यह रणनीति बिटकॉइन जैसी क्रिप्टोकरेंसी के लिए ट्रेडिंग के अवसरों की पहचान करने के लिए आरएसआई, एमएसीडी, ओबीवी और अन्य संकेतकों के साथ संयुक्त चंद्र चरण चक्र का उपयोग ट्रेडिंग संकेतों के रूप में करती है। इस रणनीति का मुख्य लाभ चंद्र चरण का उपयोग करना है, एक बाहरी कारक, ट्रेडिंग ट्रिगर के रूप में, जो अधिकांश रणनीतियों से अलग है जो केवल तकनीकी संकेतकों पर निर्भर हैं, इस प्रकार कुछ हद तक बाजार हेरफेर से बचा जा सकता है।
इस रणनीति का मूल तर्क चंद्रमा चरण चक्र के विभिन्न चरणों के आधार पर लंबे या छोटे अवसरों का निर्धारण करना है। चंद्रमा चरण की गणना इस प्रकार की जाती हैः
चंद्रमा चरण चक्र की लंबाई = 29.5305882 दिन
ज्ञात पूर्ण चंद्रमा समय को देखते हुए, उस पूर्ण चंद्रमा से वर्तमान समय तक के दिनों की संख्या की गणना की जा सकती है
चंद्रमा की आयु = ज्ञात पूर्ण चंद्रमा के बाद के दिन % चंद्रमा चरण चक्र की लंबाई
चंद्रमा चरण मूल्य = (1 + cos(चंद्रमा की आयु / चंद्रमा चरण चक्र की लंबाई * 2 * π)) / 2
चंद्रमा के चरण का मान 0 से 1 के बीच में उतार-चढ़ाव करता है। जितना बड़ा मान होगा उतना ही पूर्ण चंद्रमा के करीब होगा, जबकि छोटा मान नया चंद्रमा के करीब होगा।
रणनीति चंद्रमा चरण की सीमाओं के आधार पर लंबे या छोटे अवसरों का न्याय करती है। यदि चंद्रमा चरण मूल्य लंबी सीमा (डिफ़ॉल्ट 0.51) से अधिक है, तो लंबे समय तक जाने की संभावना है। यदि चंद्रमा चरण मूल्य छोटी सीमा (डिफ़ॉल्ट 0.49) से कम है, तो शॉर्ट जाने की संभावना है।
इसके अतिरिक्त, रणनीति प्रतिकूल परिस्थितियों के दौरान ट्रेडिंग संकेतों से बचने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम, आरएसआई और एमएसीडी जैसे संकेतकों को भी जोड़ती है। यह केवल तब ही पद खोलता है जब वॉल्यूम बढ़ता है, आरएसआई और एमएसीडी संकेत संरेखित होते हैं।
इस रणनीति के मुख्य फायदे:
संक्षेप में, यह रणनीति चंद्रमा चरणों के अनूठे लाभों का पूर्ण उपयोग करती है, और उच्च संभावना वाले व्यापारिक अवसरों की पहचान करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है, जबकि प्रभावी ढंग से व्यापारिक जोखिमों को परिभाषित करने के लिए जोखिम नियंत्रण तंत्र का लाभ उठाती है।
इस रणनीति के मुख्य जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः
इन जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः
पैरामीटर अनुकूलन और संयुग्मित संकेतकों के माध्यम से व्यापारिक जोखिमों को काफी हद तक कम किया जा सकता है।
इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने की अभी भी गुंजाइश हैः
यह रणनीति अद्वितीय चंद्र चरण व्यापार संकेतों के माध्यम से कुशल बिटकॉइन व्यापार को महसूस करती है, मुख्यधारा के तकनीकी संकेतकों के साथ संयुक्त है। एकल संकेतक रणनीतियों की तुलना में, यह रणनीति बाजार हेरफेर जोखिमों के खिलाफ बेहतर रूप से हेज कर सकती है और इसमें अद्वितीय फायदे हैं। जोखिमों को रोकने और पैरामीटर अनुकूलन के लिए स्टॉप लॉस का लाभ उठाने से, स्थिर और अच्छा रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है। इस रणनीति में सुधार के लिए अभी भी बड़ी जगह है और इसमें आशाजनक अनुप्रयोग संभावनाएं हैं।
/*backtest start: 2023-01-08 00:00:00 end: 2024-01-14 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Lunar Phase Strategy by Symphoenix", overlay=true) // Input parameters start_year = input(2023, title="Start year") end_year = input(2023, title="End year") longPhaseThreshold = input(0.51, title="Long Phase Threshold") shortPhaseThreshold = input(0.49, title="Short Phase Threshold") riskPerTrade = input(0.05, title="Risk Per Trade (as a % of Equity)") stopLossPerc = input(0.01, title="Stop Loss Percentage") atrLength = input(21, title="ATR Length for Volatility") trailPerc = input(0.1, title="Trailing Stop Percentage") maxDrawdownPerc = input(0.1, title="Maximum Drawdown Percentage") volumeLength = input(7, title="Volume MA Length") // Constants for lunar phase calculation and ATR atr = ta.atr(atrLength) volMA = ta.sma(volume, volumeLength) // Volume moving average // Improved Lunar Phase Calculation calculateLunarPhase() => moonCycleLength = 29.5305882 daysSinceKnownFullMoon = (time - timestamp("2019-12-12T05:12:00")) / (24 * 60 * 60 * 1000) lunarAge = daysSinceKnownFullMoon % moonCycleLength phase = ((1 + math.cos(lunarAge / moonCycleLength * 2 * math.pi)) / 2) phase lunarPhase = calculateLunarPhase() // Advanced Volume Analysis priceChange = ta.change(close) obv = ta.cum(priceChange > 0 ? volume : priceChange < 0 ? -volume : 0) // Additional Technical Indicators rsi = ta.rsi(close, 14) [macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9) // Calculate Position Size based on Volatility and Account Equity calculatePositionSize() => equity = strategy.equity riskAmount = equity * riskPerTrade positionSize = riskAmount / atr if positionSize > 1000000000000 positionSize := 1000000000000 positionSize positionSize = calculatePositionSize() // Maximum Drawdown Tracking var float maxPortfolioValue = na maxPortfolioValue := math.max(maxPortfolioValue, strategy.equity) drawdown = (maxPortfolioValue - strategy.equity) / maxPortfolioValue // Check for maximum drawdown if drawdown > maxDrawdownPerc strategy.close_all() strategy.cancel_all() // Volume Analysis isVolumeConfirmed = volume > volMA // Date Check for Backtesting Period isWithinBacktestPeriod = year >= start_year and year <= end_year // Entry and Exit Conditions // Adjusted Entry and Exit Conditions longCondition = lunarPhase > longPhaseThreshold and lunarPhase < 0.999 and isVolumeConfirmed and obv > obv[1] and rsi < 70 and macdLine > signalLine and isWithinBacktestPeriod shortCondition = lunarPhase < shortPhaseThreshold and lunarPhase > 0.001 and isVolumeConfirmed and obv < obv[1] and rsi > 30 and macdLine < signalLine and isWithinBacktestPeriod if longCondition if strategy.position_size < 0 strategy.close_all() if strategy.position_size < positionSize strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize) strategy.exit("Exit Long", "Long", trail_offset=atr * trailPerc, trail_points=atr) if shortCondition if strategy.position_size > 0 strategy.close_all() if strategy.position_size > -positionSize strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize) strategy.exit("Exit Short", "Short", trail_offset=atr * trailPerc, trail_points=atr) // Implementing Stop-Loss Logic longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc) shortStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc) if strategy.position_size > 0 and close < longStopLoss strategy.close("Long") if strategy.position_size < 0 and close > shortStopLoss strategy.close("Short")