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बहु-निर्देशक निर्णय वृक्ष रणनीतिः आईएमएसीडी, ईएमए और इचिमोकू

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-22 11:25:56
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए एक व्यापक निर्णय वृक्ष मॉडल बनाने के लिए IMACD, EMA और Ichimoku जैसे कई तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करती है।

रणनीति तर्क

  1. IMACD: ImpulseMACD और ImpulseHisto के माध्यम से बाजार के रुझानों को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए बढ़ाया गया MACD
  2. इचिमोकू: ग्राफ रूपांतरण रेखा, आधार रेखा, अग्रणी स्पैन ए, अग्रणी स्पैन बी समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करने के लिए
  3. ईएमए 40: रुझान की दिशा निर्धारित करने में सहायता
  4. IMACD, क्लाउड घटकों और EMA 40 के बीच विशिष्ट स्थितियों के आधार पर लंबे/लघु संकेत ट्रिगर किए जाते हैं

लंबे संकेतः जब आईएमएसीडी एक विशिष्ट रंग है और ईएमए 40 बादल शीर्ष से ऊपर है, लंबे समय तक जाएं

शॉर्ट सिग्नलः जब IMACD लाल हो और EMA 40 बादल के नीचे हो, तो शॉर्ट करें

लाभ विश्लेषण

  1. कई संकेतकों के संयोजन से प्रवृत्ति आकलन की सटीकता में सुधार होता है
  2. निर्णय वृक्ष मॉडल का स्पष्ट वर्गीकरण स्पष्ट व्यापार संकेत उत्पन्न करता है
  3. प्रवृत्ति निर्धारण में बेहतर सहायता के लिए लचीली ईएमए लंबाई
  4. बादल और रुझान संकेतकों के साथ समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की बेहतर पहचान करें

जोखिम विश्लेषण

  1. कई संकेतकों के साथ जटिल पैरामीटर ट्यूनिंग
  2. गलत ईएमए लंबाई के कारण झूठे संकेत हो सकते हैं
  3. एक साथ कई संकेतकों की निगरानी में कठिनाई

जोखिम समाधानः पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करें, ईएमए लंबाई को समायोजित करें, कार्यप्रवाह को सरल बनाएं।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. मापदंडों का अनुकूलन करके स्थिरता में वृद्धि
  2. स्टॉप लॉस रणनीतियों के साथ हानि को सीमित करें
  3. विशाल डेटा के साथ बैकटेस्टिंग द्वारा सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार
  4. मशीन लर्निंग के साथ अनुकूलन निर्णय वृक्ष मॉडल का निर्माण करें

सारांश

यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए एक निर्णय पेड़ मॉडल का निर्माण करने के लिए कई संकेतकों का उपयोग करके रुझानों की पहचान करती है। पेशेवर उच्च गुणवत्ता वाले और सटीक संकेत हैं। प्रगतिशील अनुकूलन के लिए जगह शामिल है। दीर्घकालिक स्थिर रिटर्न के लिए जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग और स्टॉप लॉस पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Decision Tree Strategy: IMACD, EMA and Ichimoku [cryptoonchain]", overlay=true)

lengthMA = input(34, title="Length MA")
lengthSignal = input(9, title="Length Signal")
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span")
emaLength = input(40, title="EMA Length")  // Added user-configurable EMA length

calc_smma(src, len) =>
    smma = float(na)
    smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
    smma

calc_zlema(src, length) =>
    ema1 = ta.ema(src, length)
    ema2 = ta.ema(ema1, length)
    d = ema1 - ema2
    ema1 + d

src = ohlc4
hi = calc_smma(high, lengthMA)
lo = calc_smma(low, lengthMA)
mi = calc_zlema(src, lengthMA)

md = (mi > hi) ? (mi - hi) : (mi < lo) ? (mi - lo) : 0
sb = ta.sma(md, lengthSignal)
sh = md - sb
mdc = src > mi ? (src > hi ? color.rgb(128, 255, 0, 26) : color.green) : (src < lo ? color.red : color.orange)

colorCondition = color.rgb(128, 255, 0, 26)

conversionLine = math.avg(ta.lowest(conversionPeriods), ta.highest(conversionPeriods))
baseLine = math.avg(ta.lowest(basePeriods), ta.highest(basePeriods))
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = math.avg(ta.lowest(laggingSpan2Periods), ta.highest(laggingSpan2Periods))

// Use user-configurable length for EMA
ema40 = ta.ema(close, emaLength)

ebc = input(false, title="Enable bar colors")
barcolor(ebc ? mdc : na)

conversionLinePlot = plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line", display=display.none)
baseLinePlot = plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line", display=display.none)
laggingSpanPlot = plot(close, offset=-displacement + 1, color=#43A047, title="Lagging Span", display=display.none)
leadLine1Plot = plot(leadLine1, offset=displacement - 1, color=#A5D6A7, title="Leading Span A", display=display.none)
leadLine2Plot = plot(leadLine2, offset=displacement - 1, color=#EF9A9A, title="Leading Span B", display=display.none)
kumoCloudUpperLinePlot = plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset=displacement - 1, title="Kumo Cloud Upper Line", display=display.none)
kumoCloudLowerLinePlot = plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset=displacement - 1, title="Kumo Cloud Lower Line", display=display.none)
fill(kumoCloudUpperLinePlot, kumoCloudLowerLinePlot, color=leadLine1 > leadLine2 ? color.green : color.red)

a = (leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2) 
b = (leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2)  

if mdc == colorCondition and ema40 > a[displacement - 1]
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if mdc == color.red and ema40 < b[displacement - 1]
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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