संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. अनुकूली एटीआर रुझान ब्रेकआउट रणनीति

अनुकूली एटीआर रुझान ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-10-31 15:58:46
टैगः

img

अवलोकन

यह रणनीति एटीआर संकेतक पर आधारित एक प्रवृत्ति ब्रेकआउट रणनीति है। इसका मुख्य विचार ट्रेंड ब्रेकआउट ट्रेड लेना है जब कीमत एटीआर के एक निश्चित गुणक से अधिक हो जाती है। इस रणनीति में ट्रेंड की पुष्टि और दिनांक सीमाओं के भीतर ट्रेडों को सीमित करना भी शामिल है।

सिद्धांत

रणनीति मूल्य अस्थिरता को मापने के लिए एटीआर संकेतक का उपयोग करती है। एटीआर औसत सच्ची रेंज के लिए खड़ा है और यह एक अवधि में औसत अस्थिरता को मापता है। रणनीति में लंबाई पैरामीटर एटीआर अवधि की गणना करता है और numATRs ब्रेकआउट के लिए एटीआर गुणक का प्रतिनिधित्व करता है।

जब कीमत ATR के ऊपरी numATRs गुणक से ऊपर टूट जाती है, तो एक लंबी स्थिति ली जाती है। जब कीमत ATR के निचले numATRs गुणक से नीचे टूट जाती है, तो एक छोटी स्थिति ली जाती है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति में केवल लंबी या केवल छोटी ट्रेडों को नियंत्रित करने के लिए needlong और needshort bool चर शामिल हैं। यह निर्दिष्ट तिथियों के भीतर व्यापार को सीमित करने के लिए दिनांक सीमाएं भी निर्धारित करता है।

यह रणनीति स्थिति के आकार को निर्धारित करने के लिए एक आकार चर का उपयोग करती है और खाता स्वामित्व के प्रतिशत के आधार पर ऑर्डर आकार की गणना करती है।

लाभ

  • एटीआर का उपयोग मैन्युअल लाभ/हानि सेटिंग्स के बिना बाजार की अस्थिरता के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए करता है।

  • लम्बा, छोटा या लम्बा/छोटा ही चुनने के लिए लचीला।

  • महत्वपूर्ण घटनाओं में व्यापार से बचने के लिए दिनांक सीमा निर्धारित कर सकता है।

  • खाता स्वामित्व प्रतिशत के आधार पर लचीला स्थिति आकार।

जोखिम और समाधान

  • एटीआर केवल मूल्य अस्थिरता पर विचार करता है. यह विशाल बाजार उतार-चढ़ाव के दौरान अपर्याप्त स्टॉप लॉस हो सकता है. अन्य संकेतकों को जोड़ा जा सकता है.

  • दिनांक सीमाएं अवसरों को याद कर सकती हैं यदि पहले / बाद में कोई अच्छा सेटअप नहीं है। दिनांक सीमा को थोड़ा बढ़ा सकते हैं।

  • इक्विटी प्रतिशत आकार के कारण एकल ट्रेडों पर बड़े नुकसान का जोखिम होता है। उचित प्रतिशत की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन विचार

  • झूठे ब्रेकआउट शोर ट्रेडों को कम करने के लिए ट्रेंड फिल्टर के लिए चलती औसत जोड़ें।

  • इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए एटीआर अवधि का परीक्षण करें।

  • अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन करें ताकि ताकत का उपयोग किया जा सके और स्थिरता में सुधार हो सके।

निष्कर्ष

यह अस्थिरता के अनुकूल एटीआर का उपयोग करने की रणनीति के बाद एक समझने योग्य प्रवृत्ति है। पैरामीटर अनुकूलन और अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन प्रदर्शन और स्थिरता में और सुधार कर सकता है। लेकिन बड़े एकल-व्यापार नुकसान से बचा जाना चाहिए और भारी उतार-चढ़ाव के दौरान अपर्याप्त स्टॉप को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=3
strategy(title = "Noro's Volty Strategy v1.0", shorttitle = "Volty 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 100)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
length = input(5)
numATRs = input(0.75)
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Indicator
atrs = sma(tr, length) * numATRs

//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if (not na(close[length])) and needlong
    strategy.entry("L", strategy.long, lot, stop = close + atrs, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if (not na(close[length])) and needlong == false
    strategy.entry("L", strategy.long, 0, stop = close + atrs, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if (not na(close[length])) and needshort
    strategy.entry("S", strategy.short, lot, stop = close - atrs, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if (not na(close[length])) and needshort == false
    strategy.entry("S", strategy.short, 0, stop = close - atrs, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित