ianzeng123
अवलोकन
एक स्व-अनुकूली बहु-संकेत एकसमान गतिशील स्थिति कोड रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो विशेष रूप से क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के लिए डिज़ाइन की गई है, जो तकनीकी विश्लेषण संकेतकों और गतिशील स्थिति प्रबंधन प्रणाली को जोड़ती है। मुख्य विचार यह है कि तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग सिग्नल और यादृच्छिक रूप से मजबूत और कमजोर संकेतक ((स्टोचैस्टिक आरएसआई) का उपयोग करके बाजार की प्रवृत्ति की दिशा और प्रवेश समय निर्धारित किया जाता है, जबकि पिरामिड स्टोरेजिंग पद्धति का उपयोग करके मूल्य रिवर्सिंग के लिए प्रतिक्रिया की जाती है। यह रणनीति पूर्वानुमानित मूल्य गिरावट क्षेत्रों के भीतर स्वचालित रूप से सुरक्षा आदेशों को निष्पादित करती है, प्रत्येक सुरक्षा आदेश का आकार पूर्वानुमानित अनुपात के अनुसार धीरे-धीरे बढ़ जाता है, जिससे गिरावट के दौरान औसत स्थिति रखने की लागत कम हो जाती है, और जब कीमत लाभप्रद लक्ष्य स्तर तक पहुंच जाती है तो एक बार स्थिति को समतल किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति निम्नलिखित मुख्य तकनीकी घटकों पर आधारित हैः
दोहरी चलती औसत प्रणाली: रणनीति दो चलती औसत ((तेज और धीमी गति से) के क्रॉसिंग का उपयोग करती है मुख्य प्रवेश संकेत के रूप में. उपयोगकर्ता सरल चलती औसत ((एसएमए), सूचकांक चलती औसत ((ईएमए) या हल चलती औसत ((एचएमए) का चयन कर सकते हैं, और बाजार की स्थिति के आधार पर औसत रेखा को ऊपर या नीचे क्रॉस करने का विकल्प चुन सकते हैं।
स्टोकेस्टिक आरएसआईएक सहायक प्रवेश शर्त के रूप में, एक खरीद संकेत ट्रिगर जब Stochastic RSI के K लाइन पर 5 का स्तर पहनता है, जबकि एक तेजी से चलती औसत ऊपर की ओर बढ़ रहा है (लगातार 5 चक्र ऊपर) ।
गतिशील सुरक्षा आदेश प्रणाली: प्रारंभिक प्रवेश के बाद, रणनीति पूर्वनिर्धारित मूल्य स्तर के नीचे कई सुरक्षा आदेश स्थापित करती है। ये मूल्य स्तर मूल्य विचलन पैरामीटर और कदम लंबाई स्केलिंग कारक के आधार पर गणना की जाती है।
स्थिति आकार में गतिशील समायोजन: प्रत्येक सुरक्षा आदेश का आकार सुरक्षा आदेश के पैमाने के स्केलिंग कारक के आधार पर धीरे-धीरे बढ़ता है, जिससे एक वृद्धिशील स्टॉक संरचना बनती है।
लक्ष्य लाभ समतल पोजीशन तंत्र: रणनीति ने औसत स्थिति मूल्य के आधार पर लक्ष्य लाभ स्तर निर्धारित किया है, और जब कीमत उस स्तर तक बढ़ जाती है, तो सभी पदों को समाप्त कर दिया जाएगा।
इस नीति को लागू करने की प्रक्रिया इस प्रकार है:
- प्रारंभिक स्थिति के आधार पर आदेश के आकार का निर्माण जब एक चलती औसत क्रॉस सिग्नल या Stochastic RSI शर्तों को पूरा किया जाता है
- यदि कीमत गिरती है, तो पूर्वनिर्धारित मूल्य विचलन स्तर के आधार पर सुरक्षा आदेशों को ट्रिगर करें
- प्रत्येक सुरक्षा आदेश के आकार में वृद्धि, अधिकतम 10 सुरक्षा आदेश सेट करने के लिए
- सभी पदों को एक बार में बंद कर दिया जाता है जब कीमतें औसत स्थिति मूल्य के साथ लक्ष्य लाभ प्रतिशत पर लौटती हैं
रणनीतिक लाभ
बहुआयामी प्रवेश संकेत: ट्रेंड इंडिकेटर ((मूविंग एवरेज) और गतिशीलता इंडिकेटर ((स्टोचैस्टिक आरएसआई) के संयोजन के साथ, प्रवेश की सटीकता में सुधार और झूठे संकेतों को कम करना।
अत्यधिक अनुकूलनीयरणनीति पैरामीटर अत्यधिक अनुकूलन योग्य हैं, उपयोगकर्ता विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुसार चलती औसत प्रकार, अवधि, क्रॉस-दिशा, मूल्य विचलन अनुपात आदि को समायोजित कर सकते हैं।
औसत लागत प्रभाव: पूर्व-निर्मित सुरक्षित ऑर्डर सिस्टम के माध्यम से, कीमतों में गिरावट के समय स्वचालित रूप से स्टॉक को बढ़ाया जाता है, औसत स्टॉक लागत को कम करने और अंतिम लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए प्रभावी है।
वित्तीय दक्षता में सुधारसुरक्षित ऑर्डर स्केलिंग डिजाइन के कारण धन का वितरण अधिक कुशल होता है, अधिक धन को कम कीमत वाले ऑर्डर में आवंटित किया जाता है, जो मूल्य निवेश की अवधारणा के अनुरूप है।
स्वचालित निष्पादनएक बार पैरामीटर सेट हो जाने के बाद, रणनीति पूरी तरह से स्वचालित रूप से चल सकती है, बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के, भावनात्मक व्यापारिक निर्णयों को कम करना।
लचीला बाजार अनुकूलन क्षमता: चलती औसत को पार की दिशा में समायोजित करके ((उपर या नीचे पहनना), रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सकती है ((बैल या भालू बाजार)) ।
रणनीतिक जोखिम
अनंत जोखिम: रणनीति के डिजाइन में स्पष्ट रूप से कोई रोकथाम तंत्र नहीं है, जो निरंतर गिरावट की स्थिति में बड़े पैमाने पर नुकसान का कारण बन सकता है। चरम बाजार की स्थिति में, जैसे कि परिसंपत्ति की कीमतों में गिरावट या शून्य, गंभीर पूंजीगत नुकसान का कारण बन सकता है।
उच्च वित्त पोषण की मांगचूंकि रणनीति को कई सुरक्षा आदेशों के लिए धनराशि आरक्षित करने की आवश्यकता होती है और प्रत्येक आदेश का आकार बढ़ता है, वास्तविक धनराशि की आवश्यकता प्रारंभिक निवेश से कहीं अधिक हो सकती है, निवेशक को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके पास पर्याप्त नकदी है।
बहुमुखी होना: वर्तमान रणनीति डिजाइन केवल बहु-दिशात्मकता का समर्थन करता है, जो लंबे समय तक गिरावट के रुझान में अच्छा काम नहीं करता है। इस रणनीति को समग्र रूप से अच्छी दिखने वाली परिसंपत्तियों पर लागू करने की सिफारिश की जाती है।
पैरामीटर संवेदनशीलता: रणनीति का प्रदर्शन अत्यधिक पैरामीटर सेटिंग पर निर्भर करता है, गलत पैरामीटर से सुरक्षा आदेशों को जल्दी से ट्रिगर किया जा सकता है या अत्यधिक स्टॉक किया जा सकता है।
औसत लागत जालहालांकि, इस रणनीति का उद्देश्य औसत लागत को कम करना है, लेकिन अगर परिसंपत्ति का मूल्य लगातार गिरता रहता है और इसे ठीक नहीं किया जा सकता है, तो यह “फॉलो-अप” और फंड कैद होने का कारण बन सकता है।
जोखिम को कम करने के तरीकों में शामिल हैंः समग्र रूप से अच्छी दिखने वाली परिसंपत्तियों पर इस रणनीति को लागू करें; सुरक्षा आदेशों के लिए पर्याप्त धनराशि आरक्षित करें; नियमित रूप से जांचें कि रणनीति पैरामीटर बाजार की स्थिति से मेल खाते हैं; सुरक्षा आदेशों की अधिकतम संख्या की सीमा निर्धारित करें; रणनीति में एक वैश्विक रोकथाम तंत्र को जोड़ने पर विचार करें।
अनुकूलन दिशा
अतिरिक्त रोकथामइस रणनीति में सबसे स्पष्ट कमी यह है कि इसमें कोई स्टॉप-लॉस तंत्र नहीं है। एक वैश्विक स्टॉप-लॉस पैरामीटर को जोड़ने की सिफारिश की जाती है, जब घाटा एक निश्चित अनुपात तक पहुंच जाता है, तो सभी पदों को अनिवार्य रूप से बंद कर दिया जाता है, जिससे धन की सुरक्षा होती है।
बाजार रुझान फ़िल्टर में शामिल हों: लंबी अवधि के प्रवृत्ति-निर्णय के संकेतकों को जोड़ा जा सकता है, जैसे कि लंबी अवधि के चलती औसत या एडीएक्स संकेतक, केवल मुख्य प्रवृत्ति की दिशा के अनुरूप रणनीति को निष्पादित करते हैं, स्पष्ट रूप से मंदी में अनावश्यक अधिभार से बचें।
सुरक्षा आदेश ट्रिगर तर्क का अनुकूलन करें: वर्तमान सुरक्षा आदेश केवल मूल्य विचलन ट्रिगर पर आधारित हैं, और सुरक्षा आदेशों की ट्रिगर को और अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए यातायात, उतार-चढ़ाव या अन्य तकनीकी संकेतकों के संयोजन पर विचार किया जा सकता है।
गतिशील रूप से समायोजित लक्ष्य लाभलक्ष्य मुनाफे के स्तर को बाजार की अस्थिरता या प्रवेश के बाद मूल्य व्यवहार की गतिशीलता के आधार पर समायोजित किया जा सकता है, उच्च अस्थिरता वाले बाजार की स्थिति में उच्च लक्ष्य मुनाफा निर्धारित किया जा सकता है।
रिक्त स्थान जोड़ें: विस्तारित रणनीतियाँ कमोडिटी दिशा को समर्थन देती हैं, जिससे उन्हें डाउनट्रेंड में समान रूप से प्रभावी बनाया जा सकता है, जिससे रणनीतियों की समग्र बाजार अनुकूलता बढ़ जाती है।
रिट्रेसमेंट नियंत्रण जोड़ें: अधिकतम निकासी सीमा निर्धारित करें, ट्रेडिंग को रोकें या पैरामीटर को रीसेट करें जब रणनीति निकासी थ्रेसहोल्ड से अधिक हो, प्रतिकूल बाजार स्थितियों में लगातार नुकसान से बचें।
आवर्ती पैरामीटर अनुकूलन: स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन को जोड़ना, हाल के बाजार के आंकड़ों के आधार पर पैरामीटर को नियमित रूप से समायोजित करना, ताकि रणनीति बाजार की विशेषताओं में बदलाव के अनुकूल हो सके।
इन अनुकूलन दिशाओं का उद्देश्य रणनीतियों की जोखिम प्रबंधन क्षमता, बाजार अनुकूलन क्षमता और दीर्घकालिक स्थिरता को बढ़ाना है, ताकि वे विभिन्न बाजार स्थितियों में अपेक्षाकृत स्थिर प्रदर्शन कर सकें।
संक्षेप
स्व-अनुकूली बहु-सिग्नल सम-रेखा गतिशील पोजीशन कोडिंग रणनीति गतिशील सुरक्षा आदेश प्रणाली के साथ एक गतिशील सुरक्षित आदेश प्रणाली के साथ एक गतिशील औसत और एक यादृच्छिक अपेक्षाकृत मजबूत सूचक के प्रवेश संकेतों के संयोजन के माध्यम से क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के लिए एक व्यवस्थित व्यापार पद्धति प्रदान करती है। इसका मुख्य लाभ यह है कि कीमतों में सुधार होने पर स्वचालित रूप से धीरे-धीरे पोजीशन बढ़ाया जा सकता है, औसत पोजीशन लागत को कम किया जा सकता है, और कीमतों में सुधार होने पर लाभ उठाया जा सकता है।
हालांकि, इस रणनीति के साथ स्पष्ट जोखिम भी हैं, विशेष रूप से स्टॉपलॉस की कमी और निरंतर गिरावट में संभावित धन हानि। इस रणनीति का उपयोग करते समय, निवेशकों को इसकी जोखिम विशेषताओं के बारे में पूरी तरह से पता होना चाहिए, पर्याप्त धन की पूर्ति सुनिश्चित करनी चाहिए, और अतिरिक्त जोखिम नियंत्रण उपायों को बढ़ाने पर विचार करना चाहिए।
उचित पैरामीटर सेट और अनुशंसित अनुकूलन दिशा के साथ, यह रणनीति क्रिप्टोकरेंसी के दीर्घकालिक निवेशकों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकती है, विशेष रूप से उन निवेशकों के लिए जो एक विशिष्ट क्रिप्टोकरेंसी संपत्ति के दीर्घकालिक मूल्य में विश्वास करते हैं, लेकिन प्रवेश लागत को अनुकूलित करना चाहते हैं। वास्तविक अनुप्रयोगों में, यह अनुशंसा की जाती है कि पहले सिमुलेशन वातावरण में पर्याप्त परीक्षण किया जाए और वास्तविक बाजार के प्रदर्शन के आधार पर रणनीति पैरामीटर को लगातार समायोजित और अनुकूलित किया जाए।
/*backtest
start: 2024-08-19 00:00:00
end: 2025-08-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_OKX","currency":"BTC_USDT","balance":5000}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
//@version=6
strategy(title = 'PEPE- DCA Strategy', overlay = true, pyramiding = 11, process_orders_on_close = true, commission_value = 0.1)
Base_order_size = input.int(1500, 'Base order Size')/close
Safety_order_size = input.int(350, 'Save order')/close
Triger_Type = input.string('Over', 'Entry at Cross Over / Under', options = ['Over', 'Under'], group = 'Deal start condition > Trading View custom signal', inline = '1', tooltip = 'Deal start condition decision')
Short_Moving_Average = input.string('SMA', 'Short Moving Average', group = 'Deal start condition > Trading View custom signal', inline = '2', options = ['SMA', 'EMA', 'HMA'])
Short_Period = input.int(17, 'Period', group = 'Deal start condition > Trading View custom signal', inline = '2')
Long_Moving_Average = input.string('HMA', 'Long Moving Average', group = 'Deal start condition > Trading View custom signal', inline = '3', options = ['SMA', 'EMA', 'HMA'])
Long_Period = input.int(26, 'Period', group = 'Deal start condition > Trading View custom signal', inline = '3')
Target_profit = input.float(1.9, 'Target profit (%)', step = 0.05, group = 'Take profit / Stop Loss', inline = '1') * 0.01
Max_safety_trades_count = input.int(5, 'Max safety trades count', maxval = 10, group = 'Safety orders', inline = '1')
Price_deviation = input.float(2.45, 'Price deviation to open safety orders (% from initial order)', step = 0.01, group = 'Safety orders', inline = '2') * 0.01
Safety_order_volume_scale = input.float(1.85, 'Safety order volume scale', step = 0.01, group = 'Safety orders', inline = '3')
Safety_order_step_scale = input.float(1.61, 'Safety order step scale', step = 0.01, group = 'Safety orders', inline = '3')
// Position status
status_none = strategy.opentrades == 0
status_long = strategy.position_size[1] == 0 and strategy.position_size > 0
/////////// Moving_Averages
Short_Moving_Average_Line = Short_Moving_Average == 'SMA' ? ta.sma(close, Short_Period) : Short_Moving_Average == 'EMA' ? ta.ema(close, Short_Period) : Short_Moving_Average == 'HMA' ? ta.sma(close, Short_Period) : na
Long_Moving_Average_Line = Long_Moving_Average == 'SMA' ? ta.sma(close, Long_Period) : Long_Moving_Average == 'EMA' ? ta.ema(close, Long_Period) : Long_Moving_Average == 'HMA' ? ta.sma(close, Long_Period) : na
///////////// Moving_Averages long condition
Base_order_Condition = Triger_Type == 'Over' ? ta.crossover(Short_Moving_Average_Line, Long_Moving_Average_Line) : ta.crossunder(Short_Moving_Average_Line, Long_Moving_Average_Line) // Buy when close crossing lower band
//////////////////// Savety order deviation
safety_order_deviation(index) =>
Price_deviation * math.pow(Safety_order_step_scale, index - 1)
pd = Price_deviation
ss = Safety_order_step_scale
//////// Cal of deviation steps
step(i) =>
i == 1 ? pd : i == 2 ? pd + pd * ss : i == 3 ? pd + (pd + pd * ss) * ss : i == 4 ? pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss : i == 5 ? pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss : i == 6 ? pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss : i == 7 ? pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss : i == 8 ? pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss : i == 9 ? pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss : i == 10 ? pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss : na
long_line(i) =>
close[1] - close[1] * step(i)
////////// Savety order Triger
Safe_order_line(i) =>
i == 0 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(0), 0) : i == 1 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(1), 0) : i == 2 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(2), 0) : i == 3 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(3), 0) : i == 4 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(4), 0) : i == 5 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(5), 0) : i == 6 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(6), 0) : i == 7 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(7), 0) : i == 8 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(8), 0) : i == 9 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(9), 0) : i == 10 ? ta.valuewhen(status_long, long_line(10), 0) : na
l1 = Safe_order_line(1)
l2 = Safe_order_line(2)
l3 = Safe_order_line(3)
l4 = Safe_order_line(4)
l5 = Safe_order_line(5)
l6 = Safe_order_line(6)
l7 = Safe_order_line(7)
l8 = Safe_order_line(8)
l9 = Safe_order_line(9)
l10 = Safe_order_line(10)
//// take profit
TP_line = strategy.position_avg_price * (1 + Target_profit)
//Size of safety orders
safety_order_size(i) =>
Safety_order_size * math.pow(Safety_order_volume_scale, i - 1)
///plots
plot(Short_Moving_Average_Line, 'Short MA', color = color.new(color.red, 0), style = plot.style_line)
plot(Long_Moving_Average_Line, 'Long MA', color = color.new(color.green, 0), style = plot.style_line)
plot(strategy.opentrades == 1 ? l1 : na, 'Safety order1',color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 2 ? l2 : na, 'Safety order2', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 3 ? l3 : na, 'Safety order3', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 4 ? l4 : na, 'Safety order4', color =color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 5 ? l5 : na, 'Safety order5', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 6 ? l6 : na, 'Safety order5', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 7 ? l7 : na, 'Safety order6', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 8 ? l8 : na, 'Safety order7', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 9 ? l9 : na, 'Safety order8', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.opentrades == 10 ? l10 : na, 'Safety order9', color = color.red, style = plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size > 0 ? TP_line : na, 'Take Profit', color = color.green, style = plot.style_linebr)
///////////////SToch-Rsi
smoothK = input.int(1, "ST_RSI -K settings for long", minval=1)
smoothD = input.int(3, "ST_RSI-D settings for long", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(9, "Stochastic Length", minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
////////buy cond- ST_RSI
bk = ta.crossover(k,5)
r = ta.rising(Short_Moving_Average_Line,5)
buy = bk and r
//Stradegy mod
if Base_order_Condition or buy
if (Base_order_Condition or buy ) and strategy.opentrades == 0
strategy.entry('Base order', strategy.long, qty = Base_order_size )
for i = 1 to Max_safety_trades_count by 1
i_s = str.tostring(i)
if strategy.opentrades <= i and strategy.position_size > 0 and not(strategy.position_size == 0)
strategy.entry('Safety order' + i_s, strategy.long, qty = safety_order_size(i) , limit = Safe_order_line(i))
for i = 1 to Max_safety_trades_count by 1
i_s = str.tostring(i)
if status_none
strategy.cancel('Safety order' + i_s)
strategy.exit('TP/SL', 'Base order', limit = TP_line)
strategy.exit('TP/SL', 'Safety order' + i_s, limit = TP_line)
//