ChaoZhang
अवलोकन
रणनीति एक व्यापार प्रणाली है जो कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है, जो मुख्य रूप से ईएमए औसत रेखा के पार, आरएसआई ओवरसोल और एमएसीडी गोल्डफ़ॉर्क ट्रिपल सिग्नल की पुष्टि पर आधारित है, जो गतिशील सीमा मूल्य एकल प्रवेश और कई बाहर निकलने के तंत्र के माध्यम से जोखिम का प्रबंधन करती है। रणनीति 9 चक्र और 21 चक्र के सूचकांक चलती औसत (ईएमए) को मुख्य प्रवृत्ति संकेतक के रूप में उपयोग करती है, जो अपेक्षाकृत कमजोर सूचकांक (आरएसआई) और गतिशील औसत प्रवृत्ति के पीछे संकेतक (एमएसीडी) के संयोजन से व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, सीमा मूल्य एकल दूरी और एक निश्चित स्टॉप-लॉस संख्या सेट करके जोखिम को नियंत्रित करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के मुख्य लेन-देन तर्क में निम्नलिखित प्रमुख घटक शामिल हैंः
- इनपुट सिग्नल 9 चक्र ईएमए पर आधारित 21 चक्र ईएमए को पार करने पर ट्रिगर किया जाता है
- प्रवेश मूल्य 9 चक्र ईएमए के नीचे निर्दिष्ट अंक की सीमा सूची
- ट्रेड कन्फर्मेशन के लिए RSI को सेट थ्रेशोल्ड और MACD गोल्ड फोर्क से कम करना आवश्यक है
- बाहर निकलने के संकेतों में मैकड डेड फोर्क, फिक्स्ड स्टॉप लॉस पॉइंट्स और क्लोज-आउट अनिवार्य ब्लीच शामिल हैं।
- ट्रेडिंग समय 9:30 बजे के बाद से 3:10 बजे तक सीमित है
रणनीति एक सीमित मूल्य प्रविष्टि का उपयोग करती है, जो बेहतर मूल्य स्थानों पर स्थितियों का निर्माण करती है, जिससे कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन के माध्यम से व्यापार की सटीकता में सुधार होता है।
रणनीतिक लाभ
- मल्टी सिग्नल कन्फर्मेशन सिस्टम ने लेनदेन की विश्वसनीयता बढ़ाई
- लिमिटेड एक्सेस के माध्यम से आप बेहतर सौदेबाजी कर सकते हैं
- जोखिम नियंत्रण के लिए एक निश्चित स्टॉपलॉस प्वाइंट
- रातोंरात जोखिम से बचने के लिए बंद
- ट्रेडिंग समय सीमा ने ओपनिंग के उतार-चढ़ाव को टाला
- ईएमए सूचकांक प्रवृत्ति के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करते हैं
- RSI और MACD का संयोजन झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है
रणनीतिक जोखिम
- मल्टी सिग्नल कन्फर्मेशन के कारण कुछ ट्रेडिंग के अवसर छूट सकते हैं
- कीमतों में तेजी से वृद्धि के कारण लिमिट ऑर्डर विफल हो सकते हैं
- फिक्स्ड पॉइंट स्टॉप लॉस उच्च अस्थिरता के दौरान अधिक नुकसान का कारण बन सकता है
- MACD सिग्नल में देरी हो सकती है
- रणनीति ने बाजार में उतार-चढ़ाव के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखा
- पैरामीटर अनुकूलन में अति-फिट होने का जोखिम हो सकता है
रणनीति अनुकूलन दिशा
- बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील समायोजन के साथ एक अनुकूलित स्टॉप-स्टॉप पॉइंट की शुरूआत
- एक सहायक पुष्टिकरण सिग्नल के रूप में लेन-देन की मात्रा में वृद्धि
- प्रवृत्ति शक्ति फ़िल्टर जोड़ने पर विचार करें
- एटीआर गतिशील समायोजन का उपयोग करने के लिए विचार करने के लिए मूल्य सीमा एकल दूरी की गणना के लिए अनुकूलित विधि
- प्रतिकूल बाजार स्थितियों को फ़िल्टर करने के लिए बाजार की भावना के संकेतक जोड़ें
- भंडारण प्रबंधन तंत्र में शामिल होना, सिग्नल की ताकत के आधार पर भंडारण खुलने की मात्रा को समायोजित करना
संक्षेप
यह एक संरचित, तर्कसंगत और स्पष्ट बहु-सूचक ट्रेडिंग रणनीति है, जो एक समान प्रणाली के माध्यम से रुझान की पहचान करती है, आरएसआई और एमएसीडी फ़िल्टर सिग्नल, लिमिट ऑर्डर और मल्टीपल स्टॉप लॉस मैकेनिज्म जोखिम को नियंत्रित करती है। रणनीति की ताकत संकेत विश्वसनीयता में उच्च है, जोखिम नियंत्रण पूरी तरह से है, लेकिन संकेत विलंबता और पैरामीटर अनुकूलन जैसी समस्याएं भी हैं। गतिशील पैरामीटर समायोजन और सहायक संकेतकों को जोड़कर रणनीति में अनुकूलन के लिए बहुत अधिक जगह है।
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMA 9 & 21 with RSI and MACD Buy Strategy", overlay=true)
// Inputs for Simple Moving Averages
sma_short = ta.ema(close, 9)
sma_long = ta.ema(close, 21)
// Plotting SMA
plot(sma_short, color=color.green, title="SMA 9")
plot(sma_long, color=color.red, title="SMA 21")
// RSI Calculation
rsi_length = input.int(14, title="RSI Length")
rsi_threshold = input.int(70, title="RSI Threshold")
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// MACD Calculation
macd_fast = input.int(8, title="MACD Fast Length")
macd_slow = input.int(18, title="MACD Slow Length")
macd_signal = input.int(6, title="MACD Signal Length")
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)
// Inputs for Limit Order Offset
limit_offset = input.int(50, title="Limit Order Offset", minval=1) // 50 points below 9 EMA
// User input for specific date
simulationStartDate = input(timestamp("2024-12-01 00:00"), title="Simulation Start Date", group = "Simulation Dates")
simulationEndDate = input(timestamp("2024-12-30 00:00"), title="Simulation End Date", group = "Simulation Dates")
// Declare limit_price as float
var float limit_price = na
// Calculate Limit Order Price
if (sma_short[1] < sma_long[1] and sma_short > sma_long) // 9 EMA crosses above 21 EMA
limit_price := sma_short - limit_offset
// Buy Signal Condition (only on the specified date)
buy_condition = not na(limit_price) and rsi < rsi_threshold and ta.crossover(macd_line, signal_line)
// Sell Signal Condition (MACD crossover down)
sell_condition = ta.crossunder(macd_line, signal_line)
// Track Entry Price for Point-Based Exit
var float entry_price = na
if (buy_condition )
strategy.order("Buy", strategy.long, comment="Limit Order at 9 EMA - Offset", limit=limit_price)
label.new(bar_index, limit_price, "Limit Buy", style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white)
entry_price := limit_price // Set entry price
// Exit Conditions
exit_by_macd = sell_condition
exit_by_points = not na(entry_price) and ((close >= entry_price + 12) or (close <= entry_price - 12)) // Adjust as per exit points
// Exit all positions at the end of the day
if hour == 15 and minute > 10 and strategy.position_size > 0
strategy.close_all() // Close all positions at the end of the day
strategy.cancel_all()
// Exit based on sell signal or point movement
if (exit_by_macd or exit_by_points and strategy.position_size > 0 )
strategy.close("Buy")
label.new(bar_index, close, "Close", style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white)