संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

चलती औसत और विलियम्स संकेतक पर आधारित दैनिक विदेशी मुद्रा रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-29 14:35:48
टैगः

img

अवलोकन

यह रणनीति दैनिक विदेशी मुद्रा व्यापार के लिए चलती औसत, एटीआर संकेतक और विलियम्स संकेतक को जोड़ती है। यह पहले चलती औसत के माध्यम से मूल्य प्रवृत्ति और संभावित उलट बिंदुओं का न्याय करती है, फिर ट्रेडिंग संकेतों की पुष्टि करने के लिए विलियम्स संकेतक का उपयोग करती है, और स्टॉप लॉस और स्थिति आकार की गणना करने के लिए एटीआर संकेतक का लाभ उठाती है।

रणनीति तर्क

  1. समग्र प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए 20 दिन के मूविंग एवरेज (बेसलाइन) का उपयोग करें। नीचे से ऊपर की ओर मूल्य क्रॉसिंग खरीद संकेत है, जबकि ऊपर से नीचे की ओर क्रॉसिंग बिक्री संकेत है।
  2. विलियम्स संकेतक का उपयोग मूल्य उलट की पुष्टि करने के लिए किया जाता है। संकेतक क्रॉसिंग -35 से ऊपर खरीद की पुष्टि है, जबकि क्रॉसिंग -70 से नीचे बिक्री की पुष्टि है।
  3. एटीआर संकेतक पिछले 2 दिनों में मूल्य सीमा के औसत की गणना करता है। एक कारक से गुणा मूल्य को स्टॉप लॉस दूरी के रूप में सेट किया जाता है।
  4. स्थिति का आकार 50% खाते की इक्विटी के जोखिम पर आधारित है। व्यापार का आकार स्टॉप लॉस दूरी और जोखिम प्रतिशत के आधार पर गणना की जाती है।
  5. लॉन्ग पोजीशन में प्रवेश करने के बाद, स्टॉप लॉस को कम मूल्य से घटाकर स्टॉप लॉस दूरी पर सेट किया जाता है। ले लाभ को प्रवेश मूल्य प्लस 100 अंक पर सेट किया जाता है। एक्जिटिंग लॉजिक आगे एक्जिट सिग्नल की पुष्टि करता है।
  6. इसी तरह शॉर्ट पोजीशन के लिए स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट को उसी तरह से सेट किया जाता है। एक्जिटिंग लॉजिक का उपयोग एक्जिट्स की पुष्टि करने के लिए भी किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

  1. चलती औसत द्वारा प्रवृत्ति का आकलन और सूचक द्वारा पुष्टि का संयोजन करने से झूठे ब्रेकआउट से होने वाले नुकसान से प्रभावी ढंग से बचा जा सकता है।
  2. एटीआर द्वारा गतिशील स्टॉप लॉस बाजार की अस्थिरता के आधार पर उचित स्टॉप दूरी निर्धारित कर सकता है।
  3. जोखिम नियंत्रण और गतिशील स्थिति आकार एकल व्यापार हानि पर नियंत्रण को अधिकतम कर सकते हैं।
  4. चलती औसत के साथ संयोजन में बाहर निकलने का तर्क अच्छे बाहर निकलने के समय की पुष्टि करने और समय से पहले लाभ लेने से बचने में मदद कर सकता है।

जोखिम विश्लेषण

  1. चलती औसत संकेतों में गलत होने की अधिक संभावना हो सकती है, जिसके लिए संकेतकों से अधिक पुष्टि की आवश्यकता होती है।
  2. सूचक स्वयं भी गलत संकेत उत्पन्न कर सकते हैं, जो नुकसान से पूरी तरह बचने में असमर्थ हैं।
  3. यह रणनीति ट्रेंडिंग जोड़े को बेहतर ढंग से फिट करती है, रेंज-बाउंड जोड़े के लिए खराब परिणाम हो सकते हैं।
  4. जोखिम नियंत्रण अनुपात की अनुचित सेटिंग्स भी रणनीति लाभप्रदता को प्रभावित कर सकती हैं।

चलती औसत अवधि के समायोजन, अधिक संकेतकों के संयोजन, मैन्युअल हस्तक्षेप आदि जैसे तरीकों से रणनीति को और अनुकूलित करने और सुधारने में मदद मिल सकती है।

निष्कर्ष

यह रणनीति दैनिक व्यापार के लिए प्रवृत्ति निर्णय और संकेतक फ़िल्टर को जोड़ती है। यह गतिशील स्टॉप लॉस, जोखिम नियंत्रण और व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने के अन्य साधनों का भी लाभ उठाती है। रणनीति प्रदर्शन में और सुधार के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग और विधि संयोजन द्वारा अनुकूलन के लिए बहुत जगह मौजूद है।


/*backtest
start: 2023-12-29 00:00:00
end: 2024-01-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("GBPJPY DAILY FX",initial_capital = 1000,currency="USD", overlay=true)

UseHAcandles    = input(false, title="Use Heikin Ashi Candles in Algo Calculations")
//
// === /INPUTS ===

// === BASE FUNCTIONS ===

haClose = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close) : close
haOpen  = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, open) : open
haHigh  = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, high) : high
haLow   = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, low) : low

//INDICATOR---------------------------------------------------------------------    
    //Average True Range (1. RISK)
atr_period = 2
atr = atr(atr_period)



    //Ichimoku Cloud - Kijun Sen (2. BASELINE)
ks_period = 20
kijun_sen = (highest(haHigh,ks_period) + lowest(haLow,ks_period))/2
base_long = haOpen < kijun_sen and haClose > kijun_sen
base_short = haOpen > kijun_sen and haClose < kijun_sen

    //Williams Percent Range (3. Confirmation#1)
use_wpr = true
wpr_len = 4
wpr = -100*(highest(haHigh,wpr_len) - haClose)/(highest(haHigh,wpr_len) - lowest(haLow,wpr_len))
wpr_up = -35
wpr_low = -70
conf1_long = wpr >= wpr_up
conf1_short = wpr <= wpr_low
if(use_wpr == false)
    conf1_long := true
    conf1_short := true
//TRADE LOGIC-------------------------------------------------------------------
    //Long Entry
    //if -> WPR crosses below -39 AND MACD line is less than signal line
l_en = base_long and conf1_long
    //Long Exit
    //if -> WPR crosses above -14
l_ex = haClose < kijun_sen
    //Short Entry
    //if -> WPR crosses above -39 AND MACD line is greater than signal line
s_en = base_short and conf1_short
    //Short Exit
    //if -> WPR crosses under -14
s_ex = haClose > kijun_sen
    
strategy.initial_capital = 50000
//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit          //floating profit/loss
isTwoDigit = input(true,"Is this a 2 digit pair? (JPY, XAU, XPD...")
risk = input(50,"Risk %")/100           //risk % per trade
equity_protector = input(30,"Equity Protection %")/100  //equity protection %
stop = atr*100000*input(1,"Average True Range multiplier")    //Stop level
if(isTwoDigit)
    stop := stop/100
target = input(100, "Target TP in Points")  //TP level
    //Calculate current DD and determine if stopout is necessary
equity_stopout = false
if(floating<0 and abs(floating/balance)>equity_protector)
    equity_stopout := true
    
    //Calculate the size of the next trade
temp01 = balance * risk     //Risk in USD
temp02 = temp01/stop        //Risk in lots
temp03 = temp02*100000      //Convert to contracts
size = temp03 - temp03%1000 //Normalize to 1000s (Trade size)
if(size < 1)
    size := 1            //Set min. lot size

//TRADE EXECUTION---------------------------------------------------------------
strategy.close_all(equity_stopout)      //Close all trades w/equity protector
is_open = strategy.opentrades > 0

fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true

if(time_cond)
    strategy.entry("l_en",true,1,oca_name="a",when=l_en and not is_open)  //Long entry
    strategy.entry("s_en",false,1,oca_name="a",when=s_en and not is_open) //Short entry
    
    strategy.exit("S/L","l_en",loss=stop, profit=target)      //Long exit (stop loss)
    strategy.close("l_en",when=l_ex)            //Long exit (exit condition)
    strategy.exit("S/L","s_en",loss=stop, profit=target)      //Short exit (stop loss)
    strategy.close("s_en",when=s_ex)            //Short exit (exit condition)


अधिक