संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

SPARK गतिशील स्थिति आकार और दोहरे संकेतक व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-04-12 17:22:47
टैगःसुपरट्रेंडआरएसआईएटीआर

अवलोकन

स्पार्क रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो दोहरी संकेतक पुष्टि के साथ गतिशील स्थिति आकार को जोड़ती है। रणनीति न्यूनतम ट्रेडिंग आवृत्ति और दिशात्मक वरीयता जैसे अनुकूलन योग्य मापदंडों के साथ-साथ लचीली लाभ लेने और स्टॉप लॉस सेटिंग्स भी प्रदान करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

स्पार्क रणनीति का मूल सुपरट्रेंड सूचक और आरएसआई सूचक के संयुक्त अनुप्रयोग में निहित है। सुपरट्रेंड सूचक गतिशील समर्थन और प्रतिरोध स्तरों के साथ समापन मूल्य की तुलना करके प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करता है, जबकि आरएसआई सूचक का उपयोग ओवरबॉट और ओवरसोल्ड बाजार स्थितियों की पहचान करने के लिए किया जाता है। जब सुपरट्रेंड और आरएसआई दोनों सूचक एक साथ विशिष्ट मानदंडों को पूरा करते हैं, तो रणनीति एक प्रवेश संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति प्रत्येक व्यापार के लिए पूंजी आवंटन को अनुकूलित करने के लिए एक गतिशील स्थिति आकार तंत्र का उपयोग करती है। एक पोर्टफोलियो प्रतिशत और लाभप्रदता अनुपात निर्धारित करके, रणनीति स्वचालित रूप से वर्तमान बाजार की स्थिति और खाता संतुलन के आधार पर इष्टतम स्थिति आकार की गणना करती है। इसके अलावा, रणनीति लचीली लाभ लेने और स्टॉप लॉस सेटिंग्स प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को निश्चित प्रतिशत या गतिशील रूप से गणना किए गए स्तरों के बीच चयन करने की अनुमति मिलती है।

रणनीतिक लाभ

दोहरे संकेतक की पुष्टिः सुपरट्रेंड और आरएसआई संकेतकों को मिलाकर, स्पार्क रणनीति संभावित प्रवेश और निकास बिंदुओं को अधिक सटीक रूप से पहचान सकती है, जिससे झूठे संकेतों की संभावना कम हो जाती है।
डायनेमिक पोजीशन साइजिंग: रणनीति में एक डायनेमिक पोजीशन साइजिंग तंत्र का प्रयोग किया गया है जो पोर्टफोलियो प्रतिशत और लीवरेज अनुपात के आधार पर प्रत्येक ट्रेड के लिए स्वचालित रूप से पूंजी आवंटन को अनुकूलित करता है, जिससे पूंजी दक्षता बढ़ जाती है।
लचीला जोखिम प्रबंधनः रणनीति लचीली लाभ लेने और स्टॉप लॉस सेटिंग्स प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपनी जोखिम वरीयताओं के आधार पर निश्चित प्रतिशत या गतिशील रूप से गणना किए गए स्तरों के बीच चयन करने की अनुमति मिलती है, जिससे सटीक जोखिम नियंत्रण संभव होता है।
अनुकूलन योग्य मापदंडः रणनीति उपयोगकर्ताओं को विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यापारिक वरीयताओं के अनुकूल होने के लिए कई इनपुट मापदंडों, जैसे कि एटीआर लंबाई, गुणक और आरएसआई सीमाओं को समायोजित करने की अनुमति देती है।

रणनीतिक जोखिम

बाजार जोखिमः स्पार्क रणनीति के दो संकेतकों की पुष्टि और गतिशील स्थिति आकार के तंत्र के बावजूद, यह अभी भी चरम बाजार स्थितियों में नुकसान के जोखिम का सामना कर सकती है।
पैरामीटर अनुकूलन जोखिमः रणनीति का प्रदर्शन काफी हद तक इनपुट मापदंडों के चयन पर निर्भर करता है। अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से रणनीति का प्रदर्शन अपर्याप्त हो सकता है।
ओवरफिटिंग जोखिमः यदि रणनीति मापदंडों को अत्यधिक अनुकूलित किया जाता है, तो इसका परिणाम भविष्य की बाजार स्थितियों में खराब प्रदर्शन हो सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

अतिरिक्त संकेतकों को शामिल करना: संकेत की पुष्टि की सटीकता को और बढ़ाने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों जैसे एमएसीडी, बोलिंगर बैंड आदि को शामिल करने पर विचार करें।
लाभ लेने और हानि रोकने के तंत्र का अनुकूलन करना: लाभ को बेहतर ढंग से बचाने और हानि को सीमित करने के लिए अधिक उन्नत लाभ लेने और हानि रोकने की रणनीतियों का अन्वेषण करें, जैसे कि ट्रैलिंग स्टॉप, गतिशील लाभ लेने के स्तर, आदि।
अनुकूली मापदंड समायोजन: एक अनुकूली तंत्र विकसित करें जो बाजार की स्थितियों के आधार पर रणनीति मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करता है ताकि लगातार बदलते बाजार वातावरण के अनुकूल हो सके।

सारांश

स्पार्क रणनीति सुपरट्रेंड और आरएसआई संकेतकों को जोड़कर, एक गतिशील स्थिति आकार तंत्र को नियोजित करके, और लचीले जोखिम प्रबंधन उपकरण प्रदान करके व्यापारियों को एक व्यापक मात्रात्मक व्यापार समाधान प्रदान करती है। यद्यपि रणनीति को कुछ जोखिमों का सामना करना पड़ सकता है, निरंतर अनुकूलन और परिष्करण के साथ, स्पार्क रणनीति में विभिन्न बाजार स्थितियों में सुसंगत प्रदर्शन प्रदान करने की क्षमता है।

/*backtest
start: 2024-03-12 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("SPARK", shorttitle="SPARK", overlay=true)

// Choose whether to activate the minimal bars in trade feature
minBarsEnabled = input(true, title="Activate Minimal Bars in Trade")
portfolioPercentage = input(10, title="Portfolio Percentage", minval=1, maxval=100)
// Leverage Input
leverage = input(1, title="Leverage", minval=1)

// Calculate position size according to portfolio percentage and leverage
positionSizePercent = portfolioPercentage / 100 * leverage
positionSize = (strategy.initial_capital / close) * positionSizePercent

// Take Profit and Stop Loss settings
useFixedTPSL = input(1, title="Use Fixed TP/SL", options=[1, 0])
tp_sl_step = 0.1
fixedTP = input(2.0, title="Fixed Take Profit (%)", step=tp_sl_step)
fixedSL = input(1.0, title="Fixed Stop Loss (%)", step=tp_sl_step)

// Calculate Take Profit and Stop Loss Levels
takeProfitLong = close * (1 + fixedTP / 100)
takeProfitShort = close * (1 - fixedTP / 100)
stopLossLong = close * (1 - fixedSL / 100)
stopLossShort = close * (1 + fixedSL / 100)

// Plot TP and SL levels on the chart
plotshape(series=takeProfitLong, title="Take Profit Long", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.abovebar)
plotshape(series=takeProfitShort, title="Take Profit Short", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.belowbar)
plotshape(series=stopLossLong, title="Stop Loss Long", color=color.red, style=shape.triangleup, location=location.abovebar)
plotshape(series=stopLossShort, title="Stop Loss Short", color=color.green, style=shape.triangledown, location=location.belowbar)

// Minimum Bars Between Trades Input
minBarsBetweenTrades = input(5, title="Minimum Bars Between Trades")

// Inputs for selecting trading direction
tradingDirection = input("Both", "Choose Trading Direction", options=["Long", "Short", "Both"])

// SuperTrend Function
trendFlow(src, atrLength, multiplier) =>
    atr = atr(atrLength)
    up = hl2 - (multiplier * atr)
    dn = hl2 + (multiplier * atr)
    trend = 1
    trend := nz(trend[1], 1)
    up := src > nz(up[1], 0) and src[1] > nz(up[1], 0) ? max(up, nz(up[1], 0)) : up
    dn := src < nz(dn[1], 0) and src[1] < nz(dn[1], 0) ? min(dn, nz(dn[1], 0)) : dn
    trend := src > nz(dn[1], 0) ? 1 : src < nz(up[1], 0)? -1 : nz(trend[1], 1)
    [up, dn, trend]

// Inputs for SuperTrend settings
atrLength1 = input(7, title="ATR Length for Trend 1")
multiplier1 = input(4.0, title="Multiplier for Trend 1")
atrLength2 = input(14, title="ATR Length for Trend 2")
multiplier2 = input(3.618, title="Multiplier for Trend 2")
atrLength3 = input(21, title="ATR Length for Trend 3")
multiplier3 = input(3.5, title="Multiplier for Trend 3")
atrLength4 = input(28, title="ATR Length for Trend 4")
multiplier4 = input(3.382, title="Multiplier for Trend 4")

// Calculate SuperTrend
[up1, dn1, trend1] = trendFlow(close, atrLength1, multiplier1)
[up2, dn2, trend2] = trendFlow(close, atrLength2, multiplier2)
[up3, dn3, trend3] = trendFlow(close, atrLength3, multiplier3)
[up4, dn4, trend4] = trendFlow(close, atrLength4, multiplier4)

// Entry Conditions based on SuperTrend and Elliott Wave-like patterns
longCondition = trend1 == 1 and trend2 == 1 and trend3 == 1 and trend4 == 1
shortCondition = trend1 == -1 and trend2 == -1 and trend3 == -1 and trend4 == -1

// Calculate bars since last trade
barsSinceLastTrade = barssince(tradingDirection == "Long" ? longCondition : shortCondition)

// Strategy Entry logic based on selected trading direction and minimum bars between trades
if tradingDirection == "Long" or tradingDirection == "Both"
    if longCondition and (not minBarsEnabled or barsSinceLastTrade >= minBarsBetweenTrades)
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
        strategy.exit("TP/SL Long", from_entry="Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)

if tradingDirection == "Short" or tradingDirection == "Both"
    if shortCondition and (not minBarsEnabled or barsSinceLastTrade >= minBarsBetweenTrades)
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
        strategy.exit("TP/SL Short", from_entry="Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)

// Color bars based on position
var color barColor = na
barColor := strategy.position_size > 0 ? color.green : strategy.position_size < 0 ? color.red : na

// Plot colored bars
plotcandle(open, high, low, close, color=barColor)

// Plot moving averages
plot(sma(close, 50), color=color.blue)
plot(sma(close, 200), color=color.orange)

// More customizable trading bot - adding a new indicator
// This indicator is the RSI (Relative Strength Index)

// RSI Inputs
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_oversold = input(30, title="RSI Oversold")
rsi_overbought = input(70, title="RSI Overbought")

// Calculate RSI
rsi = rsi(close, rsi_length)

// Plot RSI
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI")

// Entry Conditions based on RSI
rsi_long_condition = rsi < rsi_oversold
rsi_short_condition = rsi > rsi_overbought

// Strategy Entry logic based on RSI
if tradingDirection == "Long" or tradingDirection == "Both"
    if rsi_long_condition and (not minBarsEnabled or barsSinceLastTrade >= minBarsBetweenTrades)
        strategy.entry("Long_RSI", strategy.long, qty=positionSize)
        strategy.exit("TP/SL Long_RSI", from_entry="Long_RSI", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)

if tradingDirection == "Short" or tradingDirection == "Both"
    if rsi_short_condition and (not minBarsEnabled or barsSinceLastTrade >= minBarsBetweenTrades)
        strategy.entry("Short_RSI", strategy.short, qty=positionSize)
        strategy.exit("TP/SL Short_RSI", from_entry="Short_RSI", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)

संबंधित

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित