यह रणनीति मुख्य रूप से एक ट्रैकिंग ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए
ईएमए चलती औसत सेट करें, डिफ़ॉल्ट अवधि 200 है;
सेट जोखिम/लाभ अनुपात, डिफ़ॉल्ट 1.5;
लंबे और छोटे के लिए ब्रेकआउट के बाद पॉलबैक पैरामीटर सेट करें;
रिकॉर्ड करें कि क्या पिछला ब्रेकआउट उच्च या निम्न बिंदु था;
लंबा संकेतः यदि पिछले ब्रेकआउट कम था, तो कीमत डोंचियन ऊपरी बैंड और ईएमए लाइन से ऊपर टूट जाती है;
शॉर्ट सिग्नलः यदि पिछला ब्रेकआउट उच्च था, तो कीमत डोंचियन के निचले बैंड और ईएमए लाइन से नीचे टूट जाती है;
लंबी प्रविष्टि के बाद, डोंचियन निचले बैंड माइनस 5 अंक पर स्टॉप लॉस सेट करें, जोखिम/लाभ अनुपात में लाभ लें, स्टॉप लॉस दूरी को गुणा करें;
शॉर्ट एंट्री के बाद, डोंचियन ऊपरी बैंड प्लस 5 अंक पर स्टॉप लॉस सेट करें, जोखिम/इलाज अनुपात में लाभ लें, स्टॉप लॉस दूरी पर।
इस प्रकार, रणनीति मुख्य प्रवृत्ति के साथ व्यापार करने के लिए प्रवृत्ति के बाद और ब्रेकआउट ट्रेडिंग को जोड़ती है। इस बीच, स्टॉप लॉस और ले लाभ प्रत्येक व्यापार के जोखिम / पुरस्कार को नियंत्रित करता है।
प्रमुख रुझान का पालन करें, रुझान के विरुद्ध व्यापार करने से बचें।
डोनचियन चैनल दीर्घकालिक सूचक के रूप में ईएमए फिल्टर के साथ मिलकर प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से पहचान सकता है।
स्टॉप लॉस और ले लाभ प्रति व्यापार जोखिम को नियंत्रित करता है, संभावित नुकसान को सीमित करता है।
जोखिम/लाभ अनुपात को अनुकूलित करने से लाभ कारक बढ़ सकता है, अतिरिक्त लाभ का पीछा कर सकता है।
लचीले बैकटेस्ट पैरामीटर, विभिन्न बाजारों के लिए पैरामीटर अनुकूलित कर सकते हैं।
डोंचियन चैनल और ईएमए कभी-कभी गलत संकेत दे सकते हैं।
ब्रेकआउट ट्रेडिंग में आसानी से फंस सकते हैं, प्रवृत्ति पृष्ठभूमि को स्पष्ट रूप से पहचानने की आवश्यकता है।
बाजार की अस्थिरता के आधार पर फिक्स्ड स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट को समायोजित नहीं किया जा सकता है।
मापदंडों के लिए सीमित अनुकूलन स्थान, लाइव प्रदर्शन की गारंटी नहीं है।
ब्लैक स्वान घटनाओं के लिए कमजोर ट्रेडिंग सिस्टम, गंभीर नुकसान का कारण बन सकता है।
सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए ऑसिलेटर जैसे अधिक फ़िल्टर जोड़ने पर विचार करें।
बाजार की अस्थिरता और एटीआर के आधार पर अनुकूलन स्टॉप लॉस और ले लाभ सेट करें।
वास्तविक बाजारों में फिट होने के लिए मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
जाल से बचने के लिए वॉल्यूम या अस्थिरता के साथ प्रवेश तर्क को अनुकूलित करें।
मजबूती के लिए हाइब्रिड मॉडल बनाने के लिए ट्रेंड फॉलो सिस्टम या मशीन लर्निंग के साथ संयोजन करें।
यह रणनीति एक ट्रैक ब्रेकआउट रणनीति है, जिसमें पहचान की गई प्रमुख प्रवृत्ति के साथ व्यापार करने का तर्क है, और स्टॉप लॉस सेट करते हुए प्रवेश संकेत के रूप में ब्रेकआउट लेना और प्रति व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने के लिए लाभ लेना। रणनीति के कुछ फायदे हैं, लेकिन सुधार के लिए भी जगह है। कुल मिलाकर, उचित पैरामीटर ट्यूनिंग, प्रवेश समय और अन्य तकनीकों के साथ सुधार के साथ, यह एक व्यावहारिक प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति बन सकती है। लेकिन निवेशकों को हमेशा ध्यान रखना चाहिए कि कोई भी ट्रेडिंग प्रणाली बाजार जोखिम को पूरी तरह से समाप्त नहीं कर सकती है, और जोखिम प्रबंधन आवश्यक है।
/*backtest start: 2023-09-16 00:00:00 end: 2023-10-16 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 // Welcome to my second script on Tradingview with Pinescript // First of, I'm sorry for the amount of comments on this script, this script was a challenge for me, fun one for sure, but I wanted to thoroughly go through every step before making the script public // Glad I did so because I fixed some weird things and I ended up forgetting to add the EMA into the equation so our entry signals were a mess // This one was a lot tougher to complete compared to my MACD crossover trend strategy but I learned a ton from it, which is always good and fun // Also I'll explain the strategy and how I got there through some creative coding(I'm saying creative because I had to figure this stuff out by myself as I couldn't find any reference codes) // First things first. This is a Donchian Channel Breakout strategy which follows the following rules // If the price hits the upperband of the Donchian Channel + price is above EMA and the price previously hit the lowerband of the Donchian Channel it's a buy signal // If the price hits the lowerband of the Donchian Channel + price is below EMA and the price prevbiously hit the upper band of the Donchian Channel it's a sell signal // Stop losses are set at the lower or upper band with a 0.5% deviation because we are acting as if those two bands are the resistance in this case // Last but not least(yes, this gave BY FAR the most trouble to code), the profit target is set with a 1.5 risk to reward ratio // If you have any suggestions to make my code more efficient, I'll be happy to hear so from you // So without further ado, let's walk through the code // The first line is basically standard because it makes backtesting so much more easy, commission value is based on Binance futures fees when you're using BNB to pay those fees in the futures market // strategy(title="Donchian Channels", shorttitle="DC", overlay=true, default_qty_type = strategy.cash, default_qty_value = 150, initial_capital = 1000, currency = currency.USD, commission_type = "percent", commission_value = 0.036) // The built-in Donchian Channels + an added EMA input which I grouped with the historical bars from the Donchian Channels length = input(20, minval=1, group = "Indicators") lower = lowest(length) upper = highest(length) basis = avg(upper, lower) emaInput = input(title = "EMA Input", type = input.integer, defval = 200, minval = 10, maxval = 400, step = 1, group = "Indicators") // I've made three new inputs, for risk/reward ratio and for the standard pullback deviation. My advise is to not use the pullback inputs as I'm not 100% sure if they work as intended or not riskreward = input(title = "Risk/Reward Ratio", type = input.float, defval = 1.50, minval = 0.01, maxval = 100, step = 0.01, group = "Risk/Reward") pullbackLong = input(title = "Distance from Long pullback %", type = input.float, defval = 0.995, minval = 0.001, maxval = 2, step = 0.001, group = "Risk/Reward") pullbackShort = input(title = "Distance from Short pullback %", type = input.float, defval = 1.005, minval = 0.001, maxval = 2, step = 0.001, group = "Risk/Reward") // Input backtest range, you can adjust these in the input options, just standard stuff fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group = "Backtest Date Range") fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group = "Backtest Date Range") fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970, group = "Backtest Date Range") thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group = "Backtest Date Range") thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group = "Backtest Date Range") thruYear = input(defval = 2099, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970, group = "Backtest Date Range") // Date variable also standard stuff inDataRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, fromYear, fromMonth, fromDay, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, thruYear, thruMonth, thruDay, 0, 0)) // I had to makes these variables because the system has to remember whether the previous 'breakout' was a high or a low // Also, because I based my stoploss on the upper/lower band of the indicator I had to find a way to change this value just once without losing the value, that was added, on the next bar var previousishigh = false var previousislow = false var longprofit = 0.0 var shortprofit = 0.0 var stoplossLong = 0.0 var stoplossShort = 0.0 // These are used as our entry variables emaCheck = ema(close, emaInput) longcond = high >= upper and close > emaCheck shortcond = low <= lower and close < emaCheck // With these two if statements I'm changing the boolean variable above to true, we need this to decide out entry position if high >= upper previousishigh := true if low <= lower previousislow := true // Made a last minute change on this part. To clean up our entry signals we don't want our breakouts, while IN a position, to change. This way we do not instantly open a new position, almost always in the opposite direction, upon exiting one if strategy.position_size > 0 or strategy.position_size < 0 previousishigh := false previousislow := false // Strategy inputs // Long - previous 'breakout' has to be a low, the current price has to be a new high and above the EMA, we're not allowed to be in a position and ofcourse it has to be within our given data for backtesting purposes if previousislow == true and longcond and strategy.position_size == 0 and inDataRange strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Entry Long") stoplossLong := lower * pullbackLong longprofit := ((((1 - stoplossLong / close) * riskreward) + 1) * close) strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit = longprofit, stop = stoplossLong, comment = "Long Exit") // Short - Previous 'breakout' has to be a high, current price has to be a new low and lowe than the 200EMA, we're not allowed to trade when we're in a position and it has to be within our given data for backtesting purposes if previousishigh == true and shortcond and strategy.position_size == 0 and inDataRange strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Entry Short") stoplossShort := upper * pullbackShort shortprofit := (close - ((((1 - close / stoplossShort) * riskreward) * close))) strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit = shortprofit, stop = stoplossShort, comment = "Short Exit") // This plots the Donchian Channels on the chart which is just using the built-in Donchian Channels plot(basis, "Basis", color=color.blue) u = plot(upper, "Upper", color=color.green) l = plot(lower, "Lower", color=color.red) fill(u, l, color=#0094FF, transp=95, title="Background") // These plots are to show if the variables are working as intended, it's a mess I know but I didn't have any better ideas, they work well enough for me // plot(previousislow ? close * 0.95 : na, color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr) // plot(previousishigh ? close * 1.05 : na, color=color.green, style=plot.style_linebr) // plot(longprofit, color=color.purple) // plot(shortprofit, color=color.silver) // plot(stoplossLong) // plot(stoplossShort) // plot(strategy.position_size)