ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो तकनीकी विश्लेषण के संकेतकों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिमुलेशन को जोड़ती है। रणनीति पारंपरिक तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करती है जैसे कि औसत रेखा ((EMA), सापेक्ष उतार-चढ़ाव सूचकांक ((RVI) और ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए एआई सिग्नल का अनुकरण करती है। साथ ही, रणनीति में एक पूर्ण धन प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण प्रणाली शामिल है, जो स्टॉप लॉस और स्टॉप को सेट करके धन की सुरक्षा करती है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित कोर घटकों पर आधारित हैः
- 20 और 200-दिवसीय चलती औसत (ईएमए) का उपयोग करके बाजार की प्रवृत्ति का आकलन करें
- RVI के माध्यम से बाजार में उतार-चढ़ाव की स्थिति का आकलन करें
- एआई सिग्नल को निर्णय लेने में सहायता के रूप में शामिल करना
- एक निश्चित निधि आवंटन योजना का उपयोग करना, प्रत्येक लेनदेन पर 200 इकाइयों का उपयोग करना
- 2% स्टॉप लॉस और 4% स्टॉप स्टॉप सेट करें जोखिम को नियंत्रित करने के लिए
जब EMA20 पर EMA200 और RVI सकारात्मक होता है, तो सिस्टम एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है; जब EMA20 के नीचे EMA200 और RVI नकारात्मक होता है, तो सिस्टम एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है।
रणनीतिक लाभ
- बहुआयामी सिग्नल सत्यापन, लेनदेन की सटीकता में सुधार
- अच्छी तरह से नियंत्रित जोखिम नियंत्रण प्रणाली, प्रभावी रूप से नियंत्रण निकासी
- निधि प्रबंधन के लिए निश्चित निधि वितरण योजना
- एआई सिमुलेशन सिग्नल के साथ रणनीतिक अनुकूलनशीलता में वृद्धि
- अच्छी लचीलापन के साथ समायोज्य पैरामीटर
रणनीतिक जोखिम
- ईएमए सूचकांक बाज़ार के उतार-चढ़ाव में गलत संकेत दे सकता है
- निश्चित स्टॉप लॉस अनुपात सभी बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है
- एआई सिग्नल की यादृच्छिकता रणनीति की स्थिरता को प्रभावित कर सकती है
- निधि आवंटन स्थिर, बड़े बाजार के अवसरों से चूक सकते हैं
अनुकूलन दिशा
- सिग्नल फ़िल्टरिंग के लिए अधिक तकनीकी मापदंडों को शामिल करना
- स्व-अनुकूली रोकथाम तंत्र विकसित करना
- डायनामिक होल्डिंग्स के साथ फंड मैनेजमेंट सिस्टम का अनुकूलन
- सिग्नल गुणवत्ता में सुधार के लिए AI सिमुलेशन एल्गोरिदम में सुधार
- बाजार परिवेश पहचान तंत्र में वृद्धि
संक्षेप
इस रणनीति ने पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण और आधुनिक मात्रात्मक तरीकों के संयोजन के माध्यम से एक अपेक्षाकृत पूर्ण व्यापार प्रणाली का निर्माण किया है। हालांकि कुछ जोखिम हैं, लेकिन निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, रणनीति बेहतर व्यापार प्रभाव प्राप्त करने की उम्मीद करती है।
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gold Bot with Simulated AI, Viamanchu, EMA20, EMA200, RVI, and Risk Management", overlay=true)
// Parámetros de las EMAs
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Relative Volatility Index (RVI)
length = input(14, title="RVI Length")
rvi = ta.rma(close - close[1], length) / ta.rma(math.abs(close - close[1]), length)
// Simulación de Viamanchu (aleatoria)
var int seed = time
simulated_vi_manchu_signal = math.random() > 0.5 ? 1 : -1 // 1 para compra, -1 para venta
// Configuración de gestión de riesgos
capital_total = 2000 // Capital total
capital_operado = 200 // Capital asignado a cada operación
stop_loss_percent = input.float(2, title="Stop Loss %", minval=0.1, step=0.1) // 2% de stop loss
take_profit_percent = input.float(4, title="Take Profit %", minval=0.1, step=0.1) // 4% de take profit
// Cálculo de stop loss y take profit en base al precio de entrada
stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit = close * (1 + take_profit_percent / 100)
// Condiciones de entrada
longCondition = ta.crossover(ema20, ema200) and rvi > 0 and simulated_vi_manchu_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema200) and rvi < 0 and simulated_vi_manchu_signal == -1
// Ejecutar compra
if (longCondition)
strategy.entry("Compra", strategy.long, stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Ejecutar venta
if (shortCondition)
strategy.entry("Venta", strategy.short, stop=stop_loss, limit=take_profit)