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बृहस्पति और शनि गति MA क्रॉसओवर फ़िल्टर्ड रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-03 16:13:20
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अवलोकन

इस रणनीति में चलती औसत क्रॉसओवर को ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में उपयोग किया जाता है, जो कि अस्थिरता संकेतक बीबी और फ़िल्टरिंग के लिए एक कस्टम गति संकेतक के साथ संयुक्त है, जिसका उद्देश्य एमए क्रॉसओवर संकेतों की विश्वसनीयता में सुधार करना और झूठे संकेतों को कम करना है।

सिद्धांत

  1. स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस सिग्नल बनाने के लिए 50-अवधि ईएमए और 200-अवधि एसएमए का उपयोग करें।

  2. जब कीमत ऊपर की ओर बढ़ रही हो, तो खरीद संकेत उत्पन्न करने के लिए कीमत को 200-दिवसीय रेखा से ऊपर और कस्टम गति संकेतक मूल्य 25 से नीचे होने की आवश्यकता होती है।

  3. जब कीमत नीचे की ओर बढ़ रही हो, तो बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए 200-दिवसीय रेखा से नीचे की कीमत और 75 से ऊपर कस्टम गति संकेतक मूल्य की आवश्यकता होती है।

  4. कस्टम गति संकेतक बीबी मध्य रेखा और बैंड दूरी को ऐतिहासिक अधिकतम और न्यूनतम के आधार पर 0-100 रेंज में मैप करता है।

  5. गति संकेतक सापेक्ष मूल्य अस्थिरता को दर्शाता है, सीमा फ़िल्टरिंग झूठे क्रॉसओवर को कम करने में मदद करती है।

लाभ

  1. मध्यम-लंबी अवधि के रुझानों को पकड़ने के लिए ईएमए और एसएमए की ताकत का उपयोग करें।

  2. गति संकेतक के साथ बढ़ी हुई निस्पंदन विश्वसनीयता में सुधार करती है और झूठे संकेतों को कम करती है।

  3. बीबी बैंड दूरी अस्थिरता तीव्रता को दर्शाता है, ऐतिहासिक सामान्यीकरण पैरामीटर निर्भरता से बचता है।

  4. अनुकूलन योग्य ईएमए, एसएमए अवधि और गति सीमा विभिन्न बाजार वातावरण के अनुकूल।

  5. अनुकूलन लचीलापन के साथ सरल तर्क, मजबूत व्यावहारिकता।

जोखिम विश्लेषण

  1. ईएमए और एसएमए का प्रभाव कम होता है, इसलिए अल्पकालिक अवसरों को याद किया जा सकता है।

  2. सीमाबद्ध बाजारों के लिए अनुपयुक्त प्रकृति के अनुसार प्रवृत्ति।

  3. गति सीमा को इष्टतम पैरामीटर के लिए पुनरावर्ती बैकटेस्टिंग की आवश्यकता होती है, जोखिम ओवरफिटिंग।

  4. दीर्घकालिक प्रणालियां स्थिर लेकिन संभावित रूप से सीमित पूर्ण प्रतिफल प्रदान करती हैं।

  5. अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए एमए अवधि को छोटा कर सकता है या पूरक संकेतक जोड़ सकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

  1. इष्टतम मापदंडों के लिए विभिन्न एमए संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. अतिरिक्त सत्यापन के लिए एमएसीडी, केडी जैसे पूरक संकेतक जोड़ें।

  3. गति संकेतक मापदंडों को अनुकूलित करें जैसे कि लुकबैक अवधि, मैपिंग रेंज।

  4. जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस को शामिल करें।

  5. मशीन लर्निंग सुविधा निष्कर्षण का उपयोग करके प्रतीक-विशिष्ट मापदंडों के लिए समायोजित करें.

  6. अनुचित क्रॉसओवर संकेतों से बचने के लिए वॉल्यूम संकेतक जोड़ें।

निष्कर्ष

यह रणनीति उच्च विश्वसनीयता और व्यावहारिक मूल्य के लिए दीर्घकालिक प्रवृत्ति के बाद और दोहरी गति सीमा फ़िल्टरिंग की ताकत को जोड़ती है। पैरामीटर अनुकूलन और पूरक तकनीकों के माध्यम से आगे के सुधार संभव हैं। अभिनव अवधारणा अन्य प्रवृत्ति प्रणालियों के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीति पुस्तकालय के लिए एक मूल्यवान अतिरिक्त।

/*backtest
start: 2023-10-26 00:00:00
end: 2023-10-27 13:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="EMA Difference Mapping with Trades", shorttitle="EMA Diff Map", overlay=false)

// Inputs
emaLength = input(20, "EMA Length")
stdDevLength = input(2, "Standard Deviation Length")
priceSource = close
takeProfitPoints = input(1000, title="Take Profit (in Points)")
stopLossPoints = input(2500, title="Stop Loss (in Points)")

// Calculate EMA
ema = ema(priceSource, emaLength)

// Calculate Standard Deviation
stdDev = stdev(priceSource, stdDevLength)

// Calculate differences
diff1 = (ema + stdDev) - ema
diff2 = ema - (ema - stdDev)

// Calculate min and max differences from last year
lookbackPeriod = 504 // Number of trading days in a year
minDiff1 = lowest(diff1, lookbackPeriod)
maxDiff1 = highest(diff1, lookbackPeriod)
minDiff2 = lowest(diff2, lookbackPeriod)
maxDiff2 = highest(diff2, lookbackPeriod)

// Map differences based on requirements
mappedDiff1 = 50 + 50 * ((diff1 - minDiff1) / (maxDiff1 - minDiff1))
mappedDiff2 = 50 - 50 * ((diff2 - minDiff2) / (maxDiff2 - minDiff2))

// Combine mapped differences into a single line
mappedLine = if close > ema
    mappedDiff1
else
    mappedDiff2

// Plot 'mappedLine' in the main chart area conditionally
plot(mappedLine, title="EMA Difference Mapping", color=(close > ema ? color.blue : na), style=plot.style_line, linewidth=2)

// Calculate the 50EMA and 200SMA
ema50 = ema(close, 50)
sma200 = sma(close, 200)

// Plot the 50EMA and 200SMA on the main chart
plot(ema50, color=color.blue, title="50 SMA", linewidth=2)
plot(sma200, color=color.red, title="200 SMA", linewidth=2)

// Initialize trade variables
var bool waitingForBuy = na
var bool waitingForSell = na
var bool buyConditionMet = false
var bool sellConditionMet = false

if not sellConditionMet and crossunder(ema50, sma200)
    sellConditionMet := true
    waitingForBuy := false

if sellConditionMet 
    waitingForSell := true
    sellConditionMet := false

if waitingForSell and close < sma200 and mappedLine > 75
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Sell Exit", "Sell", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
    waitingForSell := false

// Define the strategy conditions and execute trades
if not buyConditionMet  and crossover(ema50, sma200)
    buyConditionMet := true
    waitingForSell := false

if buyConditionMet 
    waitingForBuy := true
    buyConditionMet := false

if waitingForBuy and close > sma200 and mappedLine < 25
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Buy Exit", "Buy", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
    waitingForBuy := false
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