मल्टी-कोर रिग्रेशन डायनेमिक ट्रेंड फॉलोइंग ट्रेडिंग रणनीति

DR MKR ATR SMA MA200 TP SL
निर्माण तिथि: 2025-02-24 09:27:50 अंत में संशोधित करें: 2025-02-24 09:27:50
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मल्टी-कोर रिग्रेशन डायनेमिक ट्रेंड फॉलोइंग ट्रेडिंग रणनीति मल्टी-कोर रिग्रेशन डायनेमिक ट्रेंड फॉलोइंग ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

यह एक ट्रेंड ट्रैकिंग ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें डायनामिक ट्रेंड रिएक्टर और मल्टी-कर्नेल रिग्रेशन शामिल हैं। यह रणनीति एटीआर और एसएमए के माध्यम से गतिशील समर्थन/प्रतिरोध रेखाओं की गणना करती है और बाजार की प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए कॉस्मेटिक और एपेनेचिकोविक कोर के संयोजन रिवर्स का उपयोग करती है। साथ ही साथ लंबे समय तक ट्रेंड फिल्टर के रूप में एमए 200 इक्विटी लाइन को जोड़ती है और ट्रिपल प्रॉफिट लक्ष्य और स्टॉप-लॉस तंत्र स्थापित करती है।

रणनीति सिद्धांत

रणनीति में चार मुख्य घटक शामिल हैंः

  1. गतिशील रुझान रिएक्टर ((DR): एटीआर और एसएमए का उपयोग गतिशील समर्थन / प्रतिरोध बैंड बनाने के लिए, मूल्य स्थिति के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करें। ऊपर की ओर बढ़ने के लिए समर्थन के रूप में निचले बैंड का उपयोग करें, और नीचे की ओर बढ़ने के लिए प्रतिरोध के रूप में ऊपरी बैंड का उपयोग करें।

  2. मल्टी-कोर रिटर्न (MKR): मूल्य रिटर्न को गोसस कोर और एपेनेचिकोव कोर के साथ संयोजित किया जाता है, जो दो कोर कार्यों के एक अनुकूलित संयोजन को समायोजित करने योग्य भार पैरामीटर के माध्यम से प्राप्त करता है। यह विधि मूल्य आंदोलन की गतिशील विशेषताओं को बेहतर ढंग से पकड़ सकती है।

  3. MA200 प्रवृत्ति फ़िल्टरिंगः 200 दैनिक औसत को एक दीर्घकालिक प्रवृत्ति संकेतक के रूप में उपयोग करना, केवल तब व्यापार की अनुमति देना जब कीमतें MA200 के साथ स्पष्ट प्रवृत्ति बनाती हैं, और समेकन अवधि को consolidationRange पैरामीटर द्वारा पहचाना जाता है।

  4. धन प्रबंधन प्रणालीः ट्रिपल रिटर्न लक्ष्य ((1.5%, 3.0%, 4.5%) और 1% स्टॉपलॉस सेटिंग का उपयोग करके, 33-33%-34% के अनुपात में पोजीशन को आवंटित करें, जबकि रिटर्न को अधिकतम करने के लिए जोखिम को नियंत्रित करें।

रणनीतिक लाभ

  1. प्रवृत्ति पहचान की विश्वसनीयताः DR और MKR की दोहरी पुष्टि के माध्यम से प्रवृत्ति निर्णय की सटीकता में वृद्धि हुई।
  2. जोखिम प्रबंधन की अखंडता: लाभ की रक्षा और हानि को सीमित करने के लिए एक टुकड़े टुकड़े लाभ और समेकित हानि को रोकने का संयोजन।
  3. अनुकूलनशीलता: बहु-कोर रिग्रेशन विधि विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए बेहतर रूप से अनुकूल है।
  4. ट्रेडिंग सिग्नल स्पष्टः प्रवृत्ति परिवर्तन बिंदु स्पष्ट रूप से ग्राफिकल संकेतों के साथ।
  5. फ़िल्टरिंग तंत्र में सुधारः MA200 और परिशोधन अवधि की पहचान के माध्यम से प्रतिकूल बाजार की स्थिति को बाहर करना।

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर अनुकूलन जोखिमः अति-अनुकूलन से रणनीति का वास्तविक प्रदर्शन कम हो सकता है।
  2. पिछड़ेपन का जोखिमः औसत रेखा और रिग्रेशन दोनों में कुछ पिछड़ेपन है, जो महत्वपूर्ण मोड़ को याद कर सकता है।
  3. बाजार की स्थिति पर निर्भरता: बाजार में अत्यधिक उतार-चढ़ाव या उतार-चढ़ाव के कारण प्रदर्शन खराब हो सकता है।
  4. निष्पादन जोखिमः एक बहु-स्टॉप-लॉस ऑर्डर पूरी तरह से निष्पादित नहीं किया जा सकता है क्योंकि तरलता की समस्याएं हैं।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. गतिशील पैरामीटर समायोजनः एटीआर गुणांक और रिटर्न चक्र को बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सकता है।
  2. सिग्नल पुष्टिकरण संवर्धनः सिग्नल विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए यातायात, उतार-चढ़ाव और अन्य सहायक संकेतकों को जोड़ा जा सकता है।
  3. पोजीशन मैनेजमेंट ऑप्टिमाइज़ेशनः अस्थिरता के आधार पर गतिशील पोजीशन मैनेजमेंट को लागू करना।
  4. बाजार परिवेश वर्गीकरणः बाजार की स्थिति की पहचान करने के लिए एक मॉड्यूल जोड़ा गया है, विभिन्न बाजार स्थितियों में विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का उपयोग किया गया है।

संक्षेप

रणनीति कई तकनीकी संकेतकों और उन्नत सांख्यिकीय तरीकों के संयोजन के माध्यम से एक पूर्ण व्यापार प्रणाली का निर्माण करती है। रणनीति की ताकत रुझानों की सटीक पकड़ और एक अच्छी तरह से विकसित जोखिम प्रबंधन प्रणाली में है, लेकिन पैरामीटर अनुकूलन और बाजार अनुकूलन के मुद्दों पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-02-25 00:00:00
end: 2024-08-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DR + Multi Kernel Regression + Signals + MA200 with TP/SL (Optimized)", overlay=true, shorttitle="DR+MKR+Signals+MA200_TP_SL_Opt", pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// =====================================================================
// PARTEA 1: Dynamic Reactor – linie unică colorată în funcție de trend
// =====================================================================
// Parametri pentru Dynamic Reactor
atrLength  = input.int(14, title="Lungimea ATR", minval=1)
smaLength  = input.int(20, title="Lungimea SMA", minval=1)
multiplier = input.float(1.5, title="Multiplicator ATR", minval=0.1, step=0.1)
// Calculăm ATR și SMA
atrValue = ta.atr(atrLength)
smaValue = ta.sma(close, smaLength)
// Benzile de bază
basicUpper = smaValue + atrValue * multiplier
basicLower = smaValue - atrValue * multiplier
// Calculăm benzile finale (similar cu SuperTrend)
var float finalUpper = basicUpper
var float finalLower = basicLower
if bar_index > 0
    finalUpper := close[1] > finalUpper[1] ? math.max(basicUpper, finalUpper[1]) : basicUpper
    finalLower := close[1] < finalLower[1] ? math.min(basicLower, finalLower[1]) : basicLower
// Determinăm trendul curent:
// - Dacă prețul curent este peste finalUpper din bara anterioară → uptrend (1)
// - Dacă prețul este sub finalLower din bara anterioară → downtrend (-1)
// - Altfel, păstrăm trendul precedent.
var int trend = 1
if bar_index > 0
    trend := close > finalUpper[1] ? 1 : close < finalLower[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)
// Linia Dynamic Reactor:
// - În uptrend se utilizează finalLower (nivel de suport)
// - În downtrend se utilizează finalUpper (nivel de rezistență)
drLine = trend == 1 ? finalLower : finalUpper
// Plotăm linia Dynamic Reactor
p_dr = plot(drLine, color=trend == 1 ? color.green : color.red, title="Dynamic Reactor", linewidth=2)


// =====================================================================
// PARTEA 2: Multi Kernel Regression
// =====================================================================
// Parametri pentru regresia cu kernel
regLength = input.int(50, title="Perioada regresiei", minval=1)
h1        = input.float(10.0, title="Bandă Gaussiană (h1)", minval=0.1)
h2        = input.float(10.0, title="Bandă Epanechnikov (h2)", minval=0.1)
alpha     = input.float(0.5, title="Pondere Kernel Gaussian (0-1)", minval=0, maxval=1)
// Funcție: regresie cu kernel Gaussian
f_gaussian_regression(bw) =>
    num = 0.0
    den = 0.0
    for i = 0 to regLength - 1
        // Kernel Gaussian: K(x) = exp(-0.5 * (i/bw)^2)
        weight = math.exp(-0.5 * math.pow(i / bw, 2))
        num += close[i] * weight
        den += weight
    num / (den == 0 ? 1 : den)
// Funcție: regresie cu kernel Epanechnikov
f_epanechnikov_regression(bw) =>
    num = 0.0
    den = 0.0
    for i = 0 to regLength - 1
        ratio = i / bw
        // Kernel Epanechnikov: K(u) = 1 - u^2 pentru |u| <= 1, altfel 0
        weight = math.abs(ratio) <= 1 ? (1 - math.pow(ratio, 2)) : 0
        num += close[i] * weight
        den += weight
    num / (den == 0 ? 1 : den)
// Calculăm regresiile pentru fiecare kernel
regGauss = f_gaussian_regression(h1)
regEpan  = f_epanechnikov_regression(h2)
// Combinăm rezultatele celor două regresii
multiKernelRegression = alpha * regGauss + (1 - alpha) * regEpan
// Plotăm linia Multi Kernel Regression
p_mkr = plot(multiKernelRegression, color=trend == 1 ? color.green : color.red, title="Multi Kernel Regression", linewidth=2)

// Adăugăm ceata (fill) între Dynamic Reactor și Multi Kernel Regression
fillColor = trend == 1 ? color.new(color.green, 80) : color.new(color.red, 80)
fill(p_dr, p_mkr, color=fillColor, title="Trend Fill")


// =====================================================================
// PARTEA 2.1: MA 200 și evidențierea consolidării
// =====================================================================
// Calculăm MA 200 pentru trend pe termen lung
ma200 = ta.sma(close, 200)
p_ma200 = plot(ma200, color=color.blue, title="MA 200", linewidth=2)
// Parametru pentru detectarea consolidării (cât de aproape trebuie să fie prețul de MA200, în %)
consolidationRange = input.float(1.0, title="Consolidation Range (%)", minval=0.1, step=0.1)
// Determinăm dacă suntem într-o fază de consolidare (prețul este în interiorul unui interval mic în jurul MA200)
isConsolidation = (math.abs(close - ma200) / ma200 * 100) < consolidationRange
// Colorăm fundalul graficului cu un gri translucid atunci când e consolidare
bgcolor(isConsolidation ? color.new(color.gray, 90) : na, title="Consolidation BG")


// =====================================================================
// PARTEA 3: Semnale Buy și Sell
// =====================================================================
// Semnale de intrare:
// - Buy Signal: când linia Multi Kernel Regression trece peste linia Dynamic Reactor
// - Sell Signal: când linia Multi Kernel Regression trece sub linia Dynamic Reactor
buySignal  = ta.crossover(multiKernelRegression, drLine)
sellSignal = ta.crossunder(multiKernelRegression, drLine)

// Plotăm semnalele pe grafic
plotshape(buySignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny, title="Sell Signal")

// Setăm condiții de alertă
alertcondition(buySignal, title="Buy Alert", message="Buy Signal: Kernel is above Dynamic Reactor")
alertcondition(sellSignal, title="Sell Alert", message="Sell Signal: Kernel is below Dynamic Reactor")


// =====================================================================
// PARTEA 4: Trade Management – Intrări, 3 TP și 1 SL
// =====================================================================
// Parametrii pentru TP și SL (valori ajustate pentru un raport risc-recompensă mai favorabil)
tp1Perc = input.float(1.5, title="TP1 (%)", minval=0.1, step=0.1)
tp2Perc = input.float(3.0, title="TP2 (%)", minval=0.1, step=0.1)
tp3Perc = input.float(4.5, title="TP3 (%)", minval=0.1, step=0.1)
slPerc  = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, step=0.1)

// ---- Intrări de tranzacționare cu filtrare suplimentară pe baza trendului MA200 și consolidării ----
// Pentru poziții long, intrăm doar când prețul este peste MA200 și nu este în consolidare.
// Pentru poziții short, intrăm doar când prețul este sub MA200 și nu este în consolidare.
if (buySignal and close > ma200 and not isConsolidation)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (sellSignal and close < ma200 and not isConsolidation)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// ---- Gestionarea ordinelor pentru poziții long ----
if (strategy.position_size > 0)
    entryPrice = strategy.position_avg_price
    // Calculăm nivelurile de TP și SL pentru poziția long
    long_sl = entryPrice * (1 - slPerc / 100)
    long_tp1 = entryPrice * (1 + tp1Perc / 100)
    long_tp2 = entryPrice * (1 + tp2Perc / 100)
    long_tp3 = entryPrice * (1 + tp3Perc / 100)
    
    // Plasăm TP-urile (alocări: 33%, 33% și 34%)
    strategy.exit("Long_TP1", from_entry="Long", limit=long_tp1, qty_percent=33, comment="TP1")
    strategy.exit("Long_TP2", from_entry="Long", limit=long_tp2, qty_percent=33, comment="TP2")
    strategy.exit("Long_TP3", from_entry="Long", limit=long_tp3, qty_percent=34, comment="TP3")
    
    // Plasăm ordinul de SL pentru poziția long
    strategy.exit("Long_SL", from_entry="Long", stop=long_sl, comment="SL")

// ---- Gestionarea ordinelor pentru poziții short ----
if (strategy.position_size < 0)
    entryPrice = strategy.position_avg_price
    // Calculăm nivelurile de TP și SL pentru poziția short
    short_sl = entryPrice * (1 + slPerc / 100)
    short_tp1 = entryPrice * (1 - tp1Perc / 100)
    short_tp2 = entryPrice * (1 - tp2Perc / 100)
    short_tp3 = entryPrice * (1 - tp3Perc / 100)
    
    // Plasăm TP-urile (alocări: 33%, 33% și 34%)
    strategy.exit("Short_TP1", from_entry="Short", limit=short_tp1, qty_percent=33, comment="TP1")
    strategy.exit("Short_TP2", from_entry="Short", limit=short_tp2, qty_percent=33, comment="TP2")
    strategy.exit("Short_TP3", from_entry="Short", limit=short_tp3, qty_percent=34, comment="TP3")
    
    // Plasăm ordinul de SL pentru poziția short
    strategy.exit("Short_SL", from_entry="Short", stop=short_sl, comment="SL")