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दोहरी एटीआर ट्रेलिंग स्टॉप पर आधारित गतिशील स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2024-03-22 13:52:59
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अवलोकन

यह रणनीति दो गतिशील ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस लाइनों का निर्माण करती है दो औसत सच्ची रेंज (एटीआर) संकेतक का उपयोग करते हुए अलग-अलग अवधि के साथ, जब कीमत स्टॉप-लॉस लाइनों को तोड़ती है तो ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह गतिशील स्टॉप-लॉस और लाभ लेने के लिए वर्तमान मोमबत्ती शरीर की लंबाई के आधार पर लाभ लेने के स्तर को भी गतिशील रूप से निर्धारित करती है। रणनीति में प्रवृत्ति का न्याय करने में सहायता के लिए ईएमए संकेतक भी शामिल हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. दो अलग-अलग अवधियों (डिफ़ॉल्ट 10 और 20) के लिए एटीआर संकेतक मानों की गणना की जाती है, फिर उन्हें उनके संबंधित संवेदनशीलता गुणांक (डिफ़ॉल्ट 1 और 2) से गुणा करके दो स्टॉप-लॉस चौड़ाई प्राप्त की जाती है।
  2. दो स्टॉप-लॉस लाइनों और ब्रेकआउट स्थिति के ऊपर या नीचे मूल्य स्थिति के आधार पर लंबे या छोटे संकेत उत्पन्न करें।
  3. लाभ लेने का स्तर गतिशील रूप से वर्तमान मोमबत्ती शरीर की लंबाई के 1.65 गुना (समायोज्य) के आधार पर गणना की जाती है।
  4. स्थिति खोलने के बाद, यदि मूल्य लाभ लेने के स्तर तक पहुंच जाता है, तो लाभ लेने के लिए स्थिति बंद कर दी जाती है।
  5. वर्तमान प्रवृत्ति का आकलन करने में सहायता के लिए ईएमए जैसे संकेतकों का उपयोग करें और प्रवेश के लिए संदर्भ प्रदान करें।

यह रणनीति एटीआर संकेतक की विशेषताओं का उपयोग दोहरी गतिशील स्टॉप-लॉस का निर्माण करने के लिए करती है, जो विभिन्न बाजार अस्थिरताओं के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हो सकती है और बाजार में परिवर्तनों का जल्दी से जवाब दे सकती है। गतिशील लाभ लेने की सेटिंग रणनीति को ट्रेंडिंग बाजारों में अधिक लाभ कमाने की अनुमति देती है। कुल मिलाकर, रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करती है लेकिन रेंज-बाउंड बाजारों में लगातार लाभ और हानि ऑफसेट का अनुभव कर सकती है।

लाभ विश्लेषण

  1. दोहरी गतिशील स्टॉप-लॉस लाइनें विभिन्न बाजार अस्थिरताओं के अनुकूल हो सकती हैं और इसमें उच्च लचीलापन होता है।
  2. लाभ लेने का स्तर गतिशील रूप से वर्तमान मोमबत्ती शरीर की लंबाई के आधार पर गणना की जाती है, जिससे प्रवृत्ति बाजारों में अधिक लाभ प्राप्त किया जा सकता है।
  3. ईएमए और अन्य संकेतकों का उपयोग रुझान के आकलन में सहायता करने के लिए प्रवेश के लिए एक संदर्भ प्रदान करता है और रणनीति की विश्वसनीयता को बढ़ाता है।
  4. कोड तर्क स्पष्ट और पठनीय है, जिससे इसे समझना और अनुकूलित करना आसान हो जाता है।

जोखिम विश्लेषण

  1. सीमाबद्ध बाजारों में, बार-बार व्यापार करने से उच्च लेनदेन लागत हो सकती है और लाभप्रदता प्रभावित हो सकती है।
  2. स्टॉप-लॉस लाइन पैरामीटर और टेक-प्रॉफिट गुणकों की सेटिंग्स को विभिन्न बाजार और उत्पाद विशेषताओं के अनुसार अनुकूलित करने की आवश्यकता है; अनुचित पैरामीटर के परिणामस्वरूप खराब रणनीति प्रदर्शन हो सकता है।
  3. रणनीति मुख्य रूप से संकेत उत्पन्न करने के लिए गतिशील स्टॉप-लॉस लाइनों के मूल्य ब्रेकआउट पर निर्भर करती है, जो कुछ बड़े उतार-चढ़ाव वाले नकली ब्रेकआउट में झूठे संकेत पैदा कर सकती है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सीमाबद्ध बाजारों के लिए, व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अधिक संकेतकों या शर्तों को पेश करने पर विचार करें, जैसे कि आरएसआई और एमएसीडी।
  2. विभिन्न उत्पादों और बाजारों के लिए, इष्टतम स्टॉप-लॉस लाइन मापदंडों और ले-प्रॉफिट गुणकों को खोजने के लिए ऐतिहासिक बैकटेस्टिंग और पैरामीटर अनुकूलन का उपयोग किया जा सकता है।
  3. बाजार की अस्थिरता और खाता जोखिम के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए स्थिति प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल की शुरूआत पर विचार करें।
  4. संकेतों की विश्वसनीयता और सटीकता में सुधार के लिए अधिक प्रवृत्ति निर्णय संकेतक जोड़ें।

सारांश

यह रणनीति, दोहरी गतिशील स्टॉप-लॉस लाइनों और गतिशील टेक-प्रॉफिट के डिजाइन के साथ, विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हो सकती है और ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छी तरह से प्रदर्शन कर सकती है। हालांकि, रेंज-बाउंड बाजारों में, इसे लगातार व्यापार और लाभ और हानि ऑफसेट की समस्या का सामना करना पड़ सकता है। इसलिए, यह रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों में उपयोग के लिए अधिक उपयुक्त है और इसे उत्पाद विशेषताओं और बाजार की स्थिति के आधार पर अनुकूलित और समायोजित करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, अभी भी आगे के अनुकूलन के लिए जगह है, जैसे कि रणनीति की मजबूती और लाभप्रदता में सुधार के लिए अधिक फ़िल्टरिंग स्थितियों, स्थिति प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल की शुरुआत करना। कुल मिलाकर, रणनीति में एक स्पष्ट विचार, सरल और समझने में आसान तर्क है, और इसमें कुछ व्यावहारिक मूल्य और अनुकूलन के लिए जगह है, जो आगे के शोध और अनुप्रयोग के योग्य है।


/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay=true)

// Inputs
a1 = input(1, title="Key Value 1 ('This changes the sensitivity')")
c1 = input(10, title="ATR Period 1")
a2 = input(2, title="Key Value 2 ('This changes the sensitivity')")
c2 = input(20, title="ATR Period 2")
h = input(false, title="Signals from Heikin Ashi Candles")

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
 
// From Date Inputs
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=2019, title="From Year", minval=1970)
 
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2100, title="To Year", minval=1970)
 
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate
 
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

xATR1 = atr(c1)
nLoss1 = a1 * xATR1
xATR2 = atr(c2)
nLoss2 = a2 * xATR2

src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=false) : close

xATRTrailingStop1 = 0.0
xATRTrailingStop1 := iff(src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop1[1]), src - nLoss1),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop1[1]), src + nLoss1), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), src - nLoss1, src + nLoss1)))

xATRTrailingStop2 = 0.0
xATRTrailingStop2 := iff(src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop2[1]), src - nLoss2),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop2[1]), src + nLoss2), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0), src - nLoss2, src + nLoss2)))
 
pos = 0   
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
   
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue 

ema1 = ema(src, 1)
above1 = crossover(ema1, xATRTrailingStop1)
below1 = crossover(xATRTrailingStop1, ema1)
buy1 = src > xATRTrailingStop1 and above1 
sell1 = src < xATRTrailingStop1 and below1
barbuy1 = src > xATRTrailingStop1 
barsell1 = src < xATRTrailingStop1 

ema2 = ema(src, 1)
above2 = crossover(ema2, xATRTrailingStop2)
below2 = crossover(xATRTrailingStop2, ema2)
buy2 = src > xATRTrailingStop2 and above2 
sell2 = src < xATRTrailingStop2 and below2
barbuy2 = src > xATRTrailingStop2 
barsell2 = src < xATRTrailingStop2 

plotshape(buy1,  title="Buy 1",  text='Buy 1',  style=shape.labelup,   location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell1, title="Sell 1", text='Sell 1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red,   textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(buy2,  title="Buy 2",  text='Buy 2',  style=shape.labelup,   location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell2, title="Sell 2", text='Sell 2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red,   textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)

barcolor(barbuy1  ? color.green : na)
barcolor(barsell1 ? color.red   : na)
barcolor(barbuy2  ? color.green : na)
barcolor(barsell2 ? color.red   : na)

// Calculate SL and TP levels
candle_size = abs(open - close)
tp_level = close + candle_size *65

// Close long positions if TP is hit
strategy.exit("TP Long", "long", limit=tp_level)

// Close short positions if TP is hit
strategy.exit("TP Short", "short", limit=tp_level)

// Enter long position
strategy.entry("long", strategy.long, when=(buy1 or buy2) and time_cond)

// Enter short position
strategy.entry("short", strategy.short, when=(sell1 or sell2) and time_cond)

//adding ema with width
// Calculate EMA and SMA
ema5 = ema(close, 5)
ema200 = ema(close, 200)
ema21 = ema(close, 21)
ema50 = ema(close, 50)
sma50 = sma(close, 50)

// Plot EMA and SMA with width
plot(ema5, color=color.rgb(130, 235, 139), title="EMA 5", linewidth=1)
plot(ema200, color=color.rgb(243, 246, 249), title="EMA 200", linewidth=2)
plot(ema21, color=color.blue, title="21", linewidth=1)
plot(ema50, color=color.rgb(255, 64, 0), title="EMA 50", linewidth=2)
//plot(sma50, color=color.purple, title="SMA 20", linewidth=2)

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