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स्टोकैस्टिक मूविंग एवरेज रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-19 11:41:40
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अवलोकन

यह रणनीति एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) को स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर के साथ ट्रेंड फॉलोइंग और कंटीन्यूएशन तरीके से जोड़ती है, साथ ही कुछ कूल फंक्शनलिटी भी। मैंने इस रणनीति को विशेष रूप से ट्रेडिंग अल्टकोइन के लिए डिज़ाइन किया है, लेकिन यह बिटकॉइन पर और कुछ फॉरेक्स जोड़े पर भी उतना ही अच्छा काम करता है।

रणनीति तर्क

ट्रेडिंग सिग्नल को अनलॉक करने के लिए रणनीति में 4 अनिवार्य शर्तें हैं। नीचे एक लंबे व्यापार के लिए इन शर्तों को ढूंढें (शॉर्ट्स के लिए बिल्कुल विपरीत तरीके से काम करता है)

  • तेज ईएमए धीमे ईएमए से अधिक होना चाहिए
  • स्टोकैस्टिक K% लाइन ओवरबॉट क्षेत्र में होनी चाहिए
  • स्टोकैस्टिक K% रेखा स्टोकैस्टिक D% रेखा को पार करनी चाहिए
  • धीमी ईएमए और तेज ईएमए के बीच बंद करने की कीमत एक बार सभी शर्तें सही हो जाने के बाद, एक व्यापार अगली मोमबत्ती के खुलने पर शुरू होगा।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति ईएमए और स्टोकैस्टिक के फायदे को जोड़ती है ताकि मध्यम और दीर्घकालिक संचालन के लिए उपयुक्त रुझानों की शुरुआत और निरंतरता को प्रभावी ढंग से पकड़ सकें। साथ ही, यह रणनीति उपयोगकर्ताओं को अपनी ट्रेडिंग शैली और बाजार विशेषताओं के आधार पर समायोजित करने के लिए कई अनुकूलन योग्य मापदंड प्रदान करती है।

विशेष रूप से इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. ईएमए क्रॉसिंग ट्रेंड की दिशा का आकलन करती है और सिग्नल की स्थिरता और विश्वसनीयता को बढ़ाती है
  2. स्टोकैस्टिक न्यायाधीशों ने प्रतिवर्ती अवसरों को खोजने के लिए ओवरबॉय और ओवरसोल्ड स्तरों को बढ़ाया
  3. दो संकेतकों का संयोजन करते हुए, इसमें प्रवृत्ति का अनुसरण और औसत प्रतिगमन दोनों है
  4. एटीआर स्वचालित रूप से स्टॉप लॉस दूरी की गणना करता है, बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप को समायोजित करता है
  5. विभिन्न उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलन योग्य जोखिम-इनाम अनुपात
  6. बाजारों के आधार पर उपयोगकर्ताओं को समायोजित करने के लिए कई अनुकूलन योग्य मापदंड प्रदान करता है

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित से आते हैंः

  1. ईएमए क्रॉसिंग में झूठी ब्रेक हो सकती हैं, जिससे गलत सिग्नल उत्पन्न होते हैं
  2. स्टोकैस्टिक के अपने आप में विलंब गुण है, मूल्य उलट के लिए सबसे अच्छा समय चूक सकता है
  3. एक एकल रणनीति लगातार बदलते बाजार परिवेशों के लिए पूरी तरह से अनुकूल नहीं हो सकती है

उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए हम निम्नलिखित उपाय कर सकते हैंः

  1. बहुत अधिक झूठे संकेतों से बचने के लिए ईएमए अवधि मापदंडों को समायोजित करें
  2. विश्वसनीय संकेत सुनिश्चित करने के लिए रुझानों और समर्थन स्तरों का आकलन करने के लिए अधिक संकेतक शामिल करें
  3. प्रत्येक व्यापार के लिए जोखिम जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्पष्ट धन प्रबंधन रणनीतियों को परिभाषित करें
  4. संयोजन रणनीतियों को अपनाएं ताकि विभिन्न रणनीतियों से संकेतों को सत्यापित किया जा सके और स्थिरता में सुधार हो सके

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. अस्थिरता आधारित स्थिति समायोजन मॉड्यूल जोड़ें। अस्थिरता बढ़ने पर आकार कम करें और शांत होने पर बढ़ें।
  2. उच्च समय सीमा के रुझानों का आकलन जोड़ें ताकि विपरीत रुझानों के संचालन से बचा जा सके, उदाहरण के लिए दैनिक या साप्ताहिक रुझानों को मिलाकर।
  3. सिग्नल जनरेशन में सहायता के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें। ऐतिहासिक डेटा के आधार पर ट्रेन वर्गीकरण मॉडल।
  4. स्टॉप और आकारों को अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए धन प्रबंधन मॉड्यूल का अनुकूलन करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति उच्च समय सीमा बाजार वातावरण और वर्तमान मूल्य व्यवहार दोनों को ध्यान में रखते हुए, प्रवृत्ति के बाद और औसत प्रतिगमन दोनों के पेशेवरों को एकीकृत करती है। यह वास्तविक समय ट्रैकिंग और परीक्षण के लायक एक प्रभावी रणनीति है। मापदंडों पर निरंतर अनुकूलन, प्रवृत्ति निर्णय मॉड्यूल आदि जोड़ने के माध्यम से, प्रदर्शन में सुधार के लिए अभी भी बड़ी जगह है, अधिक शोध प्रयासों में डालने के लायक है।


/*backtest
start: 2023-11-18 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1h
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/
// © LucasVivien

// Since this Strategy may have its stop loss hit within the opening candle, consider turning on 'Recalculate : After Order is filled' in the strategy settings, in the "Properties" tabs

//@version=5
strategy("Stochastic Moving Average", shorttitle="Stoch. EMA", overlay=true, default_qty_type= strategy.cash, initial_capital=10000, default_qty_value=100)

//==============================================================================
//==============================   USER INPUT   ================================
//==============================================================================

var g_tradeSetup = "     Trade Setup"
activateLongs  = input.bool (title="Long Trades"        , defval=true                                       , inline="A1", group=g_tradeSetup, tooltip="")
activateShorts = input.bool (title="Short Trades"       , defval=true                                       , inline="A1", group=g_tradeSetup, tooltip="")
rr             = input.float(title="Risk : Reward"      , defval=1   , minval=0, maxval=100       , step=0.1, inline=""  , group=g_tradeSetup, tooltip="")
RiskEquity     = input.bool (title="Risk = % Equity    ", defval=false                                      , inline="A2", group=g_tradeSetup, tooltip="Set stop loss size as a percentage of 'Initial Capital' -> Strategy Parameter -> Properties tab (Low liquidity markets will affect will prevent to get an exact amount du to gaps)")
riskPrctEqui   = input.float(title=""                   , defval=1   , minval=0, maxval=100       , step=0.1, inline="A2", group=g_tradeSetup, tooltip="")
RiskUSD        = input.bool (title="Risk = $ Amount   " , defval=false                                      , inline="A3", group=g_tradeSetup, tooltip="Set stop loss size as a fixed Base currency amount (Low liquidity markets will affect will prevent to get an exact amount du to gaps)")
riskUSD        = input.float(title=""                   , defval=1000, minval=0, maxval=1000000000, step=100, inline="A3", group=g_tradeSetup, tooltip="")

var g_stopLoss = "     Stop Loss"
atrMult = input.float(title="ATR Multiplier", defval=1 , minval=0, maxval=100 , step=0.1, tooltip="", inline="", group=g_stopLoss)
atrLen  = input.int  (title="ATR Lookback"  , defval=14, minval=0, maxval=1000, step=1  , tooltip="", inline="", group=g_stopLoss)

var g_stochastic = "     Stochastic"
Klen            = input.int  (title="K%"                   , defval=14, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="S2", group=g_stochastic, tooltip="")
Dlen            = input.int  (title=" D%"                  , defval=3 , minval=0, maxval=1000, step=1, inline="S2", group=g_stochastic, tooltip="")
OBstochLvl      = input.int  (title="OB"                   , defval=80, minval=0, maxval=100 , step=1, inline="S1", group=g_stochastic, tooltip="")
OSstochLvl      = input.int  (title=" OS"                  , defval=20, minval=0, maxval=100 , step=1, inline="S1", group=g_stochastic, tooltip="")
OBOSlookback    = input.int  (title="Stoch. OB/OS lookback", defval=0 , minval=0, maxval=100 , step=1, inline=""  , group=g_stochastic, tooltip="This option allow to look 'x' bars back for a value of the Stochastic K line to be overbought or oversold when detecting an entry signal (if 0, looks only at current bar. if 1, looks at current and previous and so on)")
OBOSlookbackAll = input.bool (title="All must be OB/OS"    , defval=false                            , inline=""  , group=g_stochastic, tooltip="If turned on, all bars within the Stochastic K line lookback period must be overbought or oversold to return a true signal")
entryColor      = input.color(title="   "                  , defval=#00ffff                          , inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="")
baseColor       = input.color(title="  "                   , defval=#333333                          , inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="Will trun to designated color when stochastic gets to opposite extrem zone of current trend / Number = transparency")
transp          = input.int  (title="   "                  , defval=50, minval=0, maxval=100, step=10, inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="")

var g_ema = "     Exp. Moving Average"
ema1len = input.int  (title="Fast EMA     ", defval=21, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="E1", group=g_ema, tooltip="")
ema2len = input.int  (title="Slow EMA     ", defval=50, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="E2", group=g_ema, tooltip="")
ema1col = input.color(title="     "        , defval=#0066ff                          , inline="E1", group=g_ema, tooltip="")
ema2col = input.color(title="     "        , defval=#0000ff                          , inline="E2", group=g_ema, tooltip="")

var g_referenceMarket ="     Reference Market"
refMfilter = input.bool     (title="Reference Market Filter", defval=false            , inline="", group=g_referenceMarket)
market     = input   (title="Market"                 , defval="BTC_USDT:swap", inline="", group=g_referenceMarket)
res        = input.timeframe(title="Timeframe"              , defval="30"             , inline="", group=g_referenceMarket)
len        = input.int      (title="EMA Length"             , defval=50               , inline="", group=g_referenceMarket)


//==============================================================================
//==========================   FILTERS & SIGNALS   =============================
//==============================================================================

//------------------------------   Stochastic   --------------------------------
K = ta.stoch(close, high, low, Klen)
D = ta.sma(K, Dlen)
stochBullCross = ta.crossover(K, D)
stochBearCross = ta.crossover(D, K)
OSstoch = false
OBstoch = false
for i = 0 to OBOSlookback
    if K[i] < OSstochLvl
        OSstoch := true
    else 
        if OBOSlookbackAll
            OSstoch := false
for i = 0 to OBOSlookback
    if K[i] > OBstochLvl
        OBstoch := true
    else 
        if OBOSlookbackAll
            OBstoch := false

//----------------------------   Moving Averages   -----------------------------
ema1 = ta.ema(close, ema1len)
ema2 = ta.ema(close, ema2len)
emaBull = ema1 > ema2
emaBear = ema1 < ema2

//----------------------------   Price source   --------------------------------
bullRetraceZone = (close < ema1 and close >= ema2) 
bearRetraceZone = (close > ema1 and close <= ema2)

//---------------------------   Reference market   -----------------------------
ema      = ta.ema(close, len)
emaHTF   = request.security(market, res, ema  [barstate.isconfirmed ? 0 : 1])
closeHTF = request.security(market, res, close[barstate.isconfirmed ? 0 : 1])

bullRefMarket = (closeHTF > emaHTF or closeHTF[1] > emaHTF[1])
bearRefMarket = (closeHTF < emaHTF or closeHTF[1] < emaHTF[1])

//--------------------------   SIGNAL VALIDATION   -----------------------------
validLong  = stochBullCross and OSstoch and emaBull and bullRetraceZone 
 and activateLongs  and (refMfilter ? bullRefMarket : true) and strategy.position_size == 0
validShort = stochBearCross and OBstoch and emaBear and bearRetraceZone 
 and activateShorts and (refMfilter ? bearRefMarket : true) and strategy.position_size == 0


//==============================================================================
//===========================   STOPS & TARGETS   ==============================
//==============================================================================

SLdist      = ta.atr(atrLen) * atrMult
longSL      = close - SLdist
longSLDist  = close - longSL
longTP      = close + (longSLDist * rr)
shortSL     = close + SLdist
shortSLDist = shortSL - close
shortTP     = close - (shortSLDist * rr)
var SLsaved = 0.0
var TPsaved = 0.0
if validLong or validShort
    SLsaved := validLong ? longSL : validShort ? shortSL : na
    TPsaved := validLong ? longTP : validShort ? shortTP : na


//==============================================================================
//==========================   STRATEGY COMMANDS   =============================
//==============================================================================
 
if validLong 
    strategy.entry("Long", strategy.long, 
     qty = RiskEquity ? ((riskPrctEqui/100)*strategy.equity)/longSLDist : RiskUSD ? riskUSD/longSLDist : na)
if validShort 
    strategy.entry("Short", strategy.short, 
     qty = RiskEquity ? ((riskPrctEqui/100)*strategy.equity)/shortSLDist  : RiskUSD ? riskUSD/shortSLDist : na)

strategy.exit(id="Long Exit" , from_entry="Long" , limit=TPsaved, stop=SLsaved, when=strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Short Exit", from_entry="Short", limit=TPsaved, stop=SLsaved, when=strategy.position_size < 0)


//==============================================================================
//=============================   CHART PLOTS   ================================
//==============================================================================
    
//----------------------------   Stops & Targets   -----------------------------
plot(strategy.position_size != 0 or (strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0) ? SLsaved : na,
 color=color.red  , style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 or (strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0) ? TPsaved : na,
 color=color.green, style=plot.style_linebr) 

//---------------------------------   EMAs   -----------------------------------
l1 = plot(ema1, color=#0066ff, linewidth=2)
l2 = plot(ema2, color=#0000ff, linewidth=2)

//--------------------------   Stochastic gradient   ---------------------------
// fill(l1, l2, color.new(color.from_gradient(K, OSstochLvl, OBstochLvl,
//  emaBull ? entryColor : emaBear ? baseColor : na, 
//  emaBull ? baseColor  : emaBear ? entryColor : na), transp))
    
//----------------------------   Trading Signals   -----------------------------
plotshape(validLong, color=color.green, location=location.belowbar, style=shape.xcross, size=size.small)
plotshape(validShort, color=color.red , location=location.abovebar, style=shape.xcross, size=size.small)

//----------------------------   Reference Market   ----------------------------
bgcolor(bullRefMarket and refMfilter ? color.new(color.green,90) : na)
bgcolor(bearRefMarket and refMfilter ? color.new(color.red  ,90) : na)



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