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एटीआर और धन प्रबंधन के साथ एसएसएल चैनल बैकटेस्टर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-23 10:26:58
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अवलोकन

यह एसएसएल चैनल संकेतक पर आधारित बैकटेस्टिंग रणनीति है, जो एसएसएल चैनल रणनीति पर अधिक व्यापक परीक्षण की सुविधा के लिए एटीआर स्टॉप लॉस, एटीआर टेक प्रॉफिट और मनी मैनेजमेंट जैसे कार्यों के साथ एकीकृत है।

रणनीति तर्क

एसएसएल चैनल संकेतक

एसएसएल चैनल संकेतक में चैनल मिडलाइन और चैनल बैंड होते हैं। चैनल मिडलाइन में एक ऊपरी ट्रैक और एक निचला ट्रैक होता है, जो आमतौर पर एक लुकबैक अवधि में उच्च और निम्न कीमतों के सरल चलती औसत होते हैं। चैनल बैंड ऊपरी और निचले ट्रैक के बीच बनते हैं।

जब कीमत ऊपरी बैंड के करीब आती है, तो यह ओवरबॉट स्थितियों का संकेत देती है; जब कीमत निचले बैंड के करीब आती है, तो यह ओवरसोल्ड स्थितियों का संकेत देती है। चैनल बैंड का ब्रेकआउट एक रुझान उलट का संकेत देता है।

एसएसएल चैनल पैरामीटर पर सेट हैssl_period=16इस रणनीति में।

एटीआर स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट

औसत सच्ची सीमा (एटीआर) बाजार की अस्थिरता को मापती है और इसका उपयोग स्टॉप लॉस और लाभ स्तर निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।

यह रणनीति 14 अवधि के एटीआर का उपयोग करती है (atr_period=14) और गतिशील गुणकोंatr_stop_factor=1.5औरatr_target_factor=1.0अस्थिरता के आधार पर अनुकूलित स्टॉप लॉस और लाभ लेने के लिए।

यह यह भी जांचता है कि उपकरण की 2-दशमलव सटीकता है (two_digit) सोने और JPY जैसी जोड़ी के लिए स्टॉप और टारगेट को तदनुसार समायोजित करने के लिए।

धन प्रबंधन

धन प्रबंधन के माध्यम से प्राप्त होता हैposition_size(फिक्स्ड पोजीशन साइजिंग) औरriskधन प्रबंधन मॉड्यूल को सक्षम किया जाएगा जबuse_mm=true.

लक्ष्य प्रत्येक व्यापार के लिए इष्टतम स्थिति आकार निर्धारित करना है। प्रत्येक व्यापार पर निश्चित जोखिम प्रतिशत का उपयोग करके, प्रत्येक व्यापार पर नुकसान को सीमित करने के लिए खाता इक्विटी के आधार पर गतिशील रूप से अनुमत स्थिति आकार की गणना की जाएगी।

लाभ विश्लेषण

एसएसएल चैनल रुझान उलट संकेतों को पकड़ने में प्रभावी है
एटीआर आधारित स्टॉप अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित होते हैं
धन प्रबंधन सभी व्यवसायों में जोखिम को नियंत्रित करने में मदद करता है

जोखिम विश्लेषण

एसएसएल चैनल सिग्नल पूरी तरह से विश्वसनीय नहीं हो सकते हैं, झूठे सिग्नल हो सकते हैं
एटीआर स्टॉप बहुत चौड़े या बहुत तंग हो सकते हैं
नकदी प्रबंधन की अनुचित सेटिंग्स से अति-आकार की स्थिति या कम दक्षता हो सकती है

इन जोखिमों को निम्न द्वारा कम किया जा सकता हैः

संकेतों की पुष्टि करने और झूठी प्रविष्टियों से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ना
स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट के इष्टतम स्तर के लिए एटीआर अवधि पैरामीटर का समायोजन
आदर्श स्थिति आकार के लिए विभिन्न धन प्रबंधन मापदंडों का परीक्षण करना

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए एसएसएल चैनल पैरामीटर अनुकूलित करें
एटीआर स्टॉप तंत्र को बेहतर बनाना या बदलना
अनावश्यक ट्रेडों से बचने के लिए फ़िल्टरिंग संकेतक जोड़ें
जोखिम-समायोजित रिटर्न को अधिकतम करने के लिए स्थिति आकार को शामिल करें
विभिन्न साधनों के लिए ठीक-सुधार मापदंड
अधिक व्यापक परीक्षण के लिए मात्रात्मक उपकरण जोड़ें

व्यवस्थित अनुकूलन के साथ, यह रणनीति एक मजबूत एल्गोरिथम ट्रेडिंग प्रणाली बन सकती है।

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेंड के लिए एसएसएल चैनल, जोखिम नियंत्रण के लिए एटीआर और स्थिति आकार के लिए मनी मैनेजमेंट को जोड़ती है। व्यापक बैकटेस्टिंग एक स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम में रणनीति का मूल्यांकन और सुधार करने में सुविधा प्रदान करती है। फ़िल्टर जोड़ने, मापदंडों को अनुकूलित करने और कार्यक्षमता का विस्तार करने जैसे सुधारों के लिए भी जगह है। कुल मिलाकर, यह एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीतियों के निर्माण के लिए एक ठोस नींव बनाता है।

/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © comiclysm

//@version=4
strategy("SSL Backtester", overlay=false)

//--This strategy will simply test the effectiveness of the SSL using
//--money management and an ATR-derived stop loss

//--USER INPUTS

two_digit = input(false, "Check this for 2-digit pairs (JPY, Gold, Etc)")
ssl_period = input(16, "SSL Period")
atr_period = input(14, "ATR Period")
atr_stop_factor = input(1.5, "ATR Stop Loss Factor")
atr_target_factor = input(1.0, "ATR Target Factor")
use_mm = input(true, "Check this to use Money Management")
position_size = input(1000, "Position size (for Fixed Risk)")
risk = input(0.01, "Risk % in Decimal Form")

//--INDICATORS------------------------------------------------------------

    //--SSL
    
sma_high = sma(high, ssl_period)
sma_low = sma(low, ssl_period)
ssl_value = 0
ssl_value := close > sma_high ? 1 : close < sma_low ? -1 : ssl_value[1]
ssl_low = ssl_value < 0 ? sma_high : sma_low
ssl_high = ssl_value < 0 ? sma_low : sma_high

    //--Average True Range
    
atr = atr(atr_period)

//--TRADE LOGIC----------------------------------------------------------

signal_long = ssl_value > 0 and ssl_value[1] < 0
signal_short = ssl_value < 0 and ssl_value[1] > 0

//--RISK MANAGMENT-------------------------------------------------------
strategy.initial_capital = 50000
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital
risk_pips = atr*10000*atr_stop_factor
if(two_digit)
    risk_pips := risk_pips / 100
risk_in_value = balance * risk
point_value = syminfo.pointvalue
risk_lots = risk_in_value / point_value / risk_pips
final_risk = use_mm ? risk_lots * 10000 : position_size

//--TRADE EXECUTION-----------------------------------------------------

if (signal_long)
    stop_loss = close - atr * atr_stop_factor
    target = close + atr * atr_target_factor
    strategy.entry("Long", strategy.long, final_risk)
    strategy.exit("X", "Long", stop=stop_loss, limit=target)
if (signal_short)
    stop_loss = close + atr * atr_stop_factor
    target = close - atr * atr_target_factor
    strategy.entry("Short", strategy.short, final_risk)
    strategy.exit("X", "Short", stop=stop_loss, limit=target)
    
//--PLOTTING-----------------------------------------------------------

plot(ssl_low, "SSL", color.red, linewidth=1)
plot(ssl_high, "SSL", color.lime, linewidth=1)

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