ChaoZhang
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ध्यान केंद्रित करना
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संक्षिप्त विवरण
इस रणनीति में सूचकांक चलती औसत (ईएमए), उच्चतम मूल्य, निम्नतम मूल्य और औसत वास्तविक तरंग (एटीआर) जैसे तकनीकी संकेतकों का उपयोग किया जाता है, जो ईएमए, उच्चतम मूल्य और निम्नतम मूल्य के साथ मूल्य के संबंध को समझकर, वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करते हैं, और प्रवृत्ति की स्थिति को पकड़ने और अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने के लिए, निम्नतम मूल्य को तोड़ने पर खरीदते हैं, उच्चतम मूल्य को तोड़ने पर बेचते हैं या गतिशील प्रतिरोध को छूते हैं।
रणनीतिक सिद्धांत
- एटीआर की गणना बाजार में उतार-चढ़ाव को मापने के लिए की जाती है, जो गतिशील चैनल के निर्माण के लिए आधार प्रदान करती है।
- उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करें, जो प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए एक आधार के रूप में कार्य करते हैं।
- ईएमए_एचएल की गणना करें, जो कि उच्चतम और निम्नतम ईएमए है, गतिशील चैनल के मध्य अक्ष के रूप में।
- EMA_HIGHEST और EMA_LOWEST की गणना करें, जो कि EMA_HL के आधार पर एटीआर को जोड़ने और घटाने के लिए एक निश्चित अनुपात के साथ प्राप्त किया गया है।
- SELL_LINE की गणना करें, जो कि उच्चतम मूल्य के आधार पर एटीआर को गुणा करके एक निश्चित अनुपात के साथ प्राप्त गतिशील प्रतिरोध बिंदु है।
- मल्टीहेड सिग्नल का निर्धारण करेंः जब ईएमए_लोवेस्ट न्यूनतम मूल्य को ऊपर की ओर तोड़ता है और ईएमए_एमआईडी से नीचे बंद होता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
- निर्णय करेंः जब ईएमए_एचआईजीईएसटी नीचे की ओर उच्चतम मूल्य को तोड़ता है और ईएमए_एमआईडी से ऊपर बंद होता है, या जब उच्चतम मूल्य सेल_लाइन को छूता है, तो बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीतिक लाभ
- ईएमए, उच्चतम मूल्य, न्यूनतम मूल्य और अन्य संकेतक के संयोजन का उपयोग करके प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए, सिग्नल की विश्वसनीयता उच्च है।
- एटीआर को उतार-चढ़ाव को मापने के लिए एक मानक के रूप में पेश किया गया था, जो बाजार की विभिन्न स्थितियों के लिए एक गतिशील चैनल का निर्माण करता है।
- SELL_LINE डायनामिक रेसिस्टेंस लेवल सेट करें, समय पर मुनाफा लॉक करें और निकासी जोखिम को नियंत्रित करें।
- पैरामीटर समायोज्य हैं, विभिन्न किस्मों और समय के लिए अनुकूलित, सार्वभौमिकता और लचीलापन के साथ।
रणनीतिक जोखिम
- प्रवृत्ति की पहचान में देरी हो सकती है, जिससे प्रवेश का समय खराब हो सकता है।
- अनुचित पैरामीटर सेटिंग से सिग्नल की आवृत्ति बढ़ सकती है और लेनदेन की लागत बढ़ सकती है।
- हालांकि, यह भी कहा गया है कि इस तरह की रणनीतियों से बाजारों में उतार-चढ़ाव की स्थिति में अच्छा प्रदर्शन नहीं हो सकता है।
- चरम परिस्थितियों में, जैसे कि तेजी से डिस्क परिवर्तन, रणनीति विफल हो सकती है और स्टॉप लॉस की आवश्यकता होती है।
रणनीतिक अनुकूलन दिशा
- अधिक संकेतक, जैसे कि लेनदेन की मात्रा, उतार-चढ़ाव की दर, आदि को पेश करना, प्रवृत्ति को समझने के आयामों को समृद्ध करना, संकेत की विश्वसनीयता में सुधार करना।
- एटीआर गुणांक, ईएमए चक्र आदि जैसे पैरामीटरों का अनुकूलन करें, रणनीति की स्थिरता बढ़ाने के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें।
- स्थिति प्रबंधन में शामिल हों, जैसे कि एटीआर गतिशीलता के अनुसार स्थिति को समायोजित करना, एकल जोखिम को नियंत्रित करना।
- स्टॉप लॉस और स्टॉप स्टॉप सेट करें, एकल अधिकतम नुकसान और अधिकतम लाभ को नियंत्रित करें, जोखिम-लाभ अनुपात बढ़ाएं।
- अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन में, जैसे कि ब्रेकआउट रणनीति, औसत वापसी रणनीति, आदि, एक रणनीति पोर्टफोलियो बनाने के लिए, समग्र स्थिरता में सुधार।
संक्षेप में
यह रणनीति ईएमए, उच्चतम मूल्य, निम्नतम मूल्य जैसे तकनीकी संकेतकों का उपयोग करती है, एटीआर के साथ मिलकर गतिशील चैनल का निर्माण करती है, उच्चतम मूल्य और निम्नतम मूल्य को तोड़कर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है, और प्रवृत्ति की स्थिति को पकड़ने के लिए एक सरल व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। रणनीति के पैरामीटर समायोज्य, अनुकूलनशीलता और लचीलेपन के लिए अच्छे हैं, लेकिन अस्थिर बाजार में खराब प्रदर्शन हो सकता है, और अधिक संकेतकों को पेश करके, पैरामीटर को अनुकूलित करके और विक्षेप जोड़ने आदि के माध्यम से और अधिक अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Maboi_q
//@version=5
strategy("buy sell Trend", overlay=true)
atr_length = input.int(defval=14, title='atr length')
highest_length = input.int(defval=60, title='highest length')
highest_s_length = input.int(defval=60, title='sell highest length')
lowest_length = input.int(defval=30, title='lowest length')
sell_l_length = input.int(defval=55, title='sell line length')
f = 2.382
f2 = 5.618
atr = ta.atr(atr_length)
highest = ta.highest(highest_length)
lowest = ta.lowest(lowest_length)
f_atr = atr * f
ema_hl = ta.ema((highest[1] + lowest[1]) / 2, 14)
ema_highest = ema_hl + f_atr
ema_lowest = ema_hl - f_atr
ema_mid = (ema_highest + ema_lowest) / 2
bs_hi = ta.highest(highest_s_length)
f_atr2 = atr * f2
sell_line = ta.ema(bs_hi[1] + f_atr2, sell_l_length)
buy_cond = ta.crossover(ema_lowest, lowest) and close < ema_mid
sell_cond = (ta.crossunder(ema_highest, highest) and close > ema_mid) or high >= sell_line
if buy_cond
strategy.entry('BUY', strategy.long)
if sell_cond
strategy.entry('SELL', strategy.short)
plot(sell_line, color=color.new(color.maroon, 50))
plot(highest, color=color.new(color.red, 50))
plot(lowest, color=color.new(color.green, 50))
plot(ema_highest, color=color.new(color.blue, 50))
// plot(ema_mid, color=color.new(color.gray, 50))
plot(ema_lowest, color=color.new(color.blue, 50))
plotshape(buy_cond, title='buy', style=shape.triangleup, location=location.belowbar,
color=color.green, textcolor=color.green, size=size.tiny)
plotshape(sell_cond, title='sell', style=shape.triangledown, location=location.abovebar,
color=color.red, textcolor=color.red, size=size.tiny)