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अनुकूलनशील चलती औसत पर आधारित रणनीति का अनुसरण करने वाला रुझान

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-30 16:30:20
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेडिंग सिस्टम के बाद एक प्रवृत्ति को डिजाइन करने के लिए कौफमैन एडाप्टिव मूविंग एवरेज (कामा) संकेतक का उपयोग करती है। यह तेजी से ट्रेंड को ट्रैक कर सकती है जब वे बनते हैं और चंचल बाजारों के दौरान शोर को फ़िल्टर कर सकते हैं। साथ ही, सिस्टम मजबूत जोखिम नियंत्रण क्षमताओं के साथ स्टॉप लॉस तंत्र के रूप में पैराबोलिक एसएआर (पीएसएआर) और औसत ट्रू रेंज ट्रेलिंग स्टॉप को भी एकीकृत करता है।

रणनीति तर्क

  • KAMA संकेतक की लंबाई हालिया बाजार अस्थिरता के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित की जाती है। जब मूल्य परिवर्तन हाल के शोर से अधिक होते हैं, तो ईएमए विंडो छोटी हो जाती है। जब मूल्य परिवर्तन हाल के शोर से छोटे होते हैं, तो ईएमए विंडो लंबी हो जाती है। यह KAMA को हलचल वाले बाजारों के दौरान शोर को फ़िल्टर करते हुए तेजी से रुझानों को ट्रैक करने की अनुमति देता है।

  • सिस्टम मुख्य रूप से सबसे तेज़ KAMA (KAMA 1) के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करता है। यह लंबे समय तक जाता है जब KAMA 1 ऊपर की ओर इशारा करता है और कम हो जाता है जब KAMA 1 नीचे की ओर इशारा करता है। झूठे ब्रेक को फ़िल्टर करने के लिए, एक KAMA फ़िल्टर सेट किया जाता है। ट्रेडिंग सिग्नल केवल तब उत्पन्न होते हैं जब KAMA 1 में परिवर्तन हाल के उतार-चढ़ाव के एक मानक विचलन से अधिक होता है।

  • स्टॉप लॉस के लिए, सिस्टम तीन वैकल्पिक स्टॉप लॉस विधियां प्रदान करता हैः केएएमए रिवर्स, पीएसएआर रिवर्स और एटीआर ट्रेलिंग स्टॉप। निवेशक एक या एक संयोजन का उपयोग करने के लिए चुन सकते हैं।

लाभ विश्लेषण

  • कामा संकेतक का अनूठा डिजाइन प्रणाली को उभरते रुझानों को जल्दी से पकड़ने, अस्थिर बाजारों के दौरान व्यापार को रोकने, प्रभावी ढंग से व्यापार आवृत्ति को नियंत्रित करने और अनावश्यक फिसलन और कमीशन लागत को कम करने की अनुमति देता है।

  • इस प्रणाली में कई स्टॉप लॉस तंत्र शामिल हैं। निवेशक एकल हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए अपनी व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुसार उपयुक्त स्टॉप लॉस योजना चुन सकते हैं।

  • यह प्रणाली पूरी तरह से संकेतकों और स्टॉप लॉस लाइनों पर आधारित है, जिससे लेन-देन में बदलाव के कारण होने वाली आम गलत प्रविष्टि समस्याओं से बचा जा सकता है।

  • कई पैरामीटर सेटिंग्स और शर्त संयोजन सिस्टम अनुकूलन के लिए बहुत जगह प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता विभिन्न उत्पादों और आवृत्तियों के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।

जोखिम विश्लेषण

  • यह प्रणाली प्रणालीगत जोखिमों को ध्यान में नहीं रखती और चरम बाजार स्थितियों में घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित नहीं कर सकती।

  • सिस्टम PARAMETERS को विभिन्न उत्पादों और आवृत्तियों के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है, अन्यथा यह अत्यधिक आक्रामक या अत्यधिक रूढ़िवादी परिणाम देगा।

  • यदि स्टॉप लॉस के लिए केवल KAMA इंडिकेटर पर भरोसा किया जाए, तो चंचल बाजारों के दौरान whipsaws में फंसना आसान है। इसे हल करने के लिए PSAR या ATR ट्रेलिंग स्टॉप के साथ संयोजन की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  • चंचल और प्रवृत्ति संक्रमण के चरणों के दौरान गलत संकेत उत्पन्न करने से बचने के लिए ADX या निहित अस्थिरता जैसे प्रवृत्ति फ़िल्टर करने वाले संकेतक जोड़ें।

  • स्थिरता में सुधार के लिए व्यक्तिगत उत्पादों और निश्चित आवृत्तियों के लिए अनुकूलन और बैकटेस्ट पैरामीटर। अनुकूलन आयामों में कामा पैरामीटर संयोजन, स्टॉप लॉस पैरामीटर आदि शामिल हैं।

  • पैरामीटर अनुकूलन के बजाय मशीन लर्निंग मॉडल का प्रयास करें। प्रवेश और निकास समय और स्टॉप लॉस का न्याय करने के लिए बहुत सारे ऐतिहासिक डेटा के साथ तंत्रिका नेटवर्क या निर्णय पेड़ मॉडल को प्रशिक्षित करें।

  • रणनीति को क्रिप्टोकरेंसी जैसे अन्य उत्पादों पर माइग्रेट करने का प्रयास करें। इसके लिए पैरामीटर को समायोजित करने या अन्य सहायक संकेतकों को जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है।

सारांश

यह रणनीति ट्रेंड जजमेंट के लिए KAMA और ट्रेंड दिशाओं को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने और जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए कई स्टॉप लॉस विधियों को एकीकृत करती है। KAMA संकेतक की विशिष्टता रणनीति को उभरते रुझानों की दिशा को जल्दी से निर्धारित करने और झूठे ब्रेकआउट समस्याओं से बचने की अनुमति देती है। अनुकूलन योग्य और अनुकूलन योग्य पैरामीटर उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत समायोजन के लिए बहुत जगह प्रदान करते हैं। पैरामीटर का अनुकूलन करके और व्यक्तिगत उत्पादों और आवृत्तियों के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को एकीकृत करके, रणनीति के प्रदर्शन में और सुधार किया जा सकता है।


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BenHampson
// @version=4
// Credit to:
// - ChuckBanger for much of the KAMA code
// - cheatcountry for the KAMA Filter code
// - millerrh for much of the ATR Stop code
// - racer8 for much of the Position Sizing code

// I have combined aspects of their work and built upon it to form a strategy I like. 
// The KAMA, with its filter, is used for entry.
// An ATR trailing stop loss, PSAR, and the KAMA can all optionally be used as exits, or you can use a combination of the three.

strategy(title="KAMA Strategy - Kaufman's Adaptive Moving Average", shorttitle="KAMA Strategy", overlay=true)

src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)

// Exits
KAMA1SL = input(title = 'KAMA 1 Stop Loss', type = input.bool, defval = true)
ATRTSL = input(title = 'ATR Trailing Stop Loss', type = input.bool, defval = false)
PSARSL = input(title = 'PSAR Stop Loss', type = input.bool, defval = false)

// KAMA 1 (Fastest)
length1 = input(title="KAMA 1: Length", type=input.integer, defval=14)
fastLength1 = input(title="KAMA 1: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=2)
slowLength1 = input(title="KAMA 1: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=20)

length2 = input(title="KAMA 2: Length 2", type=input.integer, defval=15)
fastLength2 = input(title="KAMA 2: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=3)
slowLength2 = input(title="KAMA 2: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=22)

length3 = input(title="KAMA 3: Length 3", type=input.integer, defval=16)
fastLength3 = input(title="KAMA 3: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=4)
slowLength3 = input(title="KAMA 3: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=24)

length4 = input(title="KAMA 4: Length", type=input.integer, defval=17)
fastLength4 = input(title="KAMA 4: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=5)
slowLength4 = input(title="KAMA 4: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=26)

// KAMA 5 (Medium)
length5 = input(title="KAMA 5: Length", type=input.integer, defval=18)
fastLength5 = input(title="KAMA 5: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=6)
slowLength5 = input(title="KAMA 5: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=28)

length6 = input(title="KAMA 6: Length", type=input.integer, defval=19)
fastLength6 = input(title="KAMA 6: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=7)
slowLength6 = input(title="KAMA 6: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=30)

length7 = input(title="KAMA 7: Length", type=input.integer, defval=20)
fastLength7 = input(title="KAMA 7: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=8)
slowLength7 = input(title="KAMA 7: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=32)

// KAMA 8 (Slowest)
length8 = input(title="KAMA 8: Length", type=input.integer, defval=21)
fastLength8 = input(title="KAMA 8: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=9)
slowLength8 = input(title="KAMA 8: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=34)

// Kaufman's Adaptive Moving Average
getKAMA(src, length1, fastLength1, slowLength1) =>
    mom = abs(change(src, length1))
    volatility = sum(abs(change(src)), length1)
    
    // Efficiency Ratio
    er = volatility != 0 ? mom / volatility : 0
    
    fastAlpha = 2 / (fastLength1 + 1)
    slowAlpha = 2 / (slowLength1 + 1)
    
    // KAMA Alpha
    sc = pow((er * (fastAlpha - slowAlpha)) + slowAlpha, 2)
    
    kama = 0.0
    kama := sc * src + (1 - sc) * nz(kama[1])
    kama

kama1 = getKAMA(src, length1, fastLength1, slowLength1)
kama2 = getKAMA(src, length2, fastLength2, slowLength2)
kama3 = getKAMA(src, length3, fastLength3, slowLength3)
kama4 = getKAMA(src, length4, fastLength4, slowLength4)
kama5 = getKAMA(src, length5, fastLength5, slowLength5)
kama6 = getKAMA(src, length6, fastLength6, slowLength6)
kama7 = getKAMA(src, length7, fastLength7, slowLength7)
kama8 = getKAMA(src, length8, fastLength8, slowLength8)

//If the kama1 has increased...
kama1delta = kama1[0] - kama1[1]
kama3delta = kama3[0] - kama3[1]
kama8delta = kama8[0] - kama8[1]

// KAMA Plots
plot(kama1, title="KAMA 1", color=#e91e63, display=display.all, linewidth=2)
plot(kama2, title="KAMA 2", color=color.red, display=display.all)
plot(kama3, title="KAMA 3", color=color.red, display=display.all)
plot(kama4, title="KAMA 4", color=color.orange, display=display.all)
plot(kama5, title="KAMA 5", color=color.orange, display=display.all)
plot(kama6, title="KAMA 6", color=color.yellow, display=display.all)
plot(kama7, title="KAMA 7", color=color.yellow, display=display.all)
plot(kama8, title="KAMA 8", color=color.white, display=display.all)



//========================================= KAMA FILTER ===========================================

// Copyright (c) 2019-present, Franklin Moormann (cheatcountry)
// Moving Average Adaptive Filter [CC] script may be freely distributed under the MIT license.

entryFilter = input(title="KAMA Entry Filter", type=input.float, defval=1, minval=0.01)
exitFilter = input(title="KAMA Exit Filter", type=input.float, defval=0.5, minval=0.01)

entryMAAF = entryFilter * stdev(kama1delta, length1)
exitMAAF = exitFilter * stdev(kama1delta, length1)
srcEma = ema(src, length1)



//========================================= TRAILING ATR STOP ====================================

// The following is an adaptation of Trailing ATR Stops by @millerrh
// He based it on scripts by @garethyeo & @SimpleCryptoLife

// Inputs

atrLookback = input(defval=14,title="Trailing ATR Lookback Period",type=input.integer)
multiplier = input(defval=3,title="Trailing ATR Multiplier",type=input.float, step=0.1, minval=0.5, maxval=4)
trailMode = input(title="Trail Mode", defval="Trailing", options=["Running", "Trailing"])
trigInput = input(title="Trigger Trailing Stop On", defval="Wick", options=["Close","Wick"]) 

// Calculate ATR
atrValue = atr(atrLookback)
atrMultiplied = atrValue * multiplier

// Plot the price minus the ATR
atrLow = low - atrMultiplied

// Calculate the low trailing ATRs every time. The trailing stop loss never goes down.
// Set them to something to start with
trailAtrLow = atrLow

// If the ATR Low has gone up AND it has gone above the trail, the low trailing ATR should also go up. If the ATR Low has gone up or down, but not below the trail, the ATR trail stays where it is
trailAtrLow := na(trailAtrLow[1]) ? trailAtrLow : atrLow >= trailAtrLow[1] ? atrLow : trailAtrLow[1]

// Trigger stop based on candle close or low
trigSupport = trigInput == "Close" ? close : trigInput == "Wick" ? low : na

// Determine if price is below support
supportHit = trigSupport <= trailAtrLow

// If price is below support, reset the trailing ATR
trailAtrLow := supportHit ? atrLow : trailAtrLow

// Plot Lines
plotLow = ATRTSL ? trailAtrLow : na
plot(plotLow, title="ATR Low", color=color.white, transp=50, style=plot.style_linebr, linewidth=1, display=display.all)



//====================================== PSAR STOP ==========================================

start = input(0.02, "PSAR Start")
increment = input(0.02, "PSAR Increment")
maximum = input(0.2, "PSAR Max Value")
psar = sar(start, increment, maximum)
psarPlot  = PSARSL ? psar : na
plot(psarPlot, "Parabolic SAR", style=plot.style_cross, color=#3A6CA8, display=display.all)



//========================================= ENTRY & EXITS =====================================================

// Entry
long = kama1delta > 0 and kama1delta > entryMAAF
strategy.entry("Buy", true, when = long) 

// Close
longClose = (PSARSL ? crossunder(close, psar) : na) or (KAMA1SL ? kama1delta < 0 and abs(kama1delta) > exitMAAF : na) or (ATRTSL ? supportHit : na)
strategy.close("Buy", when = longClose, comment = "Sell")

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