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ईएमए मल्टी-डीसीए रणनीति के साथ ट्रेलिंग स्टॉप लॉस और लाभ लक्ष्य

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-19 15:16:53
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अवलोकन

यह रणनीति जोखिम प्रबंधन के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लॉस और लाभ लक्ष्य तंत्र के साथ संयुक्त प्रवेश संकेत के रूप में गतिशील कई ईएमए का उपयोग करती है। यह मल्टी-डीसीए प्रविष्टियों के माध्यम से रुझानों की पहचान करने और लागत को नियंत्रित करने के लिए ईएमए की चिकनी प्रकृति का लाभ उठाती है। इसके अलावा, अनुकूलन स्टॉप लॉस और लाभ लेने की सुविधाओं का एकीकरण स्वचालन प्रक्रिया को बढ़ाता है।

रणनीति तर्क

संकेतक

  • ईएमए5, ईएमए10, ईएमए20, ईएमए50, ईएमए100, ईएमए200
  • औसत वास्तविक सीमा (एटीआर)

प्रवेश संकेत

लंबी प्रविष्टि को ट्रिगर करता है जब मूल्य चयनित ईएमए अवधि के भीतर पार करता है या आगे बढ़ता है। विशिष्ट ईएमए में 5, 10, 20, 50, 100, 200 अवधि शामिल हैं। यह रणनीति प्रवेश मानदंड के रूप में ईएमए की 1% सीमा का उपयोग करती है।

जोखिम प्रबंधन

इसमें कई जोखिम नियंत्रण तंत्र शामिल हैंः

  1. एटीआर स्टॉप लॉसः एटीआर सीमा से अधिक होने पर सभी पदों को बंद करें
  2. प्रविष्टि आवृत्ति सीमाः प्रविष्टियों की अधिकतम संख्या को नियंत्रित करें
  3. अनुगामी स्टॉप लॉस: मूल्य आंदोलन के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस

मुनाफा लेना

बाहर निकलने के लिए लाभ लक्ष्य मूल्य स्तर निर्धारित करें

लाभ

  1. शोर फ़िल्टरिंग के साथ ईएमए का उपयोग करके रुझानों की पहचान करें
  2. मल्टी-डीसीए प्रविष्टियों के माध्यम से लागत का औसत
  3. ईएमए कॉम्बो का उपयोग करके प्रवर्धित प्रवेश संकेत
  4. अनुकूली स्टॉप लॉस तंत्र
  5. लाभ संरक्षण के लिए लाभ नियंत्रण करें

जोखिम और सुधार

  1. विभिन्न बाजारों के लिए ईएमए को अनुकूलित करने की आवश्यकता है
  2. अत्यधिक डीसीए प्रविष्टियों से बहुत अधिक पूंजी आ सकती है
  3. स्टॉप लॉस प्रतिशत को बैकटेस्टिंग की आवश्यकता है

सुधार रणनीतियाँ

  1. प्रवृत्ति की बेहतर पहचान के लिए उन्नत ईएमए प्रणालियों का उपयोग करें
  2. डीसीए आवृत्ति और स्टॉप लॉस प्रतिशत का बहु-परिवर्तनीय अनुकूलन
  3. मूल्य परिवर्तन के पूर्वानुमान के लिए मशीन लर्निंग मॉडल शामिल करें
  4. कुल पूंजी उपयोग को प्रबंधित करने के लिए स्थिति आकार मॉड्यूल को एकीकृत करें

निष्कर्ष

इस रणनीति में ईएमए ट्रेंड डिटेक्शन, मल्टी-डीसीए कॉस्ट एवरेजिंग, ट्रेलिंग स्टॉप लॉस, टारगेट प्रॉफिट टेकिंग और बहुत कुछ शामिल है। ट्यूनिंग पैरामीटर और जोखिम नियंत्रण को बढ़ाने में काफी संभावनाएं बनी हुई हैं। कुल मिलाकर, यह अत्यधिक अनुकूलनशील और बहुमुखी रणनीति निवेशकों को स्थिर अल्फा पीढ़ी क्षमताएं प्रदान करती है।

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

//@version=4
strategy("EMA DCA Strategy with Trailing Stop and Profit Target", overlay=true )

// Define the investment amount for when the condition is met
investment_per_condition = 6

// Define the EMAs
ema5 = ema(close, 5)
ema10 = ema(close, 10)
ema20 = ema(close, 20)
ema50 = ema(close, 50)
ema100 = ema(close, 100)
ema200 = ema(close, 200)

// Define ATR sell threshold
atr_sell_threshold = input(title="ATR Sell Threshold", type=input.integer, defval=10, minval=1)

// Helper function to find if the price is within 1% of the EMA
isWithin1Percent(price, ema) =>
    ema_min = ema * 0.99
    ema_max = ema * 1.01
    price >= ema_min and price <= ema_max

// Control the number of buys
var int buy_count = 0
buy_limit = input(title="Buy Limit", type=input.integer, defval=3000)

// Calculate trailing stop and profit target levels
trail_percent = input(title="Trailing Stop Percentage", type=input.integer, defval=1, minval=0, maxval=10)
profit_target_percent = input(title="Profit Target Percentage", type=input.integer, defval=3, minval=1, maxval=10)

// Determine if the conditions are met and execute the strategy
checkConditionAndBuy(emaValue, emaName) =>
    var int local_buy_count = 0 // Create a local mutable variable
    if isWithin1Percent(close, emaValue) and local_buy_count < buy_limit
        strategy.entry("Buy at " + emaName, strategy.long, qty=investment_per_condition / close, alert_message ="Buy condition met for " + emaName)
        local_buy_count := local_buy_count + 1
        // alert("Buy Condition", "Buy condition met for ", freq_once_per_bar_close)
        
    local_buy_count // Return the updated local_buy_count

// Add ATR sell condition
atr_condition = atr(20) > atr_sell_threshold
if atr_condition
    strategy.close_all()
    buy_count := 0 // Reset the global buy_count when selling

// Strategy execution
buy_count := checkConditionAndBuy(ema5, "EMA5")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema10, "EMA10")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema20, "EMA20")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema50, "EMA50")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema100, "EMA100")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema200, "EMA200")

// Calculate trailing stop level
trail_offset = close * trail_percent / 100
trail_level = close - trail_offset

// Set profit target level
profit_target_level = close * (1 + profit_target_percent / 100)

// Exit strategy: Trailing Stop and Profit Target
strategy.exit("TrailingStop", from_entry="Buy at EMA", trail_offset=trail_offset, trail_price=trail_level)
strategy.exit("ProfitTarget", from_entry="Buy at EMA",  when=close >= profit_target_level)

// Plot EMAs
plot(ema5, title="EMA 5", color=color.red)
plot(ema10, title="EMA 10", color=color.orange)
plot(ema20, title="EMA 20", color=color.yellow)
plot(ema50, title="EMA 50", color=color.green)
plot(ema100, title="EMA 100", color=color.blue)
plot(ema200, title="EMA 200", color=color.purple)
अधिक

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