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बी-एक्सट्रेंडर घातीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-20 14:45:17
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अवलोकन

यह एक ट्रेडिंग रणनीति है जो घातीय चलती औसत (ईएमए) क्रॉसओवर सिद्धांत पर आधारित है। इसमें आरएसआई संकेतक और चलती औसत फ़िल्टर भी शामिल हैं ताकि एक अपेक्षाकृत पूर्ण प्रवृत्ति अनुसरण और उलट व्यापार प्रणाली बनाई जा सके।

रणनीति तर्क

  1. तेजी से और धीमी ईएमए क्रॉसओवर के माध्यम से ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करें। तेज रेखा 5 और 20 दिन के ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करती है जबकि धीमी रेखा 20 और 15 दिन के ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करती है।
  2. जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के ऊपर से गुजरती है तो लॉन्ग करें और जब फास्ट लाइन नीचे से गुजरती है तो शॉर्ट करें। माध्यमिक पुष्टिकरण के लिए आरएसआई का उपयोग करें, केवल तभी संकेत लें जब आरएसआई भी उसी दिशा में पार हो।
  3. चंचल अवधियों के दौरान संकेतों से बचने के लिए 200-दिवसीय चलती औसत फ़िल्टर जोड़ें। ट्रेड केवल तब किए जाते हैं जब मूल्य पहले इस बेसलाइन एमए को तोड़ता है।

लाभ

  1. आरएसआई की पुष्टि सिग्नल की विश्वसनीयता में काफी वृद्धि करती है और झूठे संकेतों को कम करती है।
  2. ईएमए पैरामीटर चयन संवेदनशीलता और स्थिरता को संतुलित करता है।
  3. अनावश्यक लेनदेन से बचने के लिए एमए फिल्टर शोर को दूर करता है।

जोखिम

  1. ईएमए के पास तेज मूल्य उतार-चढ़ाव, बढ़ते घाटे या लापता संकेतों पर पिछड़े मुद्दे हैं।
  2. खराब आरएसआई सेटिंग्स सिग्नल लेग भी ला सकती हैं।
  3. एमए फ़िल्टर शुरुआती रुझान संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

  1. गतिशील रूप से चक्रों में ईएमए मापदंडों का अनुकूलन करें।
  2. आरएसआई के साथ संयोजन के लिए एमएसीडी जैसे अन्य संकेतकों के साथ प्रयोग करें।
  3. ध्वनि को कम करने और अवसरों को पकड़ने के लिए एमए फिल्टर पैरामीटर को ठीक से ट्यून करें।

निष्कर्ष

यह एक पूर्ण ईएमए ट्रेडिंग प्रणाली के निर्माण में एक समग्र ठोस रणनीति है, जिसमें सिग्नल की गुणवत्ता को बढ़ावा देने के लिए अतिरिक्त आरएसआई पुष्टि है। यह अध्ययन और अनुकूलन के लायक है। हालांकि, अंतर्निहित संकेतक लेग जोखिमों को उचित स्टॉप लॉस के माध्यम से भी प्रबंधित किया जाना चाहिए।

/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © QuantTherapy
//@version=4
strategy("B-Xtrender [Backtest Edition] @QuantTherapy")

i_short_l1  = input(5 , title="[Short] L1")
i_short_l2  = input(20, title="[Short] L2")
i_short_l3  = input(15, title="[Short] L3")

i_long_l1   = input(20, title="[Long] L1")
i_long_l2   = input(15, title="[Long] L2")

i_ma_use    = input(true , title="[MA Filter] Yes/No" )
i_ma_len    = input(200  , title="[MA Filter] length" )
i_ma_type   = input("EMA", title="[MA Filter] type", options = ["SMA", "EMA"])

shortTermXtrender = rsi( ema(close, i_short_l1) - ema(close, i_short_l2), i_short_l3 ) - 50
longTermXtrender  = rsi( ema(close, i_long_l1), i_long_l2 ) - 50

shortXtrenderCol = shortTermXtrender > 0 ? shortTermXtrender > shortTermXtrender[1] ? color.lime : #228B22 : shortTermXtrender > shortTermXtrender[1] ? color.red : #8B0000
plot(shortTermXtrender, color=shortXtrenderCol, style=plot.style_columns, linewidth=1, title="B-Xtrender Osc. - Histogram", transp = 40)

longXtrenderCol   = longTermXtrender> 0 ? longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.lime : #228B22 : longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.red : #8B0000
macollongXtrenderCol =  longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.lime : color.red
plot(longTermXtrender , color=longXtrenderCol, style=plot.style_columns, linewidth=2, title="B-Xtrender Trend - Histogram", transp = 90)

plot(longTermXtrender , color=#000000             , style=plot.style_line, linewidth=5, title="B-Xtrender Trend - Line", transp = 100)
plot(longTermXtrender , color=macollongXtrenderCol, style=plot.style_line, linewidth=3, title="B-Xtrender Trend - Line", transp = 100)

// --- Initialize MA Filter
ma = i_ma_type == "EMA" ? ema(close, i_ma_len) : sma(close, i_ma_len)
maFilterLong = true
maFilterShort = true
if i_ma_use
    maFilterLong  := close > ma ? true : false
    maFilterShort := close < ma ? true : false

long  = shortTermXtrender > 0 and longTermXtrender > 0 and maFilterLong
closeLong = shortTermXtrender < 0 or longTermXtrender < 0 
short = shortTermXtrender < 0 and longTermXtrender < 0 and maFilterShort
closeShort = shortTermXtrender > 0 or longTermXtrender > 0 

plotshape(long[1]==true  and long[2]==false  ? 0 : na , location=location.absolute, style=shape.labelup  , color=color.lime, size=size.small, transp=10)
plotshape(short[1]==true and short[2]==false ? 0 : na, location=location.absolute, style=shape.labeldown, color=color.red , size=size.small, transp=10)
plotshape(closeLong[1]==true and closeLong[2]==false
 or closeShort[1]==true and closeShort[2]==false ? 0 : na, location=location.absolute, style=shape.circle, color=color.orange , size=size.small)

i_perc     = input(defval = 20.0, title = "[TSL-%] Percent"  , minval = 0.1 )
i_src = close // constant for calculation
sl_val = i_src * i_perc / 100

strategy.entry("Long", strategy.long, when = long ) 
strategy.close("Long", when = closeLong)

strategy.entry("Short", strategy.short, when = short) 
strategy.close("Short", when = closeShort)

// Calculate SL
longStopPrice = 0.0, shortStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    stopValue = close - sl_val
    max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0

shortStopPrice := if (strategy.position_size < 0)
    stopValue = close + sl_val
    min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    syminfo.mintick*1000000

// For TSL Visualisation on Chart    
// plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na,
//      color=color.fuchsia, style = plot.style_circles,
//      linewidth=1, title="Long Trail Stop")
     
// plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na,
//      color=color.fuchsia, style = plot.style_circles,
//      linewidth=1, title="Short Trail Stop")

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="TSL Long", stop=longStopPrice)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="TSL Short", stop=shortStopPrice)
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