यह बिटकॉइन और एथेरियम जैसी क्रिप्टोकरेंसी के लिए एक सरल तकनीकी संकेतक आधारित स्वचालित लंबी प्रवृत्ति रणनीति है, जिसका उद्देश्य प्रमुख अपट्रेंड्स को पकड़ना और लगातार ट्रेडिंग से ट्रेडिंग शुल्क नुकसान को कम करना है।
प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए MACD का प्रयोग करें, जब MACD ऊपर की ओर बढ़ रहा हो तो लंबा;
20-पीरियड ईएमए, 100-पीरियड एसएमए और 200-पीरियड एसएमए की गणना करें, जब ईएमए और एसएमए एक साथ ऊपर की ओर इशारा करते हैं तो लंबे समय तक जाएं;
खरीदें जब ईएमए एसएमए से अधिक हो और एसएमए धीमी एसएमए से अधिक हो;
स्टॉप लॉस लाइन सेट करें, जब कीमत टूटती है तो स्टॉप लॉस बंद करें।
बंद स्थिति जब कीमत गिरती है और ईएमए एसएमए से नीचे जाता है।
यह रणनीति प्रमुख उभरते रुझानों से लाभ उठाने के लिए प्रवृत्ति और प्रवेश समय निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है।
कई संकेतकों का संयोजन झूठे ब्रेकआउट और गलत संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद कर सकता है।
केवल स्पष्ट रुझानों में प्रवेश करने से अनावश्यक ट्रेडों को कम किया जा सकता है और ट्रेडिंग की आवृत्ति कम हो सकती है।
स्टॉप लॉस प्रति ट्रेड अधिकतम हानि को प्रभावी ढंग से सीमित कर सकता है।
बैकटेस्ट बीटीसी और ईटीएच में अच्छी लाभप्रदता दिखाता है।
सरल और स्पष्ट तर्क, समझने और लागू करने में आसान, शुरुआती लोगों के लिए अच्छा है।
अनुकूलन के लिए अधिक संकेतकों को शामिल करने के लिए उच्च विस्तार।
उच्च बाजार यादृच्छिकता, गलत निर्णय जोखिम।
एकल स्थिति दृष्टिकोण व्यवस्थित जोखिमों को कवर नहीं कर सकता है।
गलत स्टॉप लॉस सेटिंग ओवरस्टॉप लॉस का कारण बन सकती है।
बैकटेस्ट वास्तविक परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, वास्तविक प्रदर्शन अभी तक मान्य नहीं किया गया है।
ट्रेडिंग लागत प्रभाव नहीं माना जाता है, लाइव प्रदर्शन से भिन्न हो सकता है।
उत्पाद की विशेषताओं पर विचार नहीं किया, पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता है।
सूचक मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें।
प्रवेश संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए केडीजे जैसे फ़िल्टर जोड़ें।
स्टॉप लॉस रणनीति का अनुकूलन करें, जैसे गतिशील स्टॉप लॉस जोड़ना।
खाता आकार के आधार पर स्थिति आकार पर विचार करें।
उत्पाद की विशेषताओं को अलग करें, तदनुसार मापदंडों को समायोजित करें।
विश्लेषण के लिए अधिक समय सीमाओं को शामिल करें।
विभिन्न उत्पादों का परीक्षण करें और सबसे उपयुक्त उत्पादों का पता लगाएं।
रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है। कई संकेतकों का उपयोग करने से गलत संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने में मदद मिल सकती है। लेकिन वास्तविक अनुप्रयोग से पहले लाइव ट्रेडिंग सत्यापन के साथ, मापदंडों, जोखिम नियंत्रण आदि पर आगे अनुकूलन की आवश्यकता होती है। उचित एक्सटेंशन के साथ, यह एक बहुत ही व्यावहारिक क्रिप्टो प्रवृत्ति बन सकती है।
/*backtest
start: 2023-09-06 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="BTC Long strategy", overlay=true, max_bars_back=3000, initial_capital=1000, commission_value=0.075)
//////////// !!!!!!!!!!!!!!!! WORK BEST IN 2 HOURS for BTC, ETH and ETHXBT !!!!!!!!!!!!!!!!!!! /////////////////////
[macdLine, macdSignalLine, macdHist] = macd(close, 12, 26, 7)
//_rsi_len = input(14, title="RSI length")
_rsi_len = 14
NewValue = 0
PreviousValue = 0
leverage = 1
smaPercentageIncrease = 0.0
SMA_PERCENT_INCREASE = 0.0
float atrValue = 0
bool bPositionOpened = false
float stockPositionSize = 0
float volatilityPercentage = 0.0
bool bDisplayArrow = false
bool bEMAIsRising = false
bool bSMAIsRising = false
bool bSMASlowIsRising = false
bool bMACDIsRising = false
bool bMACDHistIsRising = false
bool bMACDSignalIsRising = false
float stopLoss = input (1.5, "StopLoss in %", type=input.float) //StopLoss associated with the order
//positionSize = input (1000, "in $")
float positionSize = 1000
float currentPrice = close
float stopLossPrice = 0
float entryPrice = 0
//-----------------------------------------------------------
// === INPUT BACKTEST RANGE ONE YEAR
//FromDay = input(defval = 01, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
//FromMonth = input(defval = 01, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
//FromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 2017)
FromDay = 01
FromMonth = 01
FromYear = 2019
//ToDay = input(defval = 01, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
//ToMonth = input(defval = 01, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
//ToYear = input(defval = 2023, title = "To Year", minval = 2017)
ToDay = 31
ToMonth = 12
ToYear = 2099
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//emaLength = input(20, "EMA Length")
//smaLength = input(100, "SMA Length")
//smaSlowLength = input(200, "SMA Length")
emaLength = 20
smaLength = 100
smaSlowLength = 200
ema = ema(close, emaLength)
sma = sma(close, smaLength)
smaSlow = sma(close, smaSlowLength)
plot(sma, color=color.green)
plot(smaSlow, color=color.orange)
plot(ema, color=color.yellow)
//reload previous values
stopLossPrice := na(stopLossPrice[1]) ? 0.0 : stopLossPrice[1]
entryPrice := na(entryPrice[1]) ? 0.0 : entryPrice[1]
bPositionOpened := na(bPositionOpened[1]) ? false : bPositionOpened[1]
positionSize := na(positionSize[1]) ? 50000 : positionSize[1]
stockPositionSize := na(stockPositionSize[1]) ? 0 : stockPositionSize[1]
//leverage := na(leverage[1]) ? 1 : leverage[1]
//ReEvaluate the direction of indicators
bEMAIsRising := rising(ema, 2)
bSMAIsRising := rising(sma, 3)
bMACDIsRising := rising(macdLine, 3)
bMACDHistIsRising := rising(macdHist, 1)
bSMASlowIsRising := rising(smaSlow, 10)
bMACDSignalIsRising := rising(macdSignalLine, 3)
atrValue := atr(14)
volatilityPercentage := (atrValue/currentPrice)*100 //calcute the volatility. Percentage of the actual price
//There is too many signal in tranding market, to avoid this we need to make sure that the smaSlow has a mininal increase
//THIS DOES NOT WORK AT ALL!!!!!
//if bSMASlowIsRising == true
// //calculate the percentegage difference over the last 10 bars
// smaPercentageIncrease := ((smaSlow[0]/sma[10])-1)*100
// if smaPercentageIncrease < SMA_PERCENT_INCREASE
// //Not enough increase we reset the flag
// bSMASlowIsRising := false
if (window())
//Check if we can open a LONG
//sma > smaSlow and
if ( volatilityPercentage < 2 and bPositionOpened == false and bSMASlowIsRising == true and bMACDIsRising == true and bEMAIsRising == true and bSMAIsRising == true and ema[0] > sma[0] and sma[0] < currentPrice)
// add comparaison between macd and macd signal line
//if (bPositionOpened == false and macdSignalLine < macdLine and bMACDIsRising == true and bMACDHistIsRising == true and bEMAIsRising == true and bSMAIsRising == true and ema[1] > sma[1] and sma[1] < currentPrice)
//Enter in short position
stockPositionSize := (positionSize*leverage)/currentPrice //Calculate the position size based on the actual price and the position Size (in $) configured.
//calculate exit values
stopLossPrice := currentPrice*(1-stopLoss/100)
strategy.entry("myPosition", strategy.long, qty=stockPositionSize, comment="BUY at " + tostring(currentPrice))
entryPrice := currentPrice //store the entry price
bPositionOpened := true
bDisplayArrow := true
//if (bPositionOpened == true and (currentPrice <= stopLossPrice or crossunder(ema[1], sma[1]) or currentPrice < sma[1]))
if (bPositionOpened == true and (currentPrice <= stopLossPrice or crossunder(ema[1], sma[1])))
strategy.close("myPosition", comment="" + tostring(currentPrice) ) //Stop
//uncomment the below line to make the bot investing the full portfolio amount to test compounding effect.
//positionSize := positionSize + ((stockPositionSize * currentPrice) - (positionSize*leverage))
//reset some flags
bPositionOpened := false
bDisplayArrow := true
entryPrice := 0.0