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उन्नत चलती औसत क्रॉसओवर सकूलस ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-21 15:14:19
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अवलोकन

यह ट्रेडिंग रणनीति बाजार में प्रवेश और निकास बिंदुओं की पहचान करने के लिए चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी), सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई), सरल चलती औसत (एसएमए), स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर और बोलिंगर बैंड को जोड़ती है। जब संकेतक तेजी के संकेत दिखाते हैं तो यह लंबा होता है और जब मंदी के संकेत दिखाई देते हैं तो यह छोटा हो जाता है। जोखिम को स्टॉप लॉस और लाभ लेने से नियंत्रित किया जाता है।

रणनीति तर्क

यह तब लंबा हो जाता है जब एमएसीडी डीआईएफ रेखा डीईए रेखा के ऊपर से उछाल वाले क्षेत्र में जाती है; या जब आरएसआई ओवरसोल्ड क्षेत्र में 30 से नीचे गिर जाता है; या जब स्टोकैस्टिक % के और % डी लाइनें 20 से नीचे गिरती हैं, तो ओवरसोल्ड स्थिति दिखाती है।

इसके विपरीत, यह तब शॉर्ट हो जाता है जब एमएसीडी डीआईएफ लाइन डीईए लाइन से नीचे गिरावट वाले क्षेत्र में जाती है; या जब आरएसआई 70 से ऊपर बढ़कर ओवरबॉट क्षेत्र में जाता है; या जब स्टोकैस्टिक %के और %डी लाइनें 80 से ऊपर चढ़ जाती हैं, जो ओवरबॉट स्थिति को इंगित करती हैं।

स्टॉप लॉस को एटीआर गुणांक के आधार पर निर्धारित किया जाता है। ले लाभ जोखिम-लाभ अनुपात द्वारा निर्धारित किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति बाजार की स्थिति का न्याय करने के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है, एकल मीट्रिक द्वारा त्रुटियों से बचती है और सटीकता में सुधार करती है।

जोखिम विश्लेषण

तकनीकी संकेतक ऐतिहासिक डेटा से गणना की जाती है और भविष्य की कीमतों की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं, जिससे कुछ देरी होती है। कई संकेतकों को मिलाकर कुछ झूठे संकेत भी पेश किए जा सकते हैं। इसके अलावा, अनुचित स्टॉप लॉस सेटिंग से बड़े नुकसान हो सकते हैं।

संकेतक विलंब समस्या से निपटने के लिए, गणना चक्र को छोटा करने के लिए मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है। झूठे संकेतों के लिए, पुष्टि के लिए अतिरिक्त सहायक संकेतक जोड़े जा सकते हैं। इसके अलावा, स्टॉप लॉस को व्यापक और अधिक उचित रूप से सेट किया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में बढ़ाया जा सकता हैः

  1. प्रवेश के लिए रुझान और सहसंबंध विश्लेषण पर आधारित सांख्यिकीय मॉडल संकेतकों को शामिल करना;
  2. संकेतक संकेतों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें;
  3. अधिक स्वचालित और बुद्धिमान स्टॉप लॉस और लाभ लेने के लिए धन प्रबंधन को अनुकूलित करें।

सारांश

यह रणनीति बेहतर सटीकता के लिए कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है और स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट के माध्यम से जोखिम को नियंत्रित करती है, जिससे यह एक विश्वसनीय ट्रेंड फॉलोइंग सिस्टम बन जाता है। भविष्य में सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग तकनीकों की शुरूआत से इसके प्रदर्शन को और बढ़ावा मिलने की उम्मीद है।

/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Enhanced Moving Average Crossover sakkoulas with ATR and SAR", overlay=true)

// Παράμετροι MACD
fastLength = input.int(16, title="Fast Length")
slowLength = input.int(6, title="Slow Length")
signalSmoothing = input.int(5, title="Signal Smoothing")

// Παράμετροι RSI
rsiLength = input.int(6, title="RSI Length")
upperBound = input.int(70, title="Upper Bound")
lowerBound = input.int(30, title="Lower Bound")

// Παράμετροι SMA
smaPeriod = input.int(10, title="SMA Period")

// Παράμετροι Stochastic
stoLength = input.int(5, title="Stochastic Length")
stoSmoothK = input.int(3, title="Stochastic %K Smoothing")
stoSmoothD = input.int(10, title="Stochastic %D Smoothing")

// Παράμετροι Bollinger Bands
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbStdDev = input.float(1, title="Bollinger Bands StdDev")

// Παράμετροι ATR
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")

// Παράμετροι Parabolic SAR
sarAcceleration = input.float(0.02, title="SAR Acceleration")
sarMaximum = input.float(0.2, title="SAR Maximum")

// Διαχείριση κινδύνου
riskRewardRatio = input.float(2.0, title="Risk/Reward Ratio")

// Υπολογισμοί δεικτών
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
sma = ta.sma(close, smaPeriod)
atr = ta.atr(atrLength)

// Παράμετροι και κλήση του Parabolic SAR
sar = ta.sar(sarAcceleration, sarMaximum, 15) // Διορθωμένη κ
// Υπολογισμός Stop Loss με βάση το ATR
longStopLoss = close - atrMultiplier * atr 
shortStopLoss = close + atrMultiplier * atr

// Συνθήκες για είσοδο και έξοδο
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and close > sar
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and close < sar

// Εκτέλεση εντολών συναλλαγής με διαχείριση κινδύνου
if (longCondition)
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Long", "Long Position", stop=longStopLoss)
    
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Short", "Short Position", stop=shortStopLoss)

// Συνθήκες για είσοδο και έξοδο
 
// Εμφάνιση βελών για σημεία εισόδου
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, title="Short Entry")


// Εμφάνιση δεικτών
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.red, title="Signal Line")
plot(sma, color=color.orange, title="SMA")
plot(series=sar, color=color.fuchsia, style=plot.style_circles, title="Parabolic SAR")
hline(upperBound, "Upper Bound", color=color.red)
hline(lowerBound, "Lower Bound", color=color.green)
अधिक

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