ब्रेकआउट ट्रेंड फॉलोअर V2
लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-01 17:24:08टैगः
अवलोकन
यह रणनीति मेरे अन्य ब्रेकआउट ट्रेंड फॉलोअर रणनीति का एक भिन्नता है। दूसरी रणनीति में, आप अपने ट्रेडों के लिए एक फ़िल्टर के रूप में कार्य करने के लिए एक चलती औसत का उपयोग कर सकते हैं (यानी यदि कीमत चलती औसत से नीचे है, तो यह लंबे समय तक नहीं चलेगी) । उच्च समय सीमा पर रुझानों का पता लगाने वाले टूल को बनाने के बाद, मैं देखना चाहता था कि क्या यह चलती औसत की तुलना में एक बेहतर फ़िल्टर हो सकता है।
इसलिए यह स्क्रिप्ट आपको उच्च समय सीमा के रुझानों को देखने की अनुमति देती है (यानी क्या उच्च उच्च और उच्च निम्न हैं? यदि हां, तो यह एक अपट्रेंड है) । आप केवल तब ट्रेड करते हैं जब आप प्रवृत्ति के साथ होते हैं। आपके पास फ़िल्टर के रूप में कार्य करने के लिए दो रुझानों का चयन करने की क्षमता होती है। प्रत्येक प्रवृत्ति दिशा को आसान संदर्भ के लिए चार्ट पर एक तालिका पर दिखाया गया है। वर्तमान पिवोट उच्च और निम्न चार्ट पर प्लॉट किए गए हैं ताकि आप देख सकें कि आप वर्तमान समय सीमा के रुझान और उच्च स्तर के रुझान दोनों को कब तोड़ सकते हैं।
मैंने पाया कि सामान्य तौर पर यह अन्य रणनीति के रूप में अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है, लेकिन यह ट्रेडों के साथ बहुत अधिक चुस्त प्रतीत होता है। उच्च जीत दर और एक बेहतर लाभ कारक दिखा रहा है। यह सिर्फ बहुत कम ट्रेडों लेता है और शुद्ध लाभ उतना अच्छा नहीं है।
रणनीति तर्क
इस रणनीति का मूल तर्क उच्च समय सीमाओं पर समर्थन और प्रतिरोध स्तरों के ब्रेकआउट का उपयोग करके रुझानों की पहचान करना और रुझान की दिशा में ट्रेड करना है।
विशेष रूप से, यह निम्नलिखित चरणों को लागू करता हैः
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वर्तमान समय सीमा (जैसे 1 घंटे) पर पिवोट समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की गणना करें। यह एक निश्चित अवधि में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न को देखकर किया जाता है।
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एक या अधिक उच्च समय सीमाओं (जैसे 4 घंटे और दैनिक) पर पिवोट समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की गणना करें। यह वर्तमान समय सीमा के समान तर्क का उपयोग करता है।
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इन समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को चार्ट पर क्षैतिज रेखाओं के रूप में प्लॉट करें। इन स्तरों को तोड़ने से ऊपरी समय सीमाओं पर प्रवृत्ति में परिवर्तन होता है।
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इस आधार पर प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करें कि क्या कीमत पिछले उच्च या निम्न बिंदुओं को तोड़ती है। पिछले उच्च को तोड़ने से ऊपर की प्रवृत्ति का संकेत मिलता है। पिछले निम्न को तोड़ने से नीचे की प्रवृत्ति का संकेत मिलता है।
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उपयोगकर्ता को फ़िल्टर की स्थिति के रूप में एक या अधिक उच्चतर समय सीमा के रुझानों का चयन करने की अनुमति दें। यानी केवल तब ट्रेड करने पर विचार करें जब वर्तमान समय सीमा का रुझान उच्चतर समय सीमा के रुझानों के साथ संरेखित हो।
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जब प्रवृत्ति फ़िल्टर की स्थिति पूरी हो जाती है और वर्तमान मूल्य प्रमुख स्तर को तोड़ता है, तो लंबा या छोटा दर्ज करें। स्टॉप लॉस पिछले प्रमुख समर्थन या प्रतिरोध स्तर पर सेट किया जाता है।
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जैसे-जैसे कीमतें बढ़ती हैं, लाभ को लॉक करने और प्रवृत्ति का अनुसरण करने के लिए नए निचले बिंदुओं पर स्टॉप लॉस को समायोजित करें।
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जब स्टॉप लॉस ट्रिगर किया जाता है या मुख्य समर्थन/प्रतिरोध स्तर टूट जाता है तो बाहर निकलें।
कई समय सीमाओं में रुझानों का विश्लेषण करके, रणनीति जीत दर में सुधार के लिए केवल मजबूत रुझानों की दिशा में व्यापार करने का प्रयास करती है। इस बीच, प्रमुख स्तर स्पष्ट प्रवेश और स्टॉप लॉस संकेत प्रदान करते हैं।
रणनीति के फायदे
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रुझानों का आकलन करने के लिए कई समय सीमाओं का उपयोग करने से शोर से बचते हुए मजबूत रुझान की दिशा को अधिक सटीक रूप से पहचाना जा सकता है।
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केवल प्रमुख रुझानों के साथ व्यापार करने से जीत दर में काफी सुधार होता है। सरल चलती औसत फ़िल्टर की तुलना में, इस रणनीति ने उच्च जीत दर और जोखिम-लाभ अनुपात दिखाया।
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समर्थन और प्रतिरोध स्तर स्पष्ट प्रवेश और स्टॉप हानि स्तर प्रदान करते हैं। विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं का अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है।
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लाभ को अधिकतम करने के लिए रुझान के साथ स्टॉप को समायोजित करना।
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सरल और स्पष्ट रणनीति तर्क, समझने और अनुकूलित करने में आसान।
रणनीति के जोखिम
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लंबी अवधि के रुझानों पर निर्भर करता है, रुझानों के उलटफेर में फंसने के लिए प्रवण होता है। रुझानों का आकलन करने के लिए समय सीमा को छोटा करना चाहिए, या सहायता के लिए अन्य संकेतकों का उपयोग करना चाहिए।
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मौलिक प्रभावों पर विचार नहीं करता है, प्रमुख घटनाओं पर मूल्य से विचलित हो सकता है। लाभ तिथियों जैसे फ़िल्टर जोड़ सकते हैं।
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कोई स्थिति आकार नियंत्रण सेट नहीं है. खाता आकार, अस्थिरता आदि द्वारा आकार अनुकूलित करना चाहिए.
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सीमित बैकटेस्ट अवधि। विभिन्न बाजार वातावरणों में परीक्षण का विस्तार किया जाना चाहिए।
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व्यापार लागतों पर विचार नहीं किया गया है। वास्तविक लागतों के आधार पर मापदंडों को समायोजित किया जाना चाहिए।
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केवल दीर्घकालिक व्यापार पर विचार करता है। बहु-समय-फ्रेम रणनीतियों को लागू करने के लिए अल्पकालिक ट्रेडों के लिए संकेत विकसित कर सकता है।
अनुकूलन दिशाएँ
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फ़िल्टर स्थितियाँ जोड़ेंः
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आमदनी, समाचार घटनाओं जैसे मौलिक
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वॉल्यूम, एटीआर स्टॉप जैसे संकेतक
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पैरामीटर अनुकूलित करेंः
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समर्थन/प्रतिरोध की गणना के लिए अवधि
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प्रवृत्ति निर्धारण के लिए समय सीमा
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रणनीति के दायरे का विस्तार करें:
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अल्पकालिक व्यापारिक रणनीतियों का विकास
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शॉर्ट्स लेने के अवसरों पर विचार करें
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बाजारों के बीच अंतर
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जोखिम प्रबंधन में सुधारः
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अस्थिरता और आकार के अनुसार स्थिति आकार को अनुकूलित करें
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स्टॉप लॉस रणनीतियों में सुधार करें जैसे मूविंग/ब्रेकेट स्टॉप
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जोखिम-समायोजित मीट्रिक पेश करें
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निष्पादन तर्क में सुधारः
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प्रवेश समय का चयन
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आंशिक आकार की प्रविष्टियाँ
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स्टॉप हानि आंदोलन अनुकूलन
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निष्कर्ष
इस रणनीति ने कई समय सीमाओं में रुझानों का विश्लेषण करके एक अपेक्षाकृत मजबूत ब्रेकआउट प्रणाली तैयार की। चलती औसत जैसे सरल फिल्टर की तुलना में, इसने उच्च जीत दर और जोखिम-इनाम अनुपात का प्रदर्शन किया। लेकिन कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जिन्हें बेहतर बनाया जा सकता है, जैसे कि ठोस जोखिम प्रबंधन तंत्र की कमी और मौलिक बातों पर विचार। आगे अनुकूलन के साथ, यह एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति बन सकती है। कुल मिलाकर, रणनीति डिजाइन ध्वनि है, मल्टी-टाइमफ्रेम विश्लेषण के माध्यम से सटीकता में सुधार, और आगे के शोध और अनुप्रयोग के लायक है।
/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Revision: 1
// Author: @millerrh
// Strategy: Enter long when recent swing high breaks out, using recent swing low as stop level. Move stops up as higher lows print to act
// as trailing stops. Ride trend as long as it is there and the higher lows aren't breached.
// The difference between this one and the previous Breakout Trend Follower is that this one uses higher timeframe higher highs/higher lows as a filter instead
// of an arbitrary Moving Average. I wanted to test out whether waiting for longer term actual trend changes produced better stats than just the moving average.
// Conditions/Variables
// 1. Manually configure which dates to back test
// 2. Can add a filter to only take setups that are above (or below for shorts) user-defined larger timeframe trends (helps avoid trading counter trend)
// === CALL STRATEGY/STUDY, PROGRAMATICALLY ENTER STRATEGY PARAMETERS HERE SO YOU DON'T HAVE TO CHANGE THEM EVERY TIME YOU RUN A TEST ===
// (STRATEGY ONLY) - Comment out srategy() when in a study()
strategy("Breakout Trend Follower V2", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD',
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// (STUDY ONLY) - Comment out study() when in a strategy()
//study("Breakout Trend Follower V2", overlay=true)
// === BACKTEST RANGE ===
Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", type = input.time, group = "Backtest Range")
Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", type = input.time, group = "Backtest Range")
// == USER INPUTS ==
tableLocation = input(defval="Top", options=["Top", "Bottom"], title = "Info Table Location", group = "Display",
tooltip = "Place information table on the top of the pane or the bottom of the pane.")
lookback = input(defval = 3, title = "Pivot Lookback Period", group = "Pivot Points",
tooltip = "Looks for pivot points within this number of bars both left and right.")
showPivotPoints = input(title = "Show Historical Pivot Points?", type = input.bool, defval = false, group = "Pivot Points",
tooltip = "Toggle this on to see the historical pivot points that were used. Change the Lookback Period to adjust the frequency of these points.
The pivot points are only shown for the current chart timeframe - to see the Daily pivot pionts, use the Daily timeframe, etc.")
trendFilter = input(defval="1st Timeframe", options=["1st Timeframe", "Both Timeframes", "None"], title = "Use HTF Trend for Filtering?", group = "Higher Timeframe Levels",
tooltip = "Signals will be ignored when price is not aligned with the higher timeframe trend(s). The intent is to keep you out of bear periods and only buying when
price is showing strength and you are trading with the trend.")
twoSet = input(defval="D", title="1st High Timeframe", type=input.resolution, group = "Higher Timeframe Levels",
tooltip = "Allows you to set two different time frames for looking at the trend.")
threeSet = input(defval="W", title="2nd High Timeframe", type=input.resolution, group = "Higher Timeframe Levels")
showMTFLevels = input(title = "Show Multiple Timeframe S/R Levels?", type = input.bool, defval = true, group = "Higher Timeframe Levels",
tooltip = "Displays the pivot highs and lows of higher timeframes to use as support/resistance levels. When these levels break, the trend
will change on these higher timeframes.")
currentColorS = input(color.new(color.orange,50), title = "Current Timeframe Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF1")
currentColorR = input(color.new(color.blue,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF1")
oneColorS = input(color.new(color.yellow,50), title = "1st High Timeframe Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF2")
oneColorR = input(color.new(color.yellow,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF2")
twoColorS = input(color.new(color.white,50), title = "2nd High Timeframe Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF3")
twoColorR = input(color.new(color.white,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF3")
// == DEFINE FUNCTIONS FOR USE IN MULTIPLE TIMEFRAMES (USING A TUPLE TO AVOID SO MANY SECURITY CALLS) ==
f_getHTF() =>
ph = pivothigh(high, lookback, lookback)
pl = pivotlow(low, lookback, lookback)
highLevel = valuewhen(ph, high[lookback], 0)
lowLevel = valuewhen(pl, low[lookback], 0)
barsSinceHigh = barssince(ph) + lookback
barsSinceLow = barssince(pl) + lookback
timeSinceHigh = time[barsSinceHigh]
timeSinceLow = time[barsSinceLow]
[ph, pl, highLevel, lowLevel, barsSinceHigh, barsSinceLow, timeSinceHigh, timeSinceLow]
[ph_01, pl_01, hL_01, lL_01, bsSH_01, bsSL_01, tSH_01, tSL_01] = security(syminfo.tickerid, "", f_getHTF())
[ph_02, pl_02, hL_02, lL_02, bsSH_02, bsSL_02, tSH_02, tSL_02] = security(syminfo.tickerid, twoSet, f_getHTF())
[ph_03, pl_03, hL_03, lL_03, bsSH_03, bsSL_03, tSH_03, tSL_03] = security(syminfo.tickerid, threeSet, f_getHTF())
// Plot historical pivot points for debugging and configuring the lookback period.
plot(showPivotPoints ? ph_01 : na, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.new(color.yellow,50), offset=-lookback)
plot(showPivotPoints ? pl_01 : na, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.new(color.yellow,50), offset=-lookback)
// == PLOT SUPPORT/RESISTANCE LINES ON THE HIGHER TIMEFRAMES ==
// Use a function to define the lines
f_line(x1, y1, y2, _color) =>
var line id = na
// line.delete(id)
// id := line.new(x1, y1, time, y2, xloc.bar_time, extend.right, _color)
// 1st Timeframe
highLine1 = showMTFLevels ? f_line(tSH_01, hL_01, hL_01, currentColorR) : na
lowLine1 = showMTFLevels ? f_line(tSL_01, lL_01, lL_01, currentColorS) : na
// 2nd Timeframe
highLine2 = showMTFLevels ? f_line(tSH_02, hL_02, hL_02, oneColorR) : na
lowLine2 = showMTFLevels ? f_line(tSL_02, lL_02, lL_02, oneColorS) : na
// 3rd Timeframe
highLine3 = showMTFLevels ? f_line(tSH_03, hL_03, hL_03, twoColorR) : na
lowLine3 = showMTFLevels ? f_line(tSL_03, lL_03, lL_03, twoColorS) : na
// == TREND CALCULATIONS (USING A TUPLE TO CONSOLIDATE REPETATIVE CODE AND GENERATE MULTIPE VARIABLES WITH ONE FUNCTION ==
f_signal(highLevel, lowLevel) =>
uptrendSignal = high > highLevel
downtrendSignal = low < lowLevel
inUptrend = bool(na)
inDowntrend = bool(na)
inUptrend := uptrendSignal[1] ? true : downtrendSignal[1] ? false : inUptrend[1]
inDowntrend := not inUptrend
[uptrendSignal, downtrendSignal, inUptrend, inDowntrend]
[uptrendSignal1, downtrendSignal1, inUptrend1, inDowntrend1] = f_signal(hL_01, lL_01) // 1st Timeframe
[uptrendSignal2, downtrendSignal2, inUptrend2, inDowntrend2] = f_signal(hL_02, lL_02) // 2nd Timeframe
[uptrendSignal3, downtrendSignal3, inUptrend3, inDowntrend3] = f_signal(hL_03, lL_03) // 3rd Timeframe
// == TREND TABLE PLOTTING ==
tablePos = tableLocation == "Top" ? position.top_right : position.bottom_right
var table trendTable = table.new(tablePos, 3, 1, border_width = 3)
upColor = color.rgb(38, 166, 154)
downColor = color.rgb(240, 83, 80)
f_fillCell(_column, _row, _cellText, _c_color) =>
table.cell(trendTable, _column, _row, _cellText, bgcolor = color.new(_c_color, 70), text_color = _c_color, width = 6)
if barstate.islast or barstate.islastconfirmedhistory
f_fillCell(0, 0, inUptrend1 ? "▲" : "▼", inUptrend1 ? upColor : downColor)
f_fillCell(1, 0, inUptrend2 ? "▲ " + twoSet : "▼ " + twoSet, inUptrend2 ? upColor : downColor)
f_fillCell(2, 0, inUptrend3 ? "▲ " + threeSet : "▼ " + threeSet, inUptrend3 ? upColor : downColor)
// Conditions for entry and exit
buyConditions = true
buySignal = high > hL_01 and buyConditions // Code to act like a stop-buy for the Study
sellSignal = low < lL_01 // Code to act like a stop-loss for the Study
// (STRATEGY ONLY) Comment out for Study
strategy.entry("Long", strategy.long, stop = hL_01, when = buyConditions)
// strategy.entry("Long", strategy.long, stop = buyLevel2, when = time > Start and time < Finish and high > maFilterCheck)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", stop=lL_01)
- गोल्डन क्रॉस केल्टनर चैनल ट्रेंड रणनीति का पालन करना
- मासिक उद्घाटन लंबी और महीने के अंत में समापन रणनीति
- दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति
- ट्रेंड लाइन ट्रेडिंग रणनीति
- स्टोकैस्टिक आरएसआई और वॉल्यूम आधारित ट्रेडिंग रणनीति
- क्वांट ट्रेडिंग में ट्रेडिंग इन्फ्लेक्शन पॉइंट्स की पहचान करने के लिए मल्टी-इंडिकेटर रणनीति
- एटीआर ट्रैलिंग स्टॉप रणनीति (केवल लंबी)
- ट्रेंड ट्रैकिंग पर आधारित गति व्यापार रणनीति स्टॉप लॉस
- दोहरे दबाव की मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति
- राक्षस कंपनी के वीवीसीएन राक्षस रोबोट संदेश भेजते हैं
- चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के बाद की प्रवृत्ति
- गति ब्रेकआउट मूविंग एवरेज ट्रेडिंग रणनीति
- हुल मूविंग एवरेज और कालमैन फिल्टर आधारित ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति
- गोल्डन क्रॉस ट्रेंड रणनीति का पालन करना
- सिग्नल-टू-शोर अनुपात अनुकूलन कॉम्बो रणनीति
- क्लासिक डुअल ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति
- दोहरी रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति
- बोलिंगर बैंड्स ऑसिलेशन ब्रेकथ्रू रणनीति
- फिबोनाची चलती औसत इनपुट रणनीति
- एमएसीडी विसर्जन और बहु समय फ्रेम चलती औसत रणनीति