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एटीआर और एडीएक्स फिल्टर के साथ रणनीति के बाद दोहरे ईएमए क्रॉसओवर ट्रेंड

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-15 15:53:57
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अवलोकन

यह रणनीति मजबूत रुझानों को ट्रैक करने और समेकन के दौरान जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एटीआर और एडीएक्स संकेतकों से अतिरिक्त फिल्टर के साथ ट्रेंड फॉलो करने के लिए क्लासिक डुअल ईएमए क्रॉसओवर सिस्टम का उपयोग करती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित पर आधारित हैः

  1. क्रॉसओवर सिग्नल उत्पन्न करने के लिए तेजी से 8 पीरियड ईएमए और धीमी 20 पीरियड ईएमए का उपयोग करें। ईएमए के अपने ट्रेंड-फॉलोइंग गुण होते हैं।

  2. एटीआर संकेतक हालिया अस्थिरता को दर्शाता है। एटीआर को सामान्य करना ईएमए क्रॉसओवर फिल्टर स्थितियों के गतिशील समायोजन की अनुमति देता है, मजबूत रुझानों के दौरान आवश्यकताओं को कम करता है और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए समेकन के दौरान बढ़ता है।

  3. एडीएक्स सूचक प्रवृत्ति की ताकत निर्धारित करता है। 30 से ऊपर का एडीएक्स रीडिंग एक मजबूत प्रवृत्ति का सुझाव देता है, समय पर स्टॉप लॉस को प्रेरित करता है।

  4. लंबी/छोटी प्रविष्टि समय निर्धारित करने के लिए बैल/हरे के रुझानों के साथ संयोजन करें। बैल बाजार में स्वर्ण क्रॉस पर लंबी, और भालू बाजार में मृत्यु क्रॉस पर छोटी जाएं।

  5. वॉल्यूम विस्तारित होने पर दर्ज करने के लिए वॉल्यूम फ़िल्टर।

  6. USD की मजबूती निर्धारित करने के लिए USD सूचकांक का उपयोग करें, मजबूत USD के दौरान स्टॉप और ले लाभ सीमा का विस्तार करें।

  7. अतिरिक्त दीर्घकालिक/अल्पकालिक सहायता के लिए बाजार की समग्र दिशा निर्धारित करने के लिए सुपरट्रेंड सूचक का प्रयोग करें।

रणनीति में रुझान और उतार-चढ़ाव संकेतकों को जोड़कर गतिशील रूप से मापदंडों को समायोजित किया जाता है, जोखिम को नियंत्रित करते हुए रुझानों को ट्रैक किया जाता है।

रणनीति के फायदे

  1. दोहरी ईएमए प्रणाली प्रवृत्ति निर्धारण प्रदान करती है, ईएमए चिकनाई झूठे ब्रेक को फ़िल्टर करती है।

  2. एटीआर-मानकीकृत फ़िल्टर विभिन्न बाजार वातावरणों के लिए लचीलापन की अनुमति देते हैं।

  3. एडीएक्स और वॉल्यूम समेकन के दौरान झटके से बचने के लिए अतिरिक्त जांच प्रदान करते हैं।

  4. यूएसडी और सुपरट्रेंड को ध्यान में रखते हुए मैक्रो ट्रेंड पर निर्णय की सटीकता में सुधार होता है।

  5. अमेरिकी डॉलर की ताकत के आधार पर जोखिम प्रबंधन स्वचालित रूप से अनुकूलित होता है।

  6. सरल गोल्डन/डेड क्रॉस सिग्नल और स्टॉप/टेक प्रॉफिट लॉजिक इसे लागू करना और बैकटेस्ट करना आसान बनाते हैं।

रणनीति के जोखिम

  1. दोहरे ईएमए रुझान मोड़ के बिंदुओं का पता लगाने में देरी करते हैं।

  2. खराब एटीआर पैरामीटर चयन बहुत आक्रामक या रूढ़िवादी हो सकता है।

  3. ADX मापदंडों को अनुकूलन की आवश्यकता है, गलत तरीके से उच्च बिंदुओं को सेट करने से रुझान चूक सकते हैं।

  4. यूएसडी और सुपरट्रेंड ट्रेंड निर्धारण गलत हो सकता है।

  5. बहुत सख्त स्टॉप लॉस से नुकसान बढ़ता है, बहुत व्यापक जोखिमों से नुकसान होता है।

सुधार के विचार

  1. टर्नओवर पॉइंट का बेहतर पता लगाने के लिए एमएसीडी जैसे संकेतकों को जोड़ने पर विचार करें।

  2. अधिक ऐतिहासिक डेटा पर एटीआर मापदंडों का अनुकूलन करें।

  3. विभिन्न ADX मापदंडों का परीक्षण करें और उच्च बिंदु सीमाओं का अनुकूलन करें।

  4. अमरीकी डालर और बाजार के रुझान विश्लेषण के लिए अधिक चर जोड़ें।

  5. बैकटेस्ट आँकड़ों से इष्टतम स्टॉप लॉस प्रतिशत की गणना करें.

  6. अनुगामी या झूमर स्टॉप के साथ प्रयोग करें।

  7. प्रविष्टि आकार और धारण अवधि का अनुकूलन जारी रखें।

निष्कर्ष

यह रणनीति क्लासिक दोहरी ईएमए प्रणाली को कई सहायक संकेतकों के साथ एकीकृत करती है, जो काफी मजबूत प्रवृत्ति के बाद के दृष्टिकोण के लिए पैरामीटर अनुकूलन का उपयोग करती है। यह जोखिम को नियंत्रित करते हुए बदलते बाजार वातावरण के लिए लचीले ढंग से अनुकूलित होती है, रुझानों को ट्रैक करती है। स्टॉप और संकेतक मापदंडों के आगे परीक्षण और अनुकूलन से परिणाम में सुधार होगा। अवधारणाओं से सीखने और सुधार करने के लायक हैं।


/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Refactored Advanced EMA Cross with Normalized ATR Filter, Controlling ADX", shorttitle="ALP V5", overlay=true)

// Initialize variables to track if a buy order has been placed and number of periods since the last buy
var bool hasBought = false
var int barCountSinceBuy = 0

// Define EMA periods
emaShort = ta.ema(close, 8)
emaLong = ta.ema(close, 20)

// Define ATR period and normalization
atrLength = 14
atrValue = ta.atr(atrLength)
maxHistoricalATR = ta.highest(atrValue, 20)
minHistoricalATR = ta.lowest(atrValue, 20)
normalizedATR = (atrValue - minHistoricalATR) / (maxHistoricalATR - minHistoricalATR)

// Define ADX parameters
adxValue = ta.rma(close, 14)
adxHighLevel = 30
isADXHigh = adxValue > adxHighLevel

// Initialize risk management variables
var float stopLossPercent = na
var float takeProfitPercent = na
var float trailingStop = na

// Calculate USD strength (simplified)
usd_strength = close / ta.ema(close, 50) - 1

// Adjust risk parameters based on USD strength
if (usd_strength > 0)
    stopLossPercent := 3
    takeProfitPercent := 6
else
    stopLossPercent := 4
    takeProfitPercent := 8

// Initialize position variable
var float positionPrice = na

// Volume filter
minVolume = ta.sma(volume, 14) * 1.5
isVolumeHigh = volume > minVolume



// Piyasa yönü için süper trend göstergesi
[supertrendValue, supertrendDirection] = ta.supertrend(4, 14)  // Use a factor of 3 and ATR period of 10
bool isBullMarket = supertrendDirection < 0
bool isBearMarket = supertrendDirection > 0

// Yükselen piyasa için alım koşulu
buyConditionBull = isBullMarket and ta.crossover(emaShort, emaLong) and normalizedATR > 0.2
// Düşen piyasa için alım koşulu
buyConditionBear = isBearMarket and ta.crossover(emaShort, emaLong) and normalizedATR > 0.5
// Genel alım koşulu
buyCondition = buyConditionBull or buyConditionBear

// Yükselen ve düşen piyasalar için farklı satış koşulları
sellConditionBull = isBullMarket and (ta.crossunder(emaShort, emaLong) or isADXHigh)
sellConditionBear = isBearMarket and (ta.crossunder(emaShort, emaLong) or isADXHigh)
// Genel satış koşulu
sellCondition = sellConditionBull or sellConditionBear


// Buy condition
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    positionPrice := close
    hasBought := true // Set the flag to true when a buy order is placed
    barCountSinceBuy := 0 // Reset the bar counter when a buy order is placed

// Increase the bar counter if a buy has been executed
if (hasBought)
    barCountSinceBuy := barCountSinceBuy + 1

// Calculate stop-loss and take-profit levels
longStopLoss = positionPrice * (1 - stopLossPercent / 100)
longTakeProfit = positionPrice * (1 + takeProfitPercent / 100)


// Final Sell condition, now also checks if a buy has occurred before and if at least 5 periods have passed
finalSellCondition = sellCondition and hasBought and barCountSinceBuy >= 3 and isVolumeHigh

if (finalSellCondition)
    strategy.close("Buy")
    positionPrice := na
    hasBought := false // Reset the flag when a sell order is placed
    barCountSinceBuy := 0 // Reset the bar counter when a buy order is closed

// Implement stop-loss, take-profit, and trailing stop
strategy.exit("Stop Loss", "Buy", stop=longStopLoss)
strategy.exit("Take Profit", "Buy", limit=longTakeProfit)
//strategy.exit("Trailing Stop", "Buy", trail_price=close, trail_offset=trailingStop * close / 100)


var label l = na

if (buyCondition)
    l := label.new(bar_index, high, text="buy triggered " + str.tostring(usd_strength))
    label.delete(l[1])

if (finalSellCondition)
    l := label.new(bar_index, high, text="sell triggered " + str.tostring(usd_strength))
    label.delete(l[1])

// Plot signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=finalSellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")


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