ianzeng123
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ध्यान केंद्रित करना
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अवलोकन
यह एक मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति है, जो कई समय के पैमाने पर तकनीकी संकेतकों के एक पोर्टफोलियो पर आधारित है, जो कि गतिशील औसत, यादृच्छिक अपेक्षाकृत मजबूत संकेतकों (एसआरआई) और मूल्य गतिशीलता के समग्र विश्लेषण के माध्यम से सटीक बाजार में प्रवेश और जोखिम नियंत्रण को प्राप्त करता है। यह रणनीति बाजार की रुझानों को पकड़ने के लिए बनाई गई है, जबकि व्यापारिक जोखिम को प्रभावी ढंग से प्रबंधित किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के केंद्र में पांच प्रमुख तकनीकी सूचकांक शामिल हैंः
- चलती औसत सूचक:
- 5, 10, 50 और 100 दिन की सरल चलती औसत (एसएमए)
- बाजार की प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए बहु-समय-मानकों पर चलती औसत के सापेक्ष स्थान का उपयोग करना
- मूल्य और चलती औसत के बीच संबंध में प्रवेश संकेतों को निर्धारित करता है
- यादृच्छिक अपेक्षाकृत कमजोर सूचकांक (एसआरआई):
- एसआरआई की गणना 1 मिनट के समय के साथ की जाती है
- एसआरआई 70 से कम के रूप में एक अधिक संकेत है
- SRI 30 से अधिक एक शून्य संकेत के रूप में
- और फिर से, यह एक बहुत ही अजीब बात है।
- पिछले K लाइन के समापन मूल्य के साथ उद्घाटन मूल्य का विश्लेषण करें
- वर्तमान मूल्य गतिशीलता और बाजार की भावना का आकलन करना
- जोखिम प्रबंधन तंत्र:
- सेट रोक TP और SL बिंदु
- ब्रेक-इवन (बीई) रणनीति
- गतिशील समायोजन रोक स्थान
रणनीतिक लाभ
- बहुआयामी संकेत सत्यापन
- चलती औसत, एसआरआई और मूल्य गतिशीलता का एकीकृत उपयोग
- गलत सिग्नल की संभावना को काफी कम करना
- ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार
- लचीला जोखिम नियंत्रण
- पूर्व निर्धारित स्टॉप और स्टॉप पॉइंट
- गतिशील लाभ हानि पूंजी तंत्र
- प्रभावी रूप से एकल लेनदेन के अधिकतम नुकसान को नियंत्रित करना
- बहु-समय पैमाना विश्लेषण
- विभिन्न आवधिक चलती औसत के साथ संयोजन
- पूरी तरह से बाजार के रुझानों को पकड़ना
- रणनीतिक अनुकूलनशीलता में सुधार
- पैरामीटर समायोज्य
- कस्टम स्टॉप और स्टॉप पॉइंट
- विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यापारिक किस्मों के लिए अनुकूल
रणनीतिक जोखिम
- पैरामीटर संवेदनशीलता जोखिम
- चलती औसत और एसआरआई पैरामीटर रणनीतिक प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं
- पर्याप्त प्रतिक्रिया और पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता है
- बाजार में भारी उतार-चढ़ाव का खतरा
- चरम बाजार स्थितियों में रणनीति विफल हो सकती है
- अनुशंसित अधिकतम निकासी सीमा
- ओवरट्रेडिंग का खतरा
- बार-बार लेनदेन से लेनदेन की लागत बढ़ सकती है
- वास्तविक लेनदेन लागत के साथ समायोजन की आवश्यकता
- सूचकांक में पिछड़ेपन का जोखिम
- चलती औसत में कुछ पिछड़ापन है
- शायद रुझान के शुरुआती चरण के संकेतों को याद किया
रणनीति अनुकूलन दिशा
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का परिचय
- पर्यवेक्षित सीखने एल्गोरिदम का उपयोग करके अनुकूलन पैरामीटर
- गतिशील समायोजन स्टॉप लॉस पॉइंट
- रणनीतियों की अनुकूलन क्षमता में सुधार
- अतिरिक्त फ़िल्टर शर्तें जोड़ें
- आदान-प्रदान सूचकांक
- रुझान की ताकत के सूचकांक में शामिल करें
- सिग्नल की सटीकता में सुधार
- बहु-प्रजाति अनुकूलन
- सामान्य मापदंडों के लिए अनुकूलन तंत्र विकसित करना
- मानव हस्तक्षेप को कम करना
- रणनीतियों की सार्वभौमिकता में सुधार
संक्षेप
यह एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो बहु-समय-मानक विश्लेषण पर आधारित है, जिसका उद्देश्य बाजार के रुझानों को पकड़ना और व्यापारिक जोखिम को नियंत्रित करना है, एकीकृत तकनीकी संकेतकों और उन्नत जोखिम प्रबंधन तंत्र के माध्यम से। रणनीति का मुख्य लाभ सिग्नल के बहु-आयामी सत्यापन और लचीले जोखिम नियंत्रण में है। भविष्य में, रणनीति की स्थिरता और रिटर्न को मशीन सीखने और अधिक जटिल तकनीकी संकेतक के संयोजन के माध्यम से और बढ़ाया जाएगा।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-04-17 00:00:00
end: 2025-04-15 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"TRX_USD"}]
*/
//@version=6
strategy("Strategia LONG & SHORT con TP, SL e BE", overlay=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=1)
// === INPUT === //
tp_points = input.int(60000, "Take Profit (punti)")
sl_points = input.int(25000, "Stop Loss (punti)")
breakeven_trigger = tp_points * 0.5
// === MEDIE MOBILI === //
ma5 = ta.sma(close, 5)
ma10 = ta.sma(close, 10)
ma50 = ta.sma(close, 50)
ma100 = ta.sma(close, 100)
// === SRI da timeframe 1 minuto === //
sri_tf = "1"
sri_length = 10
sri_src = close
sri = request.security(syminfo.tickerid, sri_tf, ta.stoch(sri_src, sri_src, sri_src, sri_length))
// === CONDIZIONI LONG === //
long_candle = open > close[1]
price_above_ma100 = close > ma100
ma50_above_ma100 = ma50 > ma100
ma5_above_ma10 = ma5 > ma10
sri_below_75 = sri < 70
long_condition = long_candle and price_above_ma100 and ma50_above_ma100 and ma5_above_ma10 and sri_below_75
// === CONDIZIONI SHORT === //
short_candle = open < close[1]
price_below_ma100 = close < ma100
ma50_below_ma100 = ma50 < ma100
ma5_below_ma10 = ma5 < ma10
sri_above_25 = sri > 30
short_condition = short_candle and price_below_ma100 and ma50_below_ma100 and ma5_below_ma10 and sri_above_25
// === ENTRY LONG === //
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ENTRY SHORT === //
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// === GESTIONE USCITE === //
var float long_entry_price = na
var float short_entry_price = na
// LONG: TP/SL + break-even
if (strategy.position_size > 0)
if (na(long_entry_price))
long_entry_price := strategy.position_avg_price
tp_price_long = long_entry_price + tp_points * syminfo.mintick
sl_price_long = long_entry_price - sl_points * syminfo.mintick
be_trigger_long = long_entry_price + breakeven_trigger * syminfo.mintick
sl_be = close >= be_trigger_long ? long_entry_price : sl_price_long
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", limit=tp_price_long, stop=sl_be)
// SHORT: TP/SL + break-even
if (strategy.position_size < 0)
if (na(short_entry_price))
short_entry_price := strategy.position_avg_price
tp_price_short = short_entry_price - tp_points * syminfo.mintick
sl_price_short = short_entry_price + sl_points * syminfo.mintick
be_trigger_short = short_entry_price - breakeven_trigger * syminfo.mintick
sl_be_short = close <= be_trigger_short ? short_entry_price : sl_price_short
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", limit=tp_price_short, stop=sl_be_short)
// Reset quando flat
if (strategy.position_size == 0)
long_entry_price := na
short_entry_price := na