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सुपर इची रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-06 16:32:11
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अवलोकन

सुपर इची रणनीति एक ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति है जो सुपर इची संकेतक के आधार पर ट्रेडिंग निर्णय लेती है। यह वर्तमान प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए टेनकन लाइन, किजुन लाइन और सुपर इची संकेतक के इचिमोकू क्लाउड के बीच संबंधों का उपयोग करती है, और मूल्य pullbacks पर प्रवेश करती है।

सुपर इची रणनीति मुख्य रूप से मध्यम से दीर्घकालिक रुझान व्यापार के लिए उपयुक्त है और इसका उद्देश्य प्रमुख रुझानों से लाभ प्राप्त करना है। इसमें मजबूत रुझान पहचान क्षमताएं भी हैं।

रणनीति तर्क

सुपर इची रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित तत्वों का आकलन करती है ताकि व्यापार की दिशा निर्धारित की जा सके:

  1. टेनकन और किजुन संबंध: जब टेनकन ऊपर होता है तो तेजी आती है, जब नीचे होता है तो गिरावट आती है

  2. बादल का रंग: जब बादल हरे रंग के हों तो तेजी, लाल रंग के हों तो गिरावट

  3. मूल्य वापसी: प्रवेश से पहले लाइनों से पीछे हटने की आवश्यकता होती है

विशेष रूप से, ट्रेडिंग सिग्नल हैंः

लंबा संकेत:

  • किजुन के ऊपर टेनकन
  • Tenkan और Kijun से ऊपर की कीमत
  • टेनकन और किजुन बादलों के ऊपर
  • Tenkan और Kijun से नीचे की कीमत खींचता है

संक्षिप्त संकेत:

  • किजुन के नीचे टेनकन
  • Tenkan और Kijun से नीचे की कीमत
  • टेनकन और किजुन बादलों के नीचे
  • Tenkan और Kijun से ऊपर की कीमत वापस खींचता है

जब लांग/शॉर्ट सिग्नल ट्रिगर होता है, तो वर्तमान स्थिति के आधार पर एक स्थिति खोली जाएगी।

लाभ विश्लेषण

सुपर इची रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. प्रवृत्तियों को सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए इचिमोकू संयोजन का उपयोग करता है

  2. टेनकन/किजुन अल्पकालिक दिखाता है, क्लाउड दीर्घकालिक रुझान दिखाता है

  3. वापस लेने की आवश्यकता से झूठे ब्रेकआउट से बचा जाता है

  4. जोखिम प्रबंधन घाटे को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस के लिए हालिया स्विंग हाई/लो का उपयोग करता है

  5. स्थिर लाभ के लिए उचित जोखिम-लाभ अनुपात

  6. मध्यम से दीर्घकालिक ट्रेंड ट्रेडिंग के लिए विभिन्न समय सीमाओं पर लागू

  7. स्पष्ट तर्क और बड़े अनुकूलन स्थान

  8. विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करता है

जोखिम विश्लेषण

सुपर इची रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

  1. स्टॉप लॉस को अक्सर रेंजिंग मार्केट के दौरान ट्रिगर किया जा सकता है, जिससे लाभप्रदता प्रभावित होती है

  2. रुझान में तेजी से बदलाव होने पर तेजी से स्थिति को उलटने में विफलता से नुकसान हो सकता है

  3. डिफ़ॉल्ट जोखिम-लाभ अनुपात सभी साधनों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, ठीक-ठीक समायोजन की आवश्यकता है

  4. जब क्लाउड ब्रेकआउट का सीमित अनुवर्ती प्रभाव होता है तो सीमित अपसाइड क्षमता

  5. संकेतक मापदंडों को सक्रिय उपकरणों के लिए व्यापक परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है

जोखिमों को निम्न के द्वारा कम किया जा सकता हैः

  1. विभिन्न समय सीमाओं और उपकरणों के लिए मापदंडों का अनुकूलन

  2. रेंजिंग मार्केट के दौरान गलत ब्रेकआउट प्रविष्टियों से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ना

  3. बंद होने को कम करने के लिए गतिशील स्टॉप लॉस का उपयोग करना

  4. विभिन्न जोखिम-लाभ अनुपात सेटिंग्स का परीक्षण करना

  5. चार्ट पैटर्न आदि का उपयोग करके संकेत की शक्ति की पुष्टि करना

अनुकूलन दिशाएँ

सुपर इची रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. ट्रेड किए जाने वाले साधन के अनुकूल टेनकन/किजुन मापदंडों का अनुकूलन करना

  2. बेहतर दीर्घकालिक रुझान आकलन के लिए क्लाउड मापदंडों का अनुकूलन करें

  3. स्टॉप लॉस एल्गोरिथ्म में सुधार, जैसे एटीआर आधारित या ट्रेलिंग स्टॉप

  4. झूठी प्रविष्टियों को कम करने के लिए अन्य संकेतकों का उपयोग करके फ़िल्टर जोड़ें

  5. विभिन्न साधनों और समय-सीमाओं के लिए जोखिम-लाभ अनुपात को ठीक से समायोजित करना

  6. विभिन्न बाजार अस्थिरता को समायोजित करने के लिए मार्टिंगेल स्थिति आकार का उपयोग करें

  7. पैरामीटर अनुकूलन और मजबूती के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें

  8. दिन बनाम रात के सत्रों के लिए अलग पैरामीटर सेट करें

सारांश

सुपर इची रणनीति समग्र रूप से मध्यम से दीर्घकालिक प्रवृत्ति व्यापार के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है। यह इचिमोकू का उपयोग करके प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने में उत्कृष्ट है, जबकि पलकबैक आवश्यकता झूठी प्रविष्टियों से बचती है। पैरामीटर अनुकूलन के साथ, यह अधिक उपकरणों और समय सीमाओं में स्थिर लाभ प्राप्त कर सकता है। समझने में आसान लेकिन अत्यधिक अनुकूलन योग्य, सुपर इची रणनीति अनुसंधान और सीखने के लिए एक उत्कृष्ट बुनियादी प्रवृत्ति निम्नलिखित रणनीति के रूप में कार्य करती है।


/*backtest
start: 2022-11-05 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// Strategy based on the the SuperIchi indicator.
//
// Strategy was designed for the purpose of back testing. 
// See strategy documentation for info on trade entry logic.
// 
// Credits:
//  - SuperIchi [LUX]: LuxAlgo (https://www.tradingview.com/script/vDGd9X9y-SuperIchi-LUX/)

//@version=5
strategy("SuperIchi Strategy", overlay=true, initial_capital=1000, currency=currency.NONE, max_labels_count=500, default_qty_type=strategy.cash, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)

// =============================================================================
// STRATEGY INPUT SETTINGS
// =============================================================================

// ---------------
// Risk Management
// ---------------
swingLength = input.int(15, "Swing High/Low Lookback Length", group='Strategy: Risk Management', tooltip='Stop Loss is calculated by the swing high or low over the previous X candles')
accountRiskPercent = input.float(2, "Account percent loss per trade", step=0.1, group='Strategy: Risk Management', tooltip='Each trade will risk X% of the account balance')
profitFactor = input.float(2, "Profit Factor (R:R Ratio)", step = 0.1, group='Strategy: Risk Management')
useAtrOverride = input.bool(true, "Use Swing High/Low ATR Override", group='Strategy: Risk Management', tooltip='In some cases price may not have a large enough (if any) swing withing previous X candles. Turn this on to use an ATR value when swing high/low is lower than the given ATR value')
atrMultiplier = input.int(1, "Swing High/Low ATR Override Multiplier", group='Strategy: Risk Management')
atrLength = input.int(14, "Swing High/Low ATR Override Length", group='Strategy: Risk Management')

// -----------------
// Strategy Settings
// -----------------
pullbackLength = input.int(5, "Pullback Lookback Length", group='Strategy: Settings', tooltip='Number of candles to consider for a pullback into the moving averages (prerequisite for trade entry)')

// ----------
// Date Range
// ----------
start_year = input.int(title='Start Date', defval=2022, minval=2010, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='1')
start_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
start_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
end_year = input.int(title='End Date', defval=2023, minval=1800, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='2')
end_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
end_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
in_date_range = time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year, start_month, start_date, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0)

// =============================================================================
// INDICATORS
// =============================================================================

// ---------------
// SuperIchi [LUX]
// ---------------
tenkan_len  = input(9,'Tenkan          ',inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')
tenkan_mult = input(2.,'',inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')

kijun_len   = input(26,'Kijun             ',inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')
kijun_mult  = input(4.,'',inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')

spanB_len   = input(52,'Senkou Span B ',inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')
spanB_mult  = input(6.,'',inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')

offset      = input(26,'Displacement', inline='SuperIchi', group='Indicator: SuperIchi Settings')
//------------------------------------------------------------------------------
avg(src,length,mult)=>
    atr = ta.atr(length)*mult
    up = hl2 + atr
    dn = hl2 - atr
    upper = 0.,lower = 0.
    upper := src[1] < upper[1] ? math.min(up,upper[1]) : up
    lower := src[1] > lower[1] ? math.max(dn,lower[1]) : dn
    
    os = 0,max = 0.,min = 0.
    os := src > upper ? 1 : src < lower ? 0 : os[1]
    spt = os == 1 ? lower : upper
    max := ta.cross(src,spt) ? math.max(src,max[1]) : os == 1 ? math.max(src,max[1]) : spt
    min := ta.cross(src,spt) ? math.min(src,min[1]) : os == 0 ? math.min(src,min[1]) : spt
    math.avg(max,min)
//------------------------------------------------------------------------------
tenkan = avg(close,tenkan_len,tenkan_mult)
kijun = avg(close,kijun_len,kijun_mult)

senkouA = math.avg(kijun,tenkan)
senkouB = avg(close,spanB_len,spanB_mult)
//------------------------------------------------------------------------------
tenkan_css = #2157f3 //blue
kijun_css = #ff5d00 //red

cloud_a = color.new(color.teal,80)
cloud_b = color.new(color.red,80)

chikou_css = #7b1fa2

plot(tenkan,'Tenkan-Sen',tenkan_css)
plot(kijun,'Kijun-Sen',kijun_css)

plot(ta.crossover(tenkan,kijun) ? kijun : na,'Crossover',#2157f3,3,plot.style_circles)
plot(ta.crossunder(tenkan,kijun) ? kijun : na,'Crossunder',#ff5d00,3,plot.style_circles)

A = plot(senkouA,'Senkou Span A',na,offset=offset-1)
B = plot(senkouB,'Senkou Span B',na,offset=offset-1)
fill(A,B,senkouA > senkouB ? cloud_a : cloud_b)

plot(close,'Chikou',chikou_css,offset=-offset+1,display=display.none)


// =============================================================================
// STRATEGY LOGIC
// =============================================================================
plotchar(kijun, "kijun", "", location = location.top)
plotchar(senkouA[offset-1], "senkouA", "", location = location.top)


plotchar(tenkan > kijun, "line above", "", location = location.top)
plotchar(close > tenkan, "price above", "", location = location.top)
plotchar(kijun > senkouA[offset-1], "above cloud", "", location = location.top)
// blue line above red line + price above both lines + both lines above cloud
longSen = tenkan > kijun and close > tenkan and kijun > senkouA[offset-1]
// red line below blue line + price below both lines + both lines below cloud
shortSen = tenkan < kijun and close < tenkan and kijun < senkouA[offset-1]

plotchar(longSen, "longSen", "", location = location.top)
plotchar(shortSen, "shortSen", "", location = location.top)

// Cloud is green
longSenkou = senkouA[offset-1] > senkouB[offset-1]
// Cloud is red
shortSenkou = senkouA[offset-1] < senkouB[offset-1]

// price must have pulled back below sen lines before entry
barsSinceLongPullback = ta.barssince(close < kijun and close < tenkan)
longPullback = barsSinceLongPullback <= pullbackLength
// price must have pulled back above sen lines before entry
barsSinceShortPullback = ta.barssince(close > kijun and close > tenkan)
shortPullback = barsSinceShortPullback <= pullbackLength

// plotchar(lowestClose, "lowestClose", "", location = location.top)
// plotchar(highestClose, "highestClose", "", location = location.top)

inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0

longCondition = longSen and longSenkou and longPullback and in_date_range
shortCondition = shortSen and shortSenkou and shortPullback and in_date_range

swingLow = ta.lowest(source=low, length=swingLength)
swingHigh = ta.highest(source=high, length=swingLength)

atr = useAtrOverride ? ta.atr(atrLength) * atrMultiplier : 0
longSl = math.min(close - atr, swingLow)
shortSl = math.max(close + atr, swingHigh)

longStopPercent = math.abs((1 - (longSl / close)) * 100)
shortStopPercent = math.abs((1 - (shortSl / close)) * 100)

longTpPercent = longStopPercent * profitFactor
shortTpPercent = shortStopPercent * profitFactor
longTp = close + (close * (longTpPercent / 100))
shortTp = close - (close * (shortTpPercent / 100))

// Position sizing (default risk 2% per trade)
riskAmt = strategy.equity * accountRiskPercent / 100
longQty = math.abs(riskAmt / longStopPercent * 100) / close
shortQty = math.abs(riskAmt / shortStopPercent * 100) / close

if (longCondition and not inLong)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=longQty)
    strategy.exit("Long  SL/TP", from_entry="Long", stop=longSl, limit=longTp, alert_message='Long SL Hit')
    buyLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.green, style=label.style_label_up)
    label.set_y(id=buyLabel, y=low)
    label.set_tooltip(id=buyLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + "\nQty: " + str.tostring(longQty) + "\nSwing low: " + str.tostring(swingLow) + "\nStop Percent: " + str.tostring(longStopPercent) + "\nTP Percent: " + str.tostring(longTpPercent))

if (shortCondition and not inShort)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=shortQty)
    strategy.exit("Short  SL/TP", from_entry="Short", stop=shortSl, limit=shortTp, alert_message='Short SL Hit')
    sellLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.red, style=label.style_label_up)
    label.set_y(id=sellLabel, y=low)
    label.set_tooltip(id=sellLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + "\nQty: " + str.tostring(shortQty) + "\nSwing high: " + str.tostring(swingHigh) + "\nStop Percent: " + str.tostring(shortStopPercent) + "\nTP Percent: " + str.tostring(shortTpPercent))


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