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KST ईएमए गतिशीलता की प्रवृत्ति रणनीति के बाद

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-07 16:36:21
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अवलोकन

इस रणनीति का मूल विचार केएसटी सूचक और ईएमए लाइनों को संयोजित करना है ताकि रुझानों की पहचान और अनुसरण किया जा सके। यह खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब केएसटी सूचक 0 से ऊपर पार करता है और ईएमए लाइन से ऊपर बंद हो जाता है, और बिक्री संकेत जब यह 0 से नीचे पार करता है और ईएमए लाइन से नीचे बंद हो जाता है। यह सरल और व्यावहारिक रणनीति स्वचालित रूप से रुझानों को ट्रैक कर सकती है और मध्यम से दीर्घकालिक होल्डिंग के लिए उपयुक्त है।

रणनीति तर्क

  1. KST संकेतक की गणना करें: 10, 15, 20 और 30 अवधियों के ROC की गणना करें, एक भारित योग लें, और KST संकेतक प्राप्त करने के लिए इसे 9 अवधियों के SMA के साथ समतल करें।

  2. ईएमए रेखा की गणना करें: 50 अवधि की ईएमए रेखा की गणना करें।

  3. खरीद संकेत उत्पन्न करें: जब तेज KST रेखा धीमी KST रेखा (गोल्डन क्रॉस) के ऊपर पार करती है और 0 से नीचे होती है, जबकि बंद ईएमए रेखा के ऊपर होता है, तो एक खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है।

  4. बेचने का संकेत उत्पन्न करें: जब तेज KST रेखा धीमी KST रेखा (मृत क्रॉस) के नीचे पार करती है और 0 से ऊपर होती है, जबकि बंद EMA रेखा के नीचे होता है, तो एक बेचने का संकेत ट्रिगर किया जाता है।

  5. सेट ट्रेलिंग स्टॉप लॉसः स्टॉप लॉस खाता मूल्य का 1% ट्रैक करता है ताकि स्वचालित स्टॉप लॉस का एहसास हो सके।

लाभ

  1. केएसटी रुझान परिवर्तनों की पहचान करता है, ईएमए दिशा की पुष्टि करता है। दोनों को जोड़कर सही ढंग से प्रवेश समय का पता चलता है।

  2. तेज/धीमी क्रॉसओवर और 0-लाइन का उपयोग करने से अनावश्यक ट्रेडों से बचा जाता है।

  3. ईएमए समर्थन/प्रतिरोध के रूप में झूठे संकेतों को आगे फ़िल्टर करता है। केवल ईएमए ब्रेकआउट पर दर्ज करें।

  4. ऑटो ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जोखिम को नियंत्रित करता है और मुनाफे को चलाने की अनुमति देता है।

  5. सरल पैरामीटर कार्यान्वयन और अनुकूलन को आसान बनाते हैं।

जोखिम

  1. KST में रुझान परिवर्तनों का पता लगाने में देरी है, कुछ अवसरों को याद कर सकता है। अवधि को छोटा कर सकता है या भार को अनुकूलित कर सकता है।

  2. ईएमए में रुझान उलटने में देरी है। अन्य संकेतक या एमए कॉम्बो बेहतर काम कर सकते हैं।

  3. स्टॉप लॉस बहुत चौड़ा होने से नुकसान बढ़ जाता है, बहुत तंग होने से स्पाइक्स रुक जाते हैं। अनुकूलन के लिए सावधानीपूर्वक परीक्षण की आवश्यकता होती है।

  4. लगातार संकेत लेनदेन की लागत को बढ़ा सकते हैं। व्यापार को कम करने के लिए प्रवेश नियमों को सख्त कर सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. विशिष्ट साधनों के प्रति संवेदनशीलता के लिए केएसटी अवधि का अनुकूलन करना।

  2. अन्य चलती औसत जैसे एमए, डब्ल्यूएमए का परीक्षण करें कि कौन सी केएसटी के साथ सबसे अच्छा संयोजन करता है।

  3. एटीआर जैसे अस्थिरता मापदंडों के आधार पर गतिशील स्टॉप का प्रयोग करें।

  4. जाल से बचने के लिए वॉल्यूम स्पाइक जैसे फ़िल्टर जोड़ें।

  5. अधिक आयामों के लिए आरएसआई, एमएसीडी जैसे संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करें।

  6. प्रत्येक के लिए अनुकूलित करने के लिए उपकरणों के बीच परीक्षण पैरामीटर।

निष्कर्ष

इस रणनीति में स्पष्ट, विश्वसनीय तर्क है जिसे लागू करना आसान है। केएसटी प्रवृत्ति मोड़ की पहचान करता है, ईएमए आगे फ़िल्टर करता है, और जोखिम को नियंत्रित करता है। यह स्वचालित रूप से मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक करता है। उचित मापदंड बड़े अनुकूलन स्थान प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता विभिन्न उपकरणों के लिए ट्विक कर सकते हैं। शुरुआती सीखने और पेशेवरों के लिए लागू करने के लिए। आगे अनुकूलन के साथ यह एक मजबूत प्रवृत्ति निम्नलिखित प्रणाली के रूप में वादा करता है।

/*backtest
start: 2022-10-31 00:00:00
end: 2023-11-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Know Sure Thing and EMA Strategy by JLX", shorttitle="KST EMA JLX", format=format.price, precision=4, initial_capital = 1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
roclen1 = input(10, minval=1, title = "ROC Length #1")
roclen2 = input(15, minval=1, title = "ROC Length #2")
roclen3 = input(20, minval=1, title = "ROC Length #3")
roclen4 = input(30, minval=1, title = "ROC Length #4")
smalen1 = input(10, minval=1, title = "SMA Length #1")
smalen2 = input(10, minval=1, title = "SMA Length #2")
smalen3 = input(10, minval=1, title = "SMA Length #3")
smalen4 = input(15, minval=1, title = "SMA Length #4")
siglen = input(9, minval=1, title = "Signal Line Length")
smaroc(roclen, smalen) => sma(roc(close, roclen), smalen)
kst = smaroc(roclen1, smalen1) + 2 * smaroc(roclen2, smalen2) + 3 * smaroc(roclen3, smalen3) + 4 * smaroc(roclen4, smalen4)
sig = sma(kst, siglen)
plot(kst, color=color.green, title="KST")
plot(sig, color=color.red, title="Signal")
hline(0, title="Zero")

len = input(50, minval=1, title="Length EMA")
src = input(close, title="Source EMA")
offset = input(title="Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)
fastEMA = ema(src, len)

delta = kst - sig

buySignal = crossover(delta, 0) and kst < 0 and close > fastEMA
sellSignal = crossunder(delta, 0) and kst > 0 and close < fastEMA

longTrailPerc = input(title="Trail Long Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTrailPerc = input(title="Trail Short Loss (%)",type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

// STEP 2:
// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0, shortStopPrice = 0.0

longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
    max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0
shortStopPrice := if (strategy.position_size < 0)
    stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
    min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    999999

// Submit entry orders
if (buySignal)
    strategy.entry(id="EL", long=true)

if (sellSignal)
    strategy.entry(id="ES", long=false)

// STEP 3:
// Submit exit orders for trail stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="XL TRL STP", stop=longStopPrice)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="XS TRL STP", stop=shortStopPrice)



alertcondition(crossover(delta, 0) and kst < 0 and close > fastEMA,'Long alert', 'You should buy')

alertcondition(crossunder(delta, 0) and kst > 0 and close < fastEMA, 'Short alert', 'You should sell')
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