मल्टी-टाइमफ़्रेम डायनेमिक स्टॉप लॉस EMA-स्क्वीज़ ट्रेडिंग रणनीति

EMA SQM CMF KC SL TP MTF
निर्माण तिथि: 2024-12-11 15:50:38 अंत में संशोधित करें: 2024-12-11 15:50:38
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मल्टी-टाइमफ़्रेम डायनेमिक स्टॉप लॉस EMA-स्क्वीज़ ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति एक गतिशील ट्रेडिंग प्रणाली है जो बहु-समय चक्र विश्लेषण पर आधारित है, जो ट्रेडिंग संकेतों के लिए सूचकांक चलती औसत ((EMA), स्क्वीज़ गतिशीलता सूचकांक ((SQM) और धन प्रवाह सूचकांक ((CMF) के संयोजन के साथ है। रणनीति का मूल प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए कई समय-सीमाओं के विश्लेषण के माध्यम से है, और गतिशील स्टॉप-लॉस का उपयोग करके जोखिम प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए है। यह रणनीति एक अनुकूलित स्टॉप-लॉस और लाभप्रदता योजना का उपयोग करती है, जो बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से ट्रेडिंग पैरामीटर को समायोजित कर सकती है।

रणनीति सिद्धांत

रणनीति ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करने के लिए तीन मुख्य तकनीकी संकेतक के संयोजन का उपयोग करती है। पहला, 11 चक्र और 34 चक्र ईएमए के माध्यम से बाजार की प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करना। दूसरा, सुधारित संस्करण का उपयोग करके बाजार के दबाव और संभावित टूटने के अवसरों का पता लगाने के लिए Squeeze Momentum संकेतक, जो एक रैखिक वापसी पद्धति के माध्यम से मूल्य विचलन की गणना करता है। अंत में, सुधारित कैपिटल फ्लो इंडिकेटर (CMF) के माध्यम से व्यापार की दिशा की पुष्टि करना, यह सुनिश्चित करना कि कीमतों की गति को समर्थन करने के लिए पर्याप्त धनराशि है। रणनीति एक गतिशील स्टॉप-लॉस सेट करती है, और स्टॉप-लॉस सिग्नल की पुष्टि के बाद स्वचालित रूप से लाभ के साथ समायोजित होता है, यह विधि दोनों को संरक्षित करती है और कीमतों को पर्याप्त उतार-चढ़ाव के लिए जगह देती है।

रणनीतिक लाभ

  1. बहुआयामी सिग्नल सत्यापनः कई तकनीकी संकेतकों और समय अवधि के विश्लेषण के संयोजन के माध्यम से, झूठे सिग्नल के जोखिम को काफी कम किया गया है।
  2. बुद्धिमान जोखिम प्रबंधनः गतिशील स्टॉप लॉस सिस्टम बाजार में उतार-चढ़ाव के अनुसार स्वचालित रूप से समायोजित करने में सक्षम है, लाभ की रक्षा करते हुए जल्दबाजी से बचने के लिए।
  3. अनुकूलनीयता: रणनीति के पैरामीटर को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है, जिसमें अच्छी अनुकूलनशीलता होती है।
  4. पूर्ण लेन-देन बंद चक्रः इनपुट सिग्नल से लेकर आउटपुट प्रबंधन तक स्पष्ट नियम हैं, जो व्यक्तिपरक निर्णय के प्रभाव को कम करते हैं।
  5. निधि प्रवाह की पुष्टिः निधि प्रवाह की निगरानी के माध्यम से कीमतों के आंदोलन को सत्यापित करने से लेनदेन की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर संवेदनशीलताः कई तकनीकी संकेतकों के लिए पैरामीटर सेटिंग को सावधानीपूर्वक अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है, गलत पैरामीटर के कारण प्रदर्शन में गिरावट आ सकती है।
  2. बाजार की स्थिति पर निर्भरता: अत्यधिक अस्थिर या कम तरलता वाले बाजार की स्थिति में, सिग्नल की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है।
  3. गणना की जटिलताः कई समय चक्रों की गणना से सिग्नल में देरी हो सकती है, जिससे वास्तविक लेनदेन प्रभावित हो सकता है।
  4. स्टॉप लॉस एडजस्ट जोखिमः गतिशील स्टॉप लॉस कुछ बाजार स्थितियों के तहत अत्यधिक कट्टरपंथी या रूढ़िवादी हो सकता है।
  5. धन प्रबंधन आवश्यकताएँ: रणनीति को जोखिम और लाभ को संतुलित करने के लिए उचित धन प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. उतार-चढ़ाव के लिए अनुकूलन की शुरूआतः एटीआर या अन्य उतार-चढ़ाव के संकेतकों के आधार पर पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए, रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार करें।
  2. अनुकूलित सिग्नल फ़िल्टरिंगः सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए लेनदेन की मात्रा भारित या समय फ़िल्टर जोड़ा जा सकता है।
  3. स्टॉप लॉस तंत्र में सुधारः स्टॉप लॉस पॉइंट की सेटिंग को अनुकूलित करने के लिए समर्थन और प्रतिरोध बिट्स के साथ संयोजन किया जा सकता है
  4. बाजार परिवेश विश्लेषण में वृद्धिः बाजार में प्रवृत्ति की ताकत के संकेतकों को पेश करना, विभिन्न बाजार परिदृश्यों में विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का उपयोग करना।
  5. धन प्रबंधन में सुधारः स्थिति प्रबंधन एल्गोरिदम की शुरूआत, संकेत की ताकत और बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्थिति अनुपात को समायोजित करना।

संक्षेप

रणनीति बहुआयामी तकनीकी विश्लेषण और बुद्धिमान जोखिम प्रबंधन के माध्यम से व्यापारियों के लिए एक व्यवस्थित व्यापारिक कार्यक्रम प्रदान करती है। इसकी मुख्य विशेषता यह है कि यह ट्रेंड ट्रैकिंग और गतिशील जोखिम प्रबंधन के संयोजन के साथ लाभ की रक्षा करते हुए बाजार के अवसरों को पकड़ने में सक्षम है। हालांकि रणनीति के कुछ पहलुओं को अनुकूलित करने की आवश्यकता है, फिर भी उचित पैरामीटर सेटिंग और जोखिम नियंत्रण के साथ, यह अभी भी एक प्रभावी व्यापारिक उपकरण के रूप में काम कर सकता है। व्यापारियों को सलाह दी जाती है कि वे वास्तविक उपयोग से पहले पर्याप्त प्रतिक्रिया और पैरामीटर अनुकूलन करें, और बाजार के अनुभव के साथ व्यापार प्रणाली को धीरे-धीरे सुधारें।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-11-10 00:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("LL Crypto - SUI", overlay=true)

// Parâmetros de tempo para criptomoedas
fast_ema_len = input.int(11, minval=5, title="Fast EMA")
slow_ema_len = input.int(34, minval=20, title="Slow EMA")
sqm_lengthKC = input.int(20, title="SQM KC Length")
kauf_period = input.int(20, title="Kauf Period")
kauf_mult = input.float(2, title="Kauf Mult factor")
min_profit_sl = input.float(5, minval=0.01, maxval=100.0, title="Min profit to start moving SL [%]")
longest_sl = input.float(10, minval=0.01, maxval=100.0, title="Maximum possible of SL [%]")
sl_step = input.float(0.5, minval=0.0, maxval=1.0, title="Take profit factor")

// Parâmetros adaptados para criptomoedas
CMF_length = input.int(11, minval=1, title="CMF length")
show_plots = input.bool(true, title="Show plots")

// Definir intervalos de tempo para criptomoedas
selected_timeframe = input.string(defval="15", title="Intervalo de Tempo", options=["1", "15", "60"])

lower_resolution = timeframe.period == '1' ? '1' :
                   timeframe.period == '5' ? '15' :
                   timeframe.period == '15' ? '60' :
                   timeframe.period == '60' ? '240' :
                   timeframe.period == '240' ? 'D' :
                   timeframe.period == 'D' ? 'W' : 'M'

sp_close = close[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_high = high[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_low = low[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_volume = volume[barstate.isrealtime ? 1 : 0]

// Calcular Squeeze Momentum ajustado para criptomoedas
sqm_val = ta.linreg(sp_close - math.avg(math.avg(ta.highest(sp_high, sqm_lengthKC), ta.lowest(sp_low, sqm_lengthKC)), ta.sma(sp_close, sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC, 0)
close_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_close, lookahead=barmerge.lookahead_on)
high_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_high, lookahead=barmerge.lookahead_on)
low_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_low, lookahead=barmerge.lookahead_on)
sqm_val_low = ta.linreg(close_low - math.avg(math.avg(ta.highest(high_low, sqm_lengthKC), ta.lowest(low_low, sqm_lengthKC)), ta.sma(close_low, sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC, 0)

// CMF adaptado para criptomoedas
ad = sp_close == sp_high and sp_close == sp_low or sp_high == sp_low ? 0 : ((2 * sp_close - sp_low - sp_high) / (sp_high - sp_low)) * sp_volume
money_flow = math.sum(ad, CMF_length) / math.sum(sp_volume, CMF_length)

// Condições de entrada para criptomoedas
low_condition_long = (sqm_val_low > sqm_val_low[1])
low_condition_short = (sqm_val_low < sqm_val_low[1])
money_flow_min = (money_flow[4] > money_flow[2]) and (money_flow[3] > money_flow[2]) and (money_flow[2] < money_flow[1]) and (money_flow[2] < money_flow)
money_flow_max = (money_flow[4] < money_flow[2]) and (money_flow[3] < money_flow[2]) and (money_flow[2] > money_flow[1]) and (money_flow[2] > money_flow)
condition_long = ((sqm_val > sqm_val[1])) and money_flow_min and ta.lowest(sqm_val, 5) < 0
condition_short = ((sqm_val < sqm_val[1])) and money_flow_max and ta.highest(sqm_val, 5) > 0
enter_long = low_condition_long and condition_long
enter_short = low_condition_short and condition_short

// Stop conditions
var float current_target_price = na
var float current_sl_price = na
var float current_target_per = na
var float current_profit_per = na

set_targets(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    float target = na
    float sl = na
    if isLong
        target := sp_close * (1.0 + current_target_per)
        sl := sp_close * (1.0 - (longest_sl / 100.0))
    else
        target := sp_close * (1.0 - current_target_per)
        sl := sp_close * (1.0 + (longest_sl / 100.0))
    [target, sl]

target_reached(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    float target = na
    float sl = na
    float profit_per = na
    float target_per = na
    if current_profit_per == na
        profit_per := (min_profit * sl_step) / 100.0
    else
        profit_per := current_profit_per + ((min_profit * sl_step) / 100.0)
    target_per := current_target_per + (min_profit / 100.0)
    if isLong
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 + target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 + profit_per)
    else
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 - target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 - profit_per)
    [target, sl, profit_per, target_per]

hl_diff = ta.sma(sp_high - sp_low, kauf_period)
stop_condition_long = 0.0
new_stop_condition_long = sp_low - (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size > 0)
    if (sp_close > current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_long := math.max(stop_condition_long[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_long := new_stop_condition_long

stop_condition_short = 99999999.9
new_stop_condition_short = sp_high + (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size < 0)
    if (sp_close < current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_short := math.min(stop_condition_short[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_short := new_stop_condition_short

// Submit entry orders
if (enter_long and (strategy.position_size <= 0))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close(id="SHORT")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := na
    [target, sl] = set_targets(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="LONG", direction=strategy.long)

    if show_plots
        label.new(bar_index, sp_high, text="LONG\nSL: " + str.tostring(stop_condition_long), style=label.style_label_down, color=color.green)





if (enter_short and (strategy.position_size >= 0))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close(id="LONG")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := na
    [target, sl] = set_targets(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="SHORT", direction=strategy.short)
    if show_plots
        label.new(bar_index, sp_high, text="SHORT\nSL: " + str.tostring(stop_condition_short), style=label.style_label_down, color=color.red)

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="EXIT LONG", stop=stop_condition_long)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="EXIT SHORT", stop=stop_condition_short)

// Plot anchor trend
plotshape(low_condition_long, style=shape.triangleup, location=location.abovebar, color=color.green)
plotshape(low_condition_short, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)

plotshape(condition_long, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(condition_short, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, color=color.red)

plotshape(enter_long, style=shape.triangleup, location=location.bottom, color=color.green)
plotshape(enter_short, style=shape.triangledown, location=location.bottom, color=color.red)

// Plot emas
plot(ta.ema(close, 20), color=color.blue, title="20 EMA")
plot(ta.ema(close, 50), color=color.orange, title="50 EMA")
plot(ta.sma(close, 200), color=color.red, title="MA 200")

// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? stop_condition_long : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Long Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? stop_condition_short : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Short Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? current_target_price : na, color=color.yellow, style=plot.style_linebr, title="Short TP")
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? current_target_price : na, color=color.yellow, style=plot.style_linebr, title="Long TP")