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एकाधिक चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-29 14:32:29
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम मल्टीपल मूविंग एवरेज ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी है। यह ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में एमएसीडी इंडिकेटर और मल्टीपल मूविंग एवरेज के क्रॉसओवर का उपयोग करता है, जो ट्रेंड निर्धारित करने के लिए जेएलएसएमए इंडिकेटर की सहायता से होता है, और स्वचालित ट्रेडिंग को महसूस करने के लिए लाभ लेने और स्टॉप-लॉस एक्जिटिंग लॉजिक सेट करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. MACD सूचक की तेज रेखा, धीमी रेखा और MACD हिस्टोग्राम की गणना करें। सुनहरा क्रॉस और मृत्यु क्रॉस देखने पर लंबे समय तक सेट करें।

  2. 5-दिवसीय, 25-दिवसीय, 45-दिवसीय और 100-दिवसीय चलती औसत की गणना करें। जितना लंबा चलती औसत, उतना ही मजबूत प्रवृत्ति स्थिरता यह प्रतिनिधित्व करता है।

  3. चलती औसत के दो समूहों के बीच की दूरी की गणना करें। यदि दूरी एक निश्चित सीमा से अधिक है, तो इसका अर्थ है चलती औसत का विचलन, जिसे व्यापार संकेत के रूप में सेट किया जा सकता है।

  4. ZLSMA संकेतक की गणना करें, जो कीमत की मध्यम से दीर्घकालिक प्रवृत्ति दिशा का प्रतिनिधित्व करता है। जब ZLSMA मोड़ बिंदुओं का गठन करता है तो प्रवृत्ति उलटानों का निर्धारण किया जा सकता है।

  5. लंबी और छोटी ट्रेडिंग रणनीतियों को निर्धारित करने के लिए MACD क्रॉसओवर, चलती औसत विचलन संकेत और ZLSMA ट्रेंड जजमेंट को मिलाएं।

  6. स्वचालित बाहर निकलने के तर्क को साकार करने के लिए लाभ लेने और हानि रोकने के बिंदु सेट करें।

लाभ विश्लेषण

  1. मल्टी-फिल्टर सिग्नल रणनीति की दक्षता में सुधार करते हैं। गलत ब्रेकआउट से बचने के लिए एमएसीडी और मूविंग एवरेज विचलन सिग्नल एक दूसरे को सत्यापित कर सकते हैं।

  2. ZLSMA मध्यम और दीर्घकालिक रुझान की दिशा निर्धारित करने में सहायता करता है ताकि रुझान के खिलाफ व्यापार से बचा जा सके।

  3. लाभ लेने और स्टॉप-लॉस बिंदु निर्धारित करके स्वचालित निकास मानव हस्तक्षेप की आवृत्ति को कम करता है।

जोखिम विश्लेषण

  1. गलत पैरामीटर सेटिंग्स से ओवर-ट्रेडिंग या मिसिंग ऑर्डर हो सकते हैं। सर्वोत्तम परिणामों के लिए पैरामीटर को अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

  2. फिक्स्ड प्रॉफिट टेकिंग और स्टॉप-लॉस पॉइंट्स मुनाफे की संभावना को सीमित करते हैं या नुकसान को बढ़ाते हैं। एटीआर पर आधारित गतिशील स्टॉप पर विचार किया जा सकता है।

  3. चलती औसत रणनीतियाँ सीमाबद्ध बाजारों में खराब काम करती हैं। अन्य संकेतकों या मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. विभिन्न लंबाई के चलती औसत का परीक्षण करके चलती औसत मापदंडों के संयोजनों को अनुकूलित करें।

  2. प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए KDJ और BOLL जैसे अन्य संकेतकों को जोड़कर परीक्षण करें।

  3. अस्थिरता उपायों के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस रणनीतियों का प्रयास करें।

  4. स्वचालित रूप से इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें।

निष्कर्ष

यह रणनीति स्वचालित ट्रेडिंग प्राप्त करने के लिए एमएसीडी, कई चलती औसत और जेडएलएसएमए प्रवृत्ति निर्धारण को एकीकृत करती है। कई संकेतों के साथ फ़िल्टरिंग करके, रणनीति स्थिरता में सुधार होता है; बाहर निकलने के तर्क को सेट करके, जोखिम कम हो जाते हैं। वास्तविक व्यापार के लिए कुछ व्यावहारिक मूल्य है। बाद में पैरामीटर अनुकूलन, संकेतक विस्तार, गतिशील बंद आदि रणनीति प्रदर्शन में और सुधार कर सकते हैं।


/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MACD ZLSMA_izumi⑤(4つの条件、MCDがクロスしてたら)", overlay=true)

fast_length = input(title = "Fast Length", defval = 12)
slow_length = input(title = "Slow Length", defval = 26)
src = input(title = "Source", defval = close)
signal_length = input.int(title = "Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title = "Oscillator MA Type",  defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title = "Signal Line MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

alertcondition(hist[1] >= 0 and hist < 0, title = 'Rising to falling', message = 'The MACD histogram switched from a rising to falling state')
alertcondition(hist[1] <= 0 and hist > 0, title = 'Falling to rising', message = 'The MACD histogram switched from a falling to rising state')

hline(0, "Zero Line", color = color.new(#787B86, 50))
plot(hist, title = "Histogram", style = plot.style_columns, color = (hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #FF5252)))
plot(macd,   title = "MACD",   color = #2962FF)
plot(signal, title = "Signal", color = #FF6D00)

//MACDクロス設定
enterLong = ta.crossover(macd, signal)
enterShort = ta.crossunder(macd, signal)

//移動平均線の期間を設定
ema5 = input(5, title="ma期間5")
ema25 = input(25, title="ma期間25")
ema45 = input(45, title="ma期間45")
ema100 = input(100, title="ma期間100")

//移動平均線を計算
//sma関数で「ema25」バー分のcloseを移動平均線として「Kema」に設定
Kema5 = ta.sma(close,ema5)
Kema25 = ta.sma(close,ema25)
Kema45 = ta.sma(close,ema45)
Kema100 = ta.sma(close,ema100)



//移動平均線をプロット
plot(Kema5, color=color.rgb(82, 249, 255),title="ema5")
plot(Kema25, color=color.red,title="ema25")
plot(Kema45, color=color.blue,title="ema45")
plot(Kema100, color=color.green,title="ema100")

//ema同士の距離が30以上の時に「distancOK」にTureを返す
//distance1 = math.abs(Kema5-Kema25)
distance2 = math.abs(Kema25-Kema45)
distanceValue1 = input(0.030, title ="ema同士の乖離値") 
//distanceOk1 = distance1 > distanceValue1
distanceOk2 = distance2 > distanceValue1

//2区間のema同士の距離が30以上の時に「distanceOKK」にTrueを返す
//distanceOkK1 = distanceOk1 and distanceOk2
distanceOkK1 = distanceOk2

//5EMAとロウソクの乖離判定
//DistanceValue5ema = input(0.03, title ="5emaとロウソクの乖離率")
//emaDistance = math.abs(Kema5 - close)
//emaDistance5ema = emaDistance < DistanceValue5ema

//ZLSMA追加のコード
length = input.int(32, title="Length")
offset = input.int(0, title="offset")
src2 = input(close, title="Source")
lsma = ta.linreg(src2, length, offset)
lsma2 = ta.linreg(lsma, length, offset)
eq= lsma-lsma2
zlsma = lsma+eq
//ZLSMAのプロット
plot(zlsma, color=color.yellow, linewidth=3)

//ZLSMAの前回高値を検索
//var float zlsmaHigh = na
//var float zlsmaHighValue = na
//if ta.highest(zlsma,35) == zlsma[3]
//    zlsmaHighValue := zlsmaHigh
//    zlsmaHigh := zlsma[3]

//if (na(zlsmaHighValue))
 //   zlsmaHighValue := zlsmaHigh

//ZLSMAの前回安値を検索
//var float zlsmaLow = na
//var float zlsmaLowValue = na
//if ta.lowest(zlsma,35) == zlsma[3]
//    zlsmaLowValue := zlsmaLow
//    zlsmaLow := zlsma[3]

///if (na(zlsmaLowValue))
//    zlsmaLowValue := zlsmaLow

//利確・損切りポイントの初期化(変数の初期化)
var longProfit = 0.0
var longStop = 0.0
var shortProfit = 0.0
var shortStop = 0.0

//inputで設定画面の選択項目を設定
longProfitValue = input(0.06, title ="ロング利確pips")
shortProfitValue = input(-0.06, title ="ショート利確pips")
longStopValue = input(-0.06, title ="ロング損切pips")
shortStopValue = input(0.06, title ="ショート損切pips")

// クロスの強さを推定 
//angleThreshold = input(0.001, title = "クロスの強さ調節" )

// クロスの強さの閾値、この値を調整してクロスの強さの基準を変える 
//macdDiff = macdLine - signalLine 
//strongCross = math.abs(macdDiff) > angleThreshold 

// エントリー条件 (MACDラインとシグナルラインがクロス)
//ta.crossover(macdLine, signalLine) and strongCross 


//ロングエントリー条件
if  distanceOkK1 and enterLong
	strategy.entry("long", strategy.long, comment="long")
    longProfit := close + longProfitValue
    longStop := close + longStopValue

//    if na(strategy.position_avg_price) and close>strategy.position_avg_price + 0.05 * syminfo.mintick 
 //       longStop := strategy.position_avg_price + 10 * syminfo.mintick
  //  strategy.exit("exit", "long",stop = longStop)

strategy.exit("exit", "long", limit = longProfit,stop = longStop)


if  distanceOkK1 and enterShort
	strategy.entry("short", strategy.short, comment="short")
    shortProfit := close + shortProfitValue
    shortStop := close + shortStopValue

 //   if na(strategy.position_avg_price) and close>strategy.position_avg_price - 0.05 * syminfo.mintick 
  //      shortStop := strategy.position_avg_price - 0.1 * syminfo.mintick
  //  strategy.exit("exit", "long",stop = longStop)


strategy.exit("exit", "short", limit = shortProfit,stop = shortStop)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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