ChaoZhang
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अवलोकन
यह एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो औसत ट्रेंडिंग सूचक (ADX) और मूल्य टूटने पर आधारित है। यह रणनीति मुख्य रूप से बाजार की प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करने के लिए ADX सूचक की संख्या की निगरानी करके और बाजार की गतिशीलता को पकड़ने के लिए मूल्य टूटने के संकेतों के साथ मिलकर बनाई गई है। यह रणनीति एक विशिष्ट ट्रेडिंग अवधि के भीतर चलाने के लिए सेट की गई है और जोखिम प्रबंधन को रोकने और प्रति दिन ट्रेडों की संख्या को सीमित करके लागू किया गया है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति के मूल तर्क में निम्नलिखित प्रमुख तत्व शामिल हैं:
- ADX सूचकांक निगरानीः ADX सूचकांक का उपयोग बाजार की प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करने के लिए किया जाता है, जब ADX 17.5 से कम होता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार में एक नया रुझान हो सकता है।
- मूल्य ब्रेकआउट निर्णयः रणनीति पिछले 34 चक्रों के उच्चतम समापन मूल्य को ट्रैक करती है और ट्रेडिंग सिग्नल को ट्रिगर करती है जब वर्तमान मूल्य उस प्रतिरोध को तोड़ता है।
- ट्रेडिंग समय प्रबंधनः कम तरलता के समय के जोखिम से बचने के लिए रणनीति केवल निर्दिष्ट ट्रेडिंग समय के भीतर चलती है।
- जोखिम नियंत्रण तंत्र:
- एकल लेनदेन के नुकसान को सीमित करने के लिए एक निश्चित डॉलर स्टॉप सेट करें
- प्रति लेनदेन समय में अधिकतम 3 लेनदेन की सीमा
- ट्रेडिंग अवधि के अंत में स्वचालित रूप से सभी होल्डिंग्स को क्लियर करें
रणनीतिक लाभ
- प्रवृत्ति पकड़ने की क्षमताः ADX सूचक और मूल्य ब्रेकडाउन के संयोजन के माध्यम से, बाजार की प्रवृत्ति के शुरुआती चरणों को प्रभावी ढंग से पहचानने में सक्षम।
- बेहतर जोखिम प्रबंधनः इसमें कई स्तरों पर जोखिम नियंत्रण उपाय शामिल हैं, जैसे कि निश्चित रोक, व्यापार की सीमा और स्वचालित समापन तंत्र।
- उच्च स्तर की स्वचालनः स्पष्ट रणनीति तर्क, पूरी तरह से स्वचालित लेनदेन, मानव हस्तक्षेप के बिना।
- अनुकूलनशीलता: विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है, जैसे कि स्टॉपलॉस राशि, रिटर्न चक्र आदि।
रणनीतिक जोखिम
- झूठे ब्रेकआउट का जोखिमः अस्थिर बाजारों में झूठे ब्रेकआउट के परिणामस्वरूप लगातार स्टॉपलॉस हो सकते हैं।
- पैरामीटर निर्भरताः रणनीति प्रभाव ADX थ्रेशोल्ड और रिवर्स चक्र की सेटिंग्स पर बहुत निर्भर करता है।
- समय सीमाः केवल एक निश्चित समय के लिए व्यापार, अन्य समय के अवसरों को याद कर सकता है।
- स्टॉप लॉस सेटिंग्सः फिक्स्ड डॉलर स्टॉप लॉस अलग-अलग अस्थिरता के वातावरण में पर्याप्त लचीला नहीं हो सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- डायनामिक स्टॉपः विभिन्न बाजारों के उतार-चढ़ाव के लिए एटीआर-आधारित डायनामिक स्टॉप के लिए एक निश्चित डॉलर स्टॉप को बदलने की सिफारिश की गई है।
- बाजार परिवेश फ़िल्टरिंगः अस्थिरता फ़िल्टर को बढ़ाएं, उच्च अस्थिरता के परिवेश में व्यापार को समायोजित या निलंबित करें।
- प्रवेश अनुकूलनः लेनदेन की पुष्टि को बढ़ाने के लिए विचार किया जा सकता है, जिससे ब्रेकआउट सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है।
- गतिशील पैरामीटर समायोजनः ADX थ्रेशोल्ड और रिवर्स चक्र के लिए अनुकूलन समायोजन तंत्र।
संक्षेप
यह एक पूरी तरह से संरचित, स्पष्ट रूप से तार्किक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। ADX संकेतकों को मूल्य टूटने के साथ जोड़कर, एक प्रभावी जोखिम प्रबंधन ढांचे के तहत बाजार की प्रवृत्ति के अवसरों को पकड़ना। हालांकि कुछ अनुकूलन के लिए जगह है, रणनीति का बुनियादी ढांचा मजबूत है, जो एक मात्रात्मक व्यापार प्रणाली के बुनियादी घटकों के लिए उपयुक्त है। व्यापारियों को सलाह दी जाती है कि वे वास्तविक स्थिति से पहले पर्याप्त प्रतिक्रिया और पैरामीटर अनुकूलन करें, और बाजार की विशिष्ट स्थितियों के साथ लक्षित सुधार करें।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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/
// © HuntGatherTrade
// ========================
// NQ 30 minute, ES 30 minute
//@version=5
strategy("ADX Breakout", overlay=false, initial_capital=25000, default_qty_value=1)
// ===============================
// Input parameters
// ===============================
stopLoss = input(1000.0, title="Stop Loss ($)", group="Exits")
session = input("0730-1430:1234567", group="Trade Session")
highestLB = input(34, title="Highest lookback window", group="Indicator values")
// ===============================
// Trade Session Handling
// ===============================
t = time(timeframe.period, session)
// Reset numTrades at the start of each session
var int numTrades = 0
is_new_session = ta.change(time("D")) != 0
if is_new_session
numTrades := 0
// ===============================
// Entry Conditions
// ===============================
[plusDI, minusDI, adxValue] = ta.dmi(50, 14)
entryCondition = (close >= ta.highest(close, highestLB)[1]) and (adxValue < 17.5) and (strategy.position_size == 0) and (numTrades < 3) and not na(t)
// ===============================
// 7. Execute Entry
// ===============================
var float stopPricePlot = na
if entryCondition
entryPrice = close + syminfo.mintick
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, stop=entryPrice)
//stopPrice = strategy.position_avg_price - (stopLoss / syminfo.pointvalue)
//strategy.exit("Stop Loss", "Long Entry", stop=stopPrice)
numTrades += 1
if (strategy.position_size > 0) and (strategy.position_size[1] == 0)
stopPoints = stopLoss / syminfo.pointvalue
stopPrice = strategy.position_avg_price - stopPoints
stopPrice := math.round(stopPrice / syminfo.mintick) * syminfo.mintick
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long Entry", stop=stopPrice)
if ta.change(strategy.opentrades) == 1
float entryPrice = strategy.opentrades.entry_price(0)
stopPricePlot := entryPrice - (stopLoss / syminfo.pointvalue)
if ta.change(strategy.closedtrades) == 1
stopPricePlot := na
plot(stopPricePlot, "Stop-loss level", color.red, 1, plot.style_linebr)
// ===============================
// Exit at End of Session
// ===============================
if na(t) and strategy.position_size != 0
strategy.close_all(comment="End of Day Exit")