यह रणनीति मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने और ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए सुपरट्रेंड संकेतक का उपयोग करती है, जो प्रवृत्ति के बाद की रणनीति श्रेणी से संबंधित है। यह विशेष रूप से टेस्ला (TSLA) 1 मिनट के चार्ट पर अच्छे परिणामों के साथ परीक्षण किया जाता है।
गुणक के आधार पर सुपरट्रेंड ऊपरी और निचले बैंड निर्धारित करने के लिए एटीआर और उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न का औसत गणना करें।
यह निर्धारित करें कि सुपरट्रेंड दिशा की पहचान करने के लिए मूल्य ऊपरी बैंड से ऊपर या निचले बैंड से नीचे टूटता है या नहीं।
लम्बा संकेत जब कीमत निचले बैंड से ऊपर जाती है। छोटा संकेत जब कीमत ऊपरी बैंड से नीचे जाती है।
सिग्नल ट्रिगर होने पर अगले बार पर प्रवेश करने का विकल्प चुन सकते हैं, या तुरंत जब कीमत सुपरट्रेंड बैंड को हिट करती है।
सुपरट्रेंड स्पष्ट रूप से रुझानों की पहचान करता है, प्रोग्राम करना आसान है।
लचीले प्रवेश विकल्प विभिन्न व्यापारी वरीयताओं के अनुरूप हैं।
मध्यम अवधि के रुझानों को जल्दी से पकड़ सकता है, जो रुझानों का अनुसरण करने के लिए उपयुक्त है।
बार-बार व्यापार करने से विस्तार और सुधार हो सकते हैं।
सुपरट्रेंड संभावित रूप से सबसे अच्छी प्रविष्टियों को खो देता है।
उच्च व्यापारिक आवृत्ति से अधिक स्लिप लागत होती है।
स्टॉप लॉस जैसे जोखिम नियंत्रण उपकरण नहीं।
केवल टेस्ला 1 मिनट के डेटा पर बैकटेस्ट, रणनीति वैधता साबित करने के लिए मुश्किल है।
संभावित समाधान:
देरी को कम करने के लिए मापदंडों को समायोजित करें.
लागत को सीमित करने के लिए स्लिप नियंत्रण जोड़ें।
स्टॉप लॉस को प्रति ट्रेड नियंत्रण हानि में शामिल करें।
मजबूतता के लिए अधिक उत्पादों और समय सीमाओं पर बैकटेस्ट।
देरी को कम करने के लिए विभिन्न पैरामीटर सेट का परीक्षण करें।
पिचों से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ें।
उच्च दक्षता के लिए धन प्रबंधन को अनुकूलित करें।
सुपरट्रेंड दिशा की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग को शामिल करें।
संकेतों को सत्यापित करने और स्थिरता में सुधार के लिए अन्य संकेतक जोड़ें।
यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल के लिए मध्यम अवधि की प्रवृत्ति दिशा की पहचान करने के लिए सुपरट्रेंड का उपयोग करती है, जो प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों के लिए विशिष्ट है। समग्र ढांचा सरल और प्रभावी है, लेकिन प्रवेश के अवसरों, जोखिम प्रबंधन, पैरामीटर चयन आदि जैसे क्षेत्रों में और सुधार किया जा सकता है। उत्पादों और एकीकृत तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग में अधिक ऐतिहासिक डेटा के साथ, इसे स्थिरता और लाभप्रदता में काफी सुधार किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-08-24 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("QuantNomad - SuperTrend - TSLA - 1m", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
// INPUTS //
st_mult = input(3, title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(120, title = 'SuperTrend Period', minval = 1)
// CALCULATIONS //
up_lev = hl2 - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = hl2 + (st_mult * atr(st_period))
up_trend = 0.0
up_trend := close[1] > up_trend[1] ? max(up_lev, up_trend[1]) : up_lev
down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev
// Calculate trend var
trend = 0
trend := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)
// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend
// Plotting
plot(st_line, color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 2, title = "SuperTrend")
plotshape(crossover( close, st_line), location = location.belowbar, color = color.green)
plotshape(crossunder(close, st_line), location = location.abovebar, color = color.red)
// Strategy with "when"
//strategy.entry("long", true, when = crossover( close, down_trend[1]))
//strategy.entry("short", false, when = crossunder(close, up_trend[1]))
// Strategy with stop orders
strategy.entry("long", true, stop = down_trend[1])
strategy.entry("short", false, stop = up_trend[1])