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सुपर ट्रेंड वी रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-10-18 12:35:53
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अवलोकन

सुपर ट्रेंड वी रणनीति चलती औसत और मानक विचलन पर आधारित एक अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति है। यह मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए सुपर ट्रेंड संकेतक का उपयोग करता है और बाजार में प्रवेश करने के लिए चलती औसत द्वारा गठित समर्थन और प्रतिरोध को जोड़ती है। इस बीच, यह मूल्य के संभावित समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों की भविष्यवाणी करने के लिए मानक विचलन चैनल का उपयोग करता है और एक प्रवृत्ति-अनुसरण और कुशल-निकास अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ मूल्य सीमा निर्धारित करता है।

रणनीति तर्क

सबसे पहले, यह रणनीति सुपर ट्रेंड इंडिकेटर की गणना करती है। सुपर ट्रेंड इंडिकेटर ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए एटीआर और कीमत के बीच संबंध का उपयोग करता है। जब कीमत बढ़ती प्रवृत्ति से ऊपर होती है, तो यह तेजी है। जब कीमत गिरती प्रवृत्ति से नीचे होती है, तो यह मंदी होती है।

फिर यह मूल्य के ईएमए और खुली कीमत के ईएमए की गणना करता है। जब कीमत ईएमए से ऊपर जाती है और खुली कीमत ईएमए से अधिक होती है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब कीमत ईएमए से नीचे जाती है और खुली कीमत ईएमए से कम होती है, तो यह एक बिक्री संकेत है।

इसके बाद, यह मूल्य चैनल के ऊपरी और निचले बैंड की गणना करने के लिए मानक विचलन का उपयोग करता है और चिकनाई प्रसंस्करण करता है। जब कीमत मानक विचलन के ऊपरी बैंड के माध्यम से टूटती है, तो यह एक स्टॉप लॉस संकेत है। जब कीमत मानक विचलन के निचले बैंड के माध्यम से टूटती है, तो यह एक लाभ लेने का संकेत है।

अंत में, यह ट्रेंड दिशा निर्धारित करने के लिए विभिन्न समय सीमाओं के चलती औसत को सुपर ट्रेंड संकेतक के साथ मिलकर एक स्थिर ट्रेंड निर्णय बनाने के लिए जोड़ता है।

रणनीति के फायदे

  • सुपर ट्रेंड इंडिकेटर का उपयोग करें ताकि ट्रेंड रिवर्स के कारण होने वाले नुकसान से बचकर कीमत की ट्रेंड दिशा निर्धारित की जा सके।
  • खुले मूल्य के साथ संयुक्त चलती औसत प्रवेश समय निर्धारित करने में मदद करते हैं, झूठे टूटने से बचते हैं
  • मानक विचलन चैनल स्टॉप लॉस और लाभ लेने के लिए मूल्य के संभावित समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों की भविष्यवाणी करता है
  • कई समय सीमाओं का संयोजन रुझान के निर्णय की स्थिरता में सुधार करता है

रणनीति के जोखिम

  • सुपर ट्रेंड इंडिकेटर में विलंब प्रभाव है, ट्रेंड परिवर्तन बिंदुओं को मिस कर सकता है
  • मूविंग एवरेज के क्रॉसओवर का प्रभाव होता है, प्रवेश का समय सटीक नहीं हो सकता है
  • मानक विचलन चैनल की सीमा वास्तविक समय में बाजार में उतार-चढ़ाव को प्रतिबिंबित करने के लिए बहुत स्थिर है
  • कई समय सीमाओं के आधार पर निर्णय एक दूसरे के साथ संघर्ष कर सकते हैं

जोखिम प्रबंधन:

  • संवेदनशीलता में सुधार के लिए सुपर ट्रेंड मापदंडों को ठीक से छोटा करें
  • चलती औसत अवधि का अनुकूलन करना या प्रविष्टि निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतक जोड़ना
  • बाजार से मेल खाने के लिए मानक विचलन चैनल को गतिशील रूप से समायोजित करें
  • संघर्षों को संभालने के लिए बहु-समय-सीमा निर्णयों के लिए स्पष्ट तर्क को परिभाषित करें

अनुकूलन दिशाएँ

  • सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए सुपर ट्रेंड मापदंडों का अनुकूलन
  • प्रविष्टि निर्धारित करने के लिए चलती औसत के साथ संयुक्त अन्य संकेतकों का प्रयास करें
  • मानक विचलन चैनल के गतिशील समायोजन का प्रयास करें
  • सबसे अच्छा मैच खोजने के लिए विभिन्न बहु-समय फ्रेम संयोजनों का परीक्षण करें
  • लाभ के क्षेत्र में सुधार के लिए स्टॉप लॉस और लाभ रणनीति का अनुकूलन करें

निष्कर्ष

सुपर ट्रेंड वी रणनीति में ट्रेंड, मूविंग एवरेज, स्टैंडर्ड डिवीजन चैनल और अन्य संकेतकों के फायदे शामिल हैं ताकि स्थिर ट्रेंड जजमेंट, उचित एंट्री टाइमिंग, और मूल्य क्षेत्रों के आधार पर स्टॉप लॉस और ले लाभ प्राप्त किया जा सके। पैरामीटर, संकेतकों, स्टॉप लॉस और ले लाभ आदि को अनुकूलित करके, यह रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकता है। इसका ठोस तर्क और कठोर सोच सीखने और शोध के लायक है।


/*backtest
start: 2022-10-11 00:00:00
end: 2023-10-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © theCrypster 2020

//@version=4
strategy(title = "Super trend V Strategy version", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 1000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
hilow = ((high - low)*100)
openclose = ((close - open)*100)
vol = (volume / hilow)
spreadvol = (openclose * vol)
VPT = spreadvol + cum(spreadvol)
window_len = 28

v_len = 14
price_spread = stdev(high-low, window_len)

v =  spreadvol + cum(spreadvol)
smooth = sma(v, v_len)
v_spread = stdev(v - smooth, window_len)
shadow = (v - smooth) / v_spread * price_spread

out = shadow > 0 ? high + shadow : low + shadow
//
src = out
src1=open
src2=low
src3=high
tf =input(720)
len = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   tf / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

c = ema(src, len)
plot(c,color=color.red)
o = ema(src1,len)
plot(o,color=color.blue)
//h = ema(src3,len)
//l=ema(src2,len)
//
col=c > o? color.lime : color.orange
vis = true
vl = c
ll = o
m1 = plot(vl, color=col, linewidth=1, transp=60)
m2 = plot(vis ? ll : na,  color=col, linewidth=2, transp=80)

fill(m1, m2,  color=col, transp=70)
//

vpt=ema(out,len)

// INPUTS //
st_mult   = input(1,   title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(10, title = 'SuperTrend Period',     minval = 1)

// CALCULATIONS //
up_lev = vpt - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = vpt + (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[1], color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_cross, linewidth = 2, title = "SuperTrend")
buy=crossover( close, st_line) and close>o
sell=crossunder(close, st_line) and close<o
//plotshape(crossover( close, st_line), location = location.belowbar, color = color.green,size=size.tiny)
//plotshape(crossunder(close, st_line), location = location.abovebar, color = color.red,size=size.tiny)
plotshape(buy, title="buy", text="Buy", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for buy icon
plotshape(sell, title="sell", text="Sell", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for sell icon


//
multiplier = input(title="TP VWAP Deviation", type=input.float, defval=2, minval=1)
src5 = vwap
len5 = input(title="TP length", defval=150, minval=1)
offset = 0

calcSlope(src5, len5) =>
    sumX = 0.0
    sumY = 0.0
    sumXSqr = 0.0
    sumXY = 0.0
    for i = 1 to len5
        val = src5[len5-i]
        per = i + 1.0
        sumX := sumX + per
        sumY := sumY + val
        sumXSqr := sumXSqr + per * per
        sumXY := sumXY + val * per
        
        
    slope = (len5 * sumXY - sumX * sumY) / (len5 * sumXSqr - sumX * sumX)
    average = sumY / len5
    intercept = average - slope * sumX / len5 + slope
    [slope, average, intercept]

var float tmp = na
[s, a, i] = calcSlope(src5, len5)

vwap1=(i + s * (len5 - offset))
sdev = stdev(vwap, len5)
dev = multiplier * sdev
top=vwap1+dev
bott=vwap1-dev

//
z1 = vwap1 + dev
x1 = vwap1 - dev

low1 = crossover(close, x1)  
high1 = crossunder(close, z1) 

plotshape(low1, title="low", text="TP", color=color.red, style=shape.labelup, location=location.belowbar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for buy icon
plotshape(high1, title="high", text="TP", color=color.green, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for sell icon



//
// Testing Start dates
testStartYear = input(2016, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)


testPeriod() =>
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false

l = buy
s1 = sell
        
if l and testPeriod()
    strategy.entry("buy", strategy.long)
if s1 and testPeriod()
    strategy.entry("sell", strategy.short)



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