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बहु-सूचक प्रवृत्ति रणनीति का पालन करना

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-04-28 14:25:12
टैगःएमएसीडीएमएआरएसआईएटीआर

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अवलोकन

Jancok Strategycs v3 नाम की रणनीति एक बहु-सूचक प्रवृत्ति निम्नलिखित रणनीति है जो मूविंग एवरेज (एमए), मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डिवर्जेंस (एमएसीडी), रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई), और एवरेज ट्रू रेंज (एटीआर) पर आधारित है। इस रणनीति का मुख्य विचार बाजार के रुझानों को निर्धारित करने और प्रवृत्ति की दिशा में व्यापार करने के लिए कई संकेतकों के संयोजन का उपयोग करना है। इसके अलावा, रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने और रिटर्न को अनुकूलित करने के लिए गतिशील स्टॉप-लॉस और लाभ लेने के तरीकों के साथ-साथ एटीआर-आधारित जोखिम प्रबंधन का उपयोग करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति में बाजार के रुझानों को निर्धारित करने के लिए निम्नलिखित चार संकेतकों का उपयोग किया गया हैः

  1. चलती औसत (एमए): अल्पकालिक (9-अवधि) और दीर्घकालिक (21-अवधि) चलती औसत की गणना की जाती है। जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से ऊपर जाता है, तो यह एक अपट्रेंड को इंगित करता है; जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से नीचे जाता है, तो यह एक डाउनट्रेंड को इंगित करता है।
  2. चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी): एमएसीडी रेखा और संकेत रेखा की गणना करें। जब एमएसीडी रेखा संकेत रेखा के ऊपर पार करती है, तो यह एक अपट्रेंड का संकेत देती है; जब एमएसीडी रेखा संकेत रेखा के नीचे पार करती है, तो यह एक डाउनट्रेंड का संकेत देती है।
  3. रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई): 14 पीरियड के आरएसआई की गणना करें। जब आरएसआई 70 से ऊपर होता है, तो यह इंगित करता है कि बाजार ओवरबॉट हो सकता है; जब आरएसआई 30 से नीचे होता है, तो यह इंगित करता है कि बाजार ओवरसोल्ड हो सकता है।
  4. औसत वास्तविक सीमा (एटीआर): बाजार की अस्थिरता को मापने और स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट बिंदु निर्धारित करने के लिए 14-पीरियड एटीआर की गणना करें।

रणनीति का व्यापारिक तर्क इस प्रकार है:

  • जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से ऊपर पार हो जाती है, एमएसीडी रेखा सिग्नल रेखा से ऊपर पार हो जाती है, ट्रेडिंग वॉल्यूम इसके चलती औसत से अधिक होता है, और अस्थिरता सीमा से नीचे होती है, तो लंबी स्थिति दर्ज करें।
  • जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से नीचे पार हो जाती है, एमएसीडी रेखा सिग्नल रेखा से नीचे पार हो जाती है, ट्रेडिंग वॉल्यूम इसके चलती औसत से अधिक होता है, और अस्थिरता सीमा से नीचे होती है, तो शॉर्ट पोजीशन दर्ज करें।
  • स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट बिंदु एटीआर के आधार पर गतिशील रूप से निर्धारित किए जाते हैं, जिसमें स्टॉप-लॉस बिंदु एटीआर का 2 गुना और टेक-प्रॉफिट बिंदु एटीआर का 4 गुना होता है।
  • एटीआर पर आधारित एक वैकल्पिक ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग किया जा सकता है, जिसमें ट्रेलिंग स्टॉप बिंदु एटीआर का 2.5 गुना होता है।

रणनीतिक लाभ

  1. प्रवृत्ति निर्धारण के लिए बहु-निर्देशक संयोजन, प्रवृत्ति पहचान की सटीकता में सुधार।
  2. गतिशील स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट, बाजार की अस्थिरता के आधार पर अनुकूलनशील रूप से समायोजित करना, जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करना और रिटर्न को अनुकूलित करना।
  3. कम तरलता और उच्च अस्थिरता अवधि के दौरान व्यापार से बचने के लिए वॉल्यूम और अस्थिरता फिल्टर की शुरूआत, झूठे संकेतों को कम करना।
  4. जब रुझान जारी रहता है तो अधिक लाभ बनाए रखने के लिए वैकल्पिक अनुगामी रोक।

रणनीतिक जोखिम

  1. बाजार समेकन या रुझान उलटने के दौरान झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं, जिससे नुकसान हो सकता है।
  2. पैरामीटर सेटिंग्स का रणनीतिक प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है और विभिन्न बाजारों और परिसंपत्तियों के लिए अनुकूलित होने की आवश्यकता होती है।
  3. मापदंडों का अति-अनुकूलन वास्तविक व्यापार में अति-फिटिंग और खराब प्रदर्शन का कारण बन सकता है।
  4. बाजार में असामान्य उतार-चढ़ाव या ब्लैक स्वान घटनाओं के दौरान रणनीति में महत्वपूर्ण नुकसान हो सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. प्रवृत्ति पहचान की सटीकता में और सुधार के लिए बोलिंगर बैंड, स्टोकास्टिक ऑसिलेटर आदि जैसे अधिक संकेतक पेश करें।
  2. अधिकतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम या ग्रिड खोज जैसे तरीकों का उपयोग करके पैरामीटर चयन को अनुकूलित करें।
  3. रणनीति की अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विभिन्न बाजारों और परिसंपत्तियों के लिए अलग-अलग मापदंड और नियम निर्धारित करें।
  4. स्थिति आकार को शामिल करना, प्रवृत्ति शक्ति और खाता जोखिम के आधार पर स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करना।
  5. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए अधिकतम निकासी सीमा निर्धारित करें, जब खाता अधिकतम निकासी तक पहुँचता है तो व्यापार को निलंबित करें या स्थिति का आकार कम करें।

सारांश

Jancok Strategycs v3 कई संकेतकों के संयोजन पर आधारित एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है, जो बाजार के रुझानों को निर्धारित करने के लिए मूविंग एवरेज, एमएसीडी, आरएसआई और एटीआर का उपयोग करती है, और जोखिम को नियंत्रित करने और रिटर्न को अनुकूलित करने के लिए गतिशील स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट, और ट्रेलिंग स्टॉप जैसी जोखिम प्रबंधन तकनीकों का उपयोग करती है। रणनीति के फायदे प्रवृत्ति पहचान की उच्च सटीकता, लचीला जोखिम प्रबंधन और मजबूत अनुकूलन क्षमता में निहित हैं। हालांकि, इसमें कुछ जोखिम भी हैं, जैसे झूठे संकेत, पैरामीटर सेटिंग्स के प्रति संवेदनशीलता और ब्लैक स्वान घटनाएं। भविष्य में, रणनीति के प्रदर्शन और स्थिरता को और अधिक संकेतकों को पेश करके, पैरामीटर चयन को अनुकूलित करके, स्थिति आकार को शामिल करके और अधिकतम ड्रॉडाउन सीमा निर्धारित करके और बढ़ाया जा सकता है।

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © financialAccou42381

//@version=5
strategy("Jancok Strategycs v3", overlay=true, initial_capital=100, currency="USD")

// Inputs
short_ma_length = input.int(9, title="Short MA Length", minval=1)
long_ma_length = input.int(21, title="Long MA Length", minval=1)
atr_multiplier_for_sl = input.float(2, title="ATR Multiplier for Stop Loss", minval=1.0)
atr_multiplier_for_tp = input.float(4, title="ATR Multiplier for Take Profit", minval=1.0)
volume_ma_length = input.int(20, title="Volume MA Length", minval=1)
volatility_threshold = input.float(1.5, title="Volatility Threshold", minval=0.1, step=0.1)
use_trailing_stop = input.bool(false, title="Use Trailing Stop")
trailing_stop_atr_multiplier = input.float(2.5, title="Trailing Stop ATR Multiplier", minval=1.0)

// Calculating indicators
short_ma = ta.sma(close, short_ma_length)
long_ma = ta.sma(close, long_ma_length)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
atr = ta.atr(14)
volume_ma = ta.sma(volume, volume_ma_length)
volatility = atr / close

// Plotting indicators
plot(short_ma, color=color.red)
plot(long_ma, color=color.blue)

// Defining entry conditions with added indicators and filters
long_condition = ta.crossover(short_ma, long_ma) and (macdLine > signalLine) and (volume > volume_ma) and (volatility < volatility_threshold)
short_condition = ta.crossunder(short_ma, long_ma) and (macdLine < signalLine) and (volume > volume_ma) and (volatility < volatility_threshold)

// Entering trades with dynamic stop loss and take profit based on ATR
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    if use_trailing_stop
        strategy.exit("Exit Long", "Long", trail_points=atr * trailing_stop_atr_multiplier, trail_offset=atr * 0.5)
    else
        strategy.exit("Exit Long", "Long", loss=atr * atr_multiplier_for_sl, profit=atr * atr_multiplier_for_tp)

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    if use_trailing_stop
        strategy.exit("Exit Short", "Short", trail_points=atr * trailing_stop_atr_multiplier, trail_offset=atr * 0.5)
    else
        strategy.exit("Exit Short", "Short", loss=atr * atr_multiplier_for_sl, profit=atr * atr_multiplier_for_tp)
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