.new(bar_index, high*1.004, text="SELL", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
// 部分平仓逻辑
if (enable_bull_bear)
// 当当前价格处在牛熊趋势均线之下时
if (close < bull_bear_ma_value)
// 平所有多仓
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", comment="平所有多仓")
label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
// 当短期均线在长期均线之上时，中期均线向上穿过长期均线，平空
if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空")
label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
// 当当前价格处在牛熊趋势均线之上时
if (close > bull_bear_ma_value)
// 平所有空仓
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", comment="平所有空仓")
label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
// 当短期均线在长期均线之下时，中期均线向下穿过长期均线，平多
if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多")
label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
else if (not enable_bull_bear and not (allow_long and allow_short))
// 当短期均线在长期均线之上时，中期均线向上穿过长期均线，平空
if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空")
label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
// 当短期均线在长期均线之下时，中期均线向下穿过长期均线，平多
if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多")
label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
// 止损处理
if (strategy.position_size > 0)
stop_level_long_user = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_user)
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_level_long_user)
else if (strategy.position_size < 0)
stop_level_short_user = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_user)
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Short", stop=stop_level_short_user)