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व्यापारिक घंटों के साथ संयुक्त बहु-समय-सीमा चलती औसत मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 11:50:37
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अवलोकन

यह रणनीति अनेक चलती औसत संकेतकों का उपयोग करती है और मात्रात्मक व्यापार को लागू करने के लिए व्यापारिक घंटों के आधार पर प्रवेश और निकास समय को जोड़ती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति में एसएमए, ईएमए, डब्ल्यूएमए आदि सहित 9 प्रकार के चलती औसत शामिल हैं। लंबी प्रविष्टि के लिए, बंद मूल्य चयनित चलती औसत से ऊपर पार करता है जबकि पिछला बंद चलती औसत से नीचे था। लघु प्रविष्टि के लिए, बंद मूल्य चलती औसत से नीचे पार करता है जबकि पिछला बंद ऊपर था। सभी ट्रेडों को केवल सोमवार को खुला दर्ज किया जाता है। निकास नियम या तो निश्चित लाभ / स्टॉप लॉस लेते हैं या रविवार के बंद होने से पहले सभी पदों को बंद करते हैं।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति कई चलती औसत के सार को जोड़ती है और उपयोगकर्ता विभिन्न बाजार स्थितियों के आधार पर विभिन्न मापदंडों को चुन सकते हैं। यह केवल तब प्रवेश करता है जब एक प्रवृत्ति की पुष्टि की जाती है, विप्सॉव से बचने के लिए। इसके अलावा, यह केवल सोमवार तक प्रविष्टियों को सीमित करता है और रविवार को बंद हो जाता है स्टॉप लॉस / ले लाभ के साथ, प्रति सप्ताह अधिकतम ट्रेडों को कैप करना और ट्रेडिंग जोखिम को नियंत्रित करना।

जोखिम विश्लेषण

यह रणनीति मुख्य रूप से प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए चलती औसत पर निर्भर करती है, इस प्रकार उलटफेर में फंसने का जोखिम है। इसके अलावा, सोमवार तक प्रविष्टियों को सीमित करने का मतलब केवल लाभदायक अवसरों को खोना है यदि सप्ताह के अंत में एक अच्छा सेटअप दिखाई देता है।

इन जोखिमों से निपटने के लिए, गतिशील औसत मापदंडों का उपयोग अवधि के दौरान लंबाई को छोटा करने के लिए किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित तरीकों से सुधार किया जा सकता हैः

  1. गतिशील रूप से स्तरों को समायोजित करने के लिए अनुकूलन स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट एल्गोरिदम जोड़ें।

  2. अस्थिर बाजारों में रुझान को बेहतर ढंग से मापने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को शामिल करें।

  3. अधिक व्यापारिक अवसरों को पकड़ने के लिए प्रवेश और निकास तर्क को परिष्कृत करें।

सारांश

यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए कई चलती औसत संकेतकों को जोड़ती है और सोमवार के प्रवेश और रविवार के निकास नियमों के साथ अधिकतम साप्ताहिक ट्रेडों को कैप करती है। सख्त स्टॉप लॉस / टेक प्रॉफिट प्रति व्यापार अधिकतम नुकसान को और सीमित करता है। सारांश में, यह मात्रात्मक ट्रेडिंग के लिए प्रवृत्ति निर्धारण और जोखिम नियंत्रण आयामों दोनों में मजबूत सुधार प्रदान करता है।


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
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/
// © exlux99

//@version=5
strategy('Time MA strategy ', overlay=true)

longEntry = input.bool(true, group="Type of Entries")
shortEntry = input.bool(false, group="Type of Entries")


//==========DEMA
getDEMA(src, len) =>
    dema = 2 * ta.ema(src, len) - ta.ema(ta.ema(src, len), len)
    dema
//==========HMA
getHULLMA(src, len) =>
    hullma = ta.wma(2 * ta.wma(src, len / 2) - ta.wma(src, len), math.round(math.sqrt(len)))
    hullma
//==========KAMA
getKAMA(src, len, k1, k2) =>
    change = math.abs(ta.change(src, len))
    volatility = math.sum(math.abs(ta.change(src)), len)
    efficiency_ratio = volatility != 0 ? change / volatility : 0
    kama = 0.0
    fast = 2 / (k1 + 1)
    slow = 2 / (k2 + 1)
    smooth_const = math.pow(efficiency_ratio * (fast - slow) + slow, 2)
    kama := nz(kama[1]) + smooth_const * (src - nz(kama[1]))
    kama
//==========TEMA
getTEMA(src, len) =>
    e = ta.ema(src, len)
    tema = 3 * (e - ta.ema(e, len)) + ta.ema(ta.ema(e, len), len)
    tema
//==========ZLEMA
getZLEMA(src, len) =>
    zlemalag_1 = (len - 1) / 2
    zlemadata_1 = src + src - src[zlemalag_1]
    zlema = ta.ema(zlemadata_1, len)
    zlema
//==========FRAMA
getFRAMA(src, len) =>
    Price = src
    N = len
    if N % 2 != 0
        N := N + 1
        N
    N1 = 0.0
    N2 = 0.0
    N3 = 0.0
    HH = 0.0
    LL = 0.0
    Dimen = 0.0
    alpha = 0.0
    Filt = 0.0
    N3 := (ta.highest(N) - ta.lowest(N)) / N
    HH := ta.highest(N / 2 - 1)
    LL := ta.lowest(N / 2 - 1)
    N1 := (HH - LL) / (N / 2)
    HH := high[N / 2]
    LL := low[N / 2]
    for i = N / 2 to N - 1 by 1
        if high[i] > HH
            HH := high[i]
            HH
        if low[i] < LL
            LL := low[i]
            LL
    N2 := (HH - LL) / (N / 2)
    if N1 > 0 and N2 > 0 and N3 > 0
        Dimen := (math.log(N1 + N2) - math.log(N3)) / math.log(2)
        Dimen
    alpha := math.exp(-4.6 * (Dimen - 1))
    if alpha < .01
        alpha := .01
        alpha
    if alpha > 1
        alpha := 1
        alpha
    Filt := alpha * Price + (1 - alpha) * nz(Filt[1], 1)
    if bar_index < N + 1
        Filt := Price
        Filt
    Filt
//==========VIDYA
getVIDYA(src, len) =>
    mom = ta.change(src)
    upSum = math.sum(math.max(mom, 0), len)
    downSum = math.sum(-math.min(mom, 0), len)
    out = (upSum - downSum) / (upSum + downSum)
    cmo = math.abs(out)
    alpha = 2 / (len + 1)
    vidya = 0.0
    vidya := src * alpha * cmo + nz(vidya[1]) * (1 - alpha * cmo)
    vidya
//==========JMA
getJMA(src, len, power, phase) =>
    phase_ratio = phase < -100 ? 0.5 : phase > 100 ? 2.5 : phase / 100 + 1.5
    beta = 0.45 * (len - 1) / (0.45 * (len - 1) + 2)
    alpha = math.pow(beta, power)
    MA1 = 0.0
    Det0 = 0.0
    MA2 = 0.0
    Det1 = 0.0
    JMA = 0.0
    MA1 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(MA1[1])
    Det0 := (src - MA1) * (1 - beta) + beta * nz(Det0[1])
    MA2 := MA1 + phase_ratio * Det0
    Det1 := (MA2 - nz(JMA[1])) * math.pow(1 - alpha, 2) + math.pow(alpha, 2) * nz(Det1[1])
    JMA := nz(JMA[1]) + Det1
    JMA
//==========T3
getT3(src, len, vFactor) =>
    ema1 = ta.ema(src, len)
    ema2 = ta.ema(ema1, len)
    ema3 = ta.ema(ema2, len)
    ema4 = ta.ema(ema3, len)
    ema5 = ta.ema(ema4, len)
    ema6 = ta.ema(ema5, len)
    c1 = -1 * math.pow(vFactor, 3)
    c2 = 3 * math.pow(vFactor, 2) + 3 * math.pow(vFactor, 3)
    c3 = -6 * math.pow(vFactor, 2) - 3 * vFactor - 3 * math.pow(vFactor, 3)
    c4 = 1 + 3 * vFactor + math.pow(vFactor, 3) + 3 * math.pow(vFactor, 2)
    T3 = c1 * ema6 + c2 * ema5 + c3 * ema4 + c4 * ema3
    T3
//==========TRIMA
getTRIMA(src, len) =>
    N = len + 1
    Nm = math.round(N / 2)
    TRIMA = ta.sma(ta.sma(src, Nm), Nm)
    TRIMA


src = input.source(close, title='Source', group='Parameters')
len = input.int(17, minval=1, title='Moving Averages', group='Parameters')
out_ma_source = input.string(title='MA Type', defval='ALMA', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'ALMA', 'SMMA', 'LSMA', 'VWMA', 'DEMA', 'HULL', 'KAMA', 'FRAMA', 'VIDYA', 'JMA', 'TEMA', 'ZLEMA', 'T3', 'TRIM'], group='Parameters')
out_ma = out_ma_source == 'SMA' ? ta.sma(src, len) : out_ma_source == 'EMA' ? ta.ema(src, len) : out_ma_source == 'WMA' ? ta.wma(src, len) : out_ma_source == 'ALMA' ? ta.alma(src, len, 0.85, 6) : out_ma_source == 'SMMA' ? ta.rma(src, len) : out_ma_source == 'LSMA' ? ta.linreg(src, len, 0) : out_ma_source == 'VWMA' ? ta.vwma(src, len) : out_ma_source == 'DEMA' ? getDEMA(src, len) : out_ma_source == 'HULL' ? ta.hma(src, len) : out_ma_source == 'KAMA' ? getKAMA(src, len, 2, 30) : out_ma_source == 'FRAMA' ? getFRAMA(src, len) : out_ma_source == 'VIDYA' ? getVIDYA(src, len) : out_ma_source == 'JMA' ? getJMA(src, len, 2, 50) : out_ma_source == 'TEMA' ? getTEMA(src, len) : out_ma_source == 'ZLEMA' ? getZLEMA(src, len) : out_ma_source == 'T3' ? getT3(src, len, 0.7) : out_ma_source == 'TRIM' ? getTRIMA(src, len) : na


plot(out_ma)

long = close> out_ma and close[1] < out_ma and dayofweek==dayofweek.monday
short = close< out_ma and close[1] > out_ma and dayofweek==dayofweek.monday


stopPer = input.float(10.0, title='LONG Stop Loss % ', group='Fixed Risk Management') / 100
takePer = input.float(30.0, title='LONG Take Profit %', group='Fixed Risk Management') / 100

stopPerShort = input.float(5.0, title='SHORT Stop Loss % ', group='Fixed Risk Management') / 100
takePerShort = input.float(10.0, title='SHORT Take Profit %', group='Fixed Risk Management') / 100


longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)

shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPerShort)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePerShort)

// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(2) // After 10 orders are filled, no more strategy orders will be placed (except for a market order to exit current open market position, if there is any).

if(longEntry)
    strategy.entry("long",strategy.long,when=long )
    strategy.exit('LONG EXIT', "long", limit=longTake, stop=longStop)
    strategy.close("long",when=dayofweek==dayofweek.sunday)

if(shortEntry)
    strategy.entry("short",strategy.short,when=short )
    strategy.exit('SHORT EXIT', "short", limit=shortTake, stop=shortStop)
    strategy.close("short",when=dayofweek==dayofweek.sunday)



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