ChaoZhang
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अवलोकन
रणनीति एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली है जो एक समान रेखा (ईएमए) क्रॉसिंग सिग्नल पर आधारित है। यह 34-चक्र ईएमए को मुख्य प्रवृत्ति सूचक के रूप में उपयोग करता है, जो कि लाभ और जोखिम नियंत्रण तंत्र के साथ मिलकर पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग को पूरा करता है। रणनीति का मूल मूल्य और ईएमए के क्रॉसिंग के माध्यम से प्रवृत्ति की शुरुआत को पकड़ने और कई लाभप्रदता लक्ष्य निर्धारित करके लाभप्रदता के अवसरों को अधिकतम करने के लिए है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित मूल सिद्धांतों के आधार पर काम करती हैः
- 34 चक्र ईएमए का उपयोग एक प्रवृत्ति निर्धारक के रूप में
- जब कीमत ईएमए को पार कर जाती है तो ईएमए मूल्य स्थिति में अधिक स्थान खोलें
- ट्रिपल रिटर्न लक्ष्य (5%, 10%, 15%) का उपयोग करके बैच स्टॉप को प्राप्त करना
- जोखिम को नियंत्रित करने के लिए 7% स्टॉप लॉस सेट करें
- 10% की स्थिति को दीर्घकालिक स्थिति के रूप में रखने से बड़े रुझानों को पकड़ना
- 8 घंटे के न्यूनतम व्यापारिक अंतराल के साथ ओवर-ट्रेडिंग से बचें
- फिक्स्ड ट्रेडिंग वॉल्यूम और डायनामिक पोजीशन साइज को सपोर्ट करने के दो तरीके
रणनीतिक लाभ
- यह विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- लंबी अवधि के लिए कुछ पदों को बनाए रखने के माध्यम से महाप्रवृत्ति के लाभों का आनंद लें
- लीवरेज्ड ट्रेडिंग का समर्थन करें, जो जोखिम वरीयताओं के अनुसार समायोजित हो सकती है
- अत्यधिक व्यापार को रोकने के लिए तंत्र
- स्थिर या गतिशील स्थिति के साथ लचीला स्थिति प्रबंधन
- पूरी तरह से स्वचालित, बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के
- विभिन्न ट्रेडिंग शैलियों के लिए समायोज्य पैरामीटर
रणनीतिक जोखिम
- ईएमए के रूप में विलंबित संकेतक के कारण प्रवेश समय में देरी हो सकती है
- अस्थिर बाजारों में संभावित कई स्टॉप लॉस
- लीवर का उपयोग नुकसान को बढ़ा सकता है
- उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में निश्चित प्रतिशत की रोकथाम पर्याप्त लचीली नहीं हो सकती है
- बहु-लाभ लक्ष्य मजबूत प्रवृत्ति से जल्दी बाहर निकलने का कारण बन सकता है प्रतिउपाय:
- प्रवृत्ति स्पष्ट बाजारों में उपयोग करने की सिफारिश की जाती है
- बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर समायोज्य स्टॉप लॉस अनुपात
- लीवर का प्रयोग सावधानी से करें
- अनुकूलन पैरामीटर को समय-समय पर पुनः मापें
रणनीति अनुकूलन दिशा
- प्रवृत्ति तीव्रता फ़िल्टर में वृद्धि, प्रवेश की गुणवत्ता में सुधार
- एटीआर जैसे गतिशील स्टॉप-लॉस तंत्र की शुरूआत
- लेन-देन की पुष्टि करने वाला सूचक जोड़ा गया
- अनुकूलन लाभ लक्ष्यीकरण तंत्र विकसित करना
- बाजार के माहौल का आकलन करने के लिए मॉड्यूल जोड़ना
- लेनदेन के अंतराल को अनुकूलित करने के लिए गतिशील समायोजन तंत्र ये अनुकूलन रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकते हैं और झूठे संकेतों के प्रभाव को कम कर सकते हैं।
संक्षेप
यह एक तर्कसंगत, तर्कसंगत और स्पष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। प्रवृत्ति को समानांतर रूप से कैप्चर करके, कई लाभप्रद लक्ष्य का उपयोग करके जोखिम का प्रबंधन करें, और बड़े रुझानों को पकड़ने के लिए कुछ पदों को बनाए रखें। रणनीति का उपयोग करने के लिए अनुकूलन योग्य है, जो विभिन्न जोखिम वरीयताओं वाले व्यापारियों के लिए उपयुक्त है। हालांकि कुछ अंतर्निहित जोखिम हैं, उचित पैरामीटर सेटिंग और जोखिम प्रबंधन के माध्यम से स्थिर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-02-08 00:00:00
end: 2025-02-06 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA25 Long Strategy", overlay=true)
// Inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital ($)")
leverage = input.int(1, title="Leverage")
mode = input.string("Fixed Volume", title="Position Sizing Mode", options=["Fixed Volume", "Current Balance"])
ema_length = input.int(34, title="EMA Length")
stop_loss_percent = input.float(7, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100
take_profit_1_percent = input.float(5, title="Take Profit 1 (%)", step=0.1) / 100
take_profit_2_percent = input.float(10, title="Take Profit 2 (%)", step=0.1) / 100
take_profit_3_percent = input.float(15, title="Take Profit 3 (%)", step=0.1) / 100
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (%)", step=1) / 100
long_term_hold_percent = input.float(10, title="Long Term Hold (%)", step=1) / 100
trade_delay = input.int(8, title="Trade Delay (hours)", minval=1) * 60 // Convert hours to minutes
// Calculate EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)
// Plot EMA
plot(ema, title="EMA25", color=color.blue)
// Determine if a new trade can be placed
var float last_trade_time = na
can_trade = na(last_trade_time) or (time - last_trade_time) > trade_delay * 60 * 1000
// Determine position size based on selected mode
var float position_size = na
if (mode == "Fixed Volume")
position_size := initial_capital * leverage * position_size_percent / close
else
position_size := strategy.equity * leverage * position_size_percent / close
// Entry Condition
var float entry_price = na
price_crossed_ema_up = ta.crossover(close, ema)
price_crossed_ema_down = ta.crossunder(close, ema)
if ((price_crossed_ema_up or price_crossed_ema_down) and can_trade)
entry_price := ema
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size, limit=entry_price)
last_trade_time := time
label.new(bar_index, entry_price, text="Entry", color=color.green, style=label.style_label_up, textcolor=color.white, size=size.small)
// Stop Loss
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=entry_price * (1 - stop_loss_percent))
// Take Profits
take_profit_1_price = entry_price * (1 + take_profit_1_percent)
take_profit_2_price = entry_price * (1 + take_profit_2_percent)
take_profit_3_price = entry_price * (1 + take_profit_3_percent)
strategy.exit("Take Profit 1", from_entry="Long", limit=take_profit_1_price, qty=position_size / 3)
strategy.exit("Take Profit 2", from_entry="Long", limit=take_profit_2_price, qty=position_size / 3)
strategy.exit("Take Profit 3", from_entry="Long", limit=take_profit_3_price, qty=position_size / 3)
// Long Term Hold (10% of position)
hold_qty = position_size * long_term_hold_percent
if (strategy.position_size > hold_qty)
strategy.close("Long Term Hold")