संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. टी3 सूचक पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति के बाद की प्रवृत्ति

टी3 सूचक पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति के बाद की प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-18 16:21:40
टैगः

img

रणनीति का अवलोकन

यह रणनीति T3 चलती औसत संकेतक के आधार पर एक प्रवृत्ति के बाद ट्रेडिंग सिस्टम डिजाइन करती है। यह स्वचालित रूप से मूल्य प्रवृत्तियों की दिशा की पहचान कर सकता है और संबंधित लंबी या छोटी स्थिति ले सकता है। यह कीमतों में वृद्धि होने पर लंबी और कीमतों में गिरावट आने पर छोटी जाती है। सिस्टम में रिवर्स ट्रेडिंग का कार्य भी है।

रणनीति तर्क

रणनीति मूल्य प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए टी 3 संकेतक का उपयोग करती है। टी 3 संकेतक एक अनुकूलनशील चलती औसत है जिसमें उच्च संवेदनशीलता है जो मूल्य परिवर्तनों का तेजी से जवाब दे सकती है। इसका गणना सूत्र हैः

T3 (n) = GD (n)

जहां जीडी सामान्यीकृत डीईएमए (डबल घातीय चलती औसत) को दर्शाता है, जिसकी गणना इस प्रकार की जाती हैः

GD (n,v) = EMA (n) * (1+v) -EMA (n) * v

v वॉल्यूम कारक है, जो रैखिक मूल्य रुझानों के लिए चलती औसत की प्रतिक्रिया की संवेदनशीलता को निर्धारित करता है। जब v=0, GD=EMA; जब v=1, GD=DEMA। लेखक v=0.7 सेट करने का सुझाव देता है।

रणनीति मूल्य के साथ T3 संकेतक की तुलना करती है। जब T3 मूल्य के ऊपर पार करता है, तो यह एक ऊपर की कीमत की प्रवृत्ति निर्धारित करता है और लंबा जाता है। जब T3 मूल्य के नीचे पार करता है, तो यह एक नीचे की कीमत की प्रवृत्ति निर्धारित करता है और छोटा जाता है।

लाभ

  • अनुकूलनशील चलती औसत T3 सूचक का उपयोग करता है, जो मूल्य प्रवृत्ति परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील है
  • स्वचालित रूप से मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करता है, कोई मैनुअल निर्णय की आवश्यकता नहीं है
  • विन्यास योग्य रिवर्सल ट्रेडिंग, बाजार परिवर्तनों से निपटने के लिए लचीला

जोखिम

  • सीमाबद्ध समेकन के दौरान T3 संकेतक को प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने में कठिनाई हो सकती है
  • अनुकूलनशील चलती औसत संकेतकों में झूठे संकेत उत्पन्न होते हैं
  • रिवर्सल ट्रेडिंग के लिए जोखिम नियंत्रण सावधानी बरतने की आवश्यकता है

यह T3 मापदंडों को समायोजित करके या फ़िल्टरेशन के लिए अन्य संकेतकों को जोड़कर और साथ ही एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस सेट करके कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  • फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतक जोड़ें, जैसे कि संयोजन के लिए MACD, RSI आदि
  • साइडवेज बाजारों के दौरान झूठे लेनदेन से बचने के लिए रुझान आकलन नियम जोड़ें
  • पैरामीटर अनुकूलित करें, बेहतर पैरामीटर संयोजन के लिए v मूल्य समायोजित करें
  • स्टॉप लॉस लॉजिक जोड़ें

सारांश

रणनीति स्वचालित रूप से मैन्युअल निर्णय की आवश्यकता के बिना, T3 संकेतक के माध्यम से मूल्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करती है, और स्वचालित रूप से लंबी या छोटी जा सकती है। इसे अधिक जटिल बाजार स्थितियों से निपटने के लिए रिवर्स ट्रेडिंग के लिए भी कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। रणनीति को और भी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए मापदंडों, ट्रेडिंग तर्क आदि को अनुकूलित करने के लिए जगह है।

/*backtest
start: 2023-12-18 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.00 29/11/2017
// This indicator plots the moving average described in the January, 1998 issue
// of S&C, p.57, "Smoothing Techniques for More Accurate Signals", by Tim Tillson.
// This indicator plots T3 moving average presented in Figure 4 in the article.
// T3 indicator is a moving average which is calculated according to formula:
//     T3(n) = GD(GD(GD(n))),
// where GD - generalized DEMA (Double EMA) and calculating according to this:
//     GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v,
// where "v" is volume factor, which determines how hot the moving average’s response
// to linear trends will be. The author advises to use v=0.7.
// When v = 0, GD = EMA, and when v = 1, GD = DEMA. In between, GD is a less aggressive
// version of DEMA. By using a value for v less than1, trader cure the multiple DEMA
// overshoot problem but at the cost of accepting some additional phase delay.
// In filter theory terminology, T3 is a six-pole nonlinear Kalman filter. Kalman
// filters are ones that use the error — in this case, (time series - EMA(n)) — 
// to correct themselves. In the realm of technical analysis, these are called adaptive
// moving averages; they track the time series more aggres-sively when it is making large
// moves. Tim Tillson is a software project manager at Hewlett-Packard, with degrees in
// mathematics and computer science. He has privately traded options and equities for 15 years.   
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="T3 Averages", shorttitle="T3", overlay = true)
Length = input(5, minval=1)
b = input(0.7, minval=0.01,step=0.01) 
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xPrice = close
xe1 = ema(xPrice, Length)
xe2 = ema(xe1, Length)
xe3 = ema(xe2, Length)
xe4 = ema(xe3, Length)
xe5 = ema(xe4, Length)
xe6 = ema(xe5, Length)
c1 = -b*b*b
c2 = 3*b*b+3*b*b*b
c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
pos = iff(nT3Average > close, -1,
       iff(nT3Average < close, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )  
plot(nT3Average, color=blue, title="T3")
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित