संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

ब्रेकआउट और फ्रीक्वेंसी फिल्टर (केवल लंबा) के साथ ट्रेंड फॉलो करना

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-05-28 14:00:24
टैगःईएमएएओ

अवलोकन

यह रणनीति ब्रेकआउट और आवृत्ति फ़िल्टरिंग पर आधारित एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है, केवल लंबी स्थिति लेना। रणनीति का मुख्य विचार वर्तमान प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए ईएमए संकेतक का उपयोग करना है, एक निश्चित सीमा के भीतर उच्चतम मूल्य से बाहर निकलने पर एक लंबा संकेत उत्पन्न करना है, और बहुत बार पदों को खोलने से बचने के लिए व्यापार आवृत्ति को नियंत्रित करने के लिए एक आवृत्ति फ़िल्टर का उपयोग करना है। रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप लॉस बिंदु भी निर्धारित करती है और प्रवृत्ति समाप्त होने पर पदों को बंद करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

वर्तमान प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए ईएमए सूचक की गणना करें। जब समापन मूल्य ईएमए से ऊपर होता है, तो इसे तेजी की प्रवृत्ति माना जाता है।
ब्रेकआउट की स्थिति के रूप में एक निश्चित सीमा के भीतर उच्चतम मूल्य की गणना करें। जब सबसे कम या सबसे लंबी लुकबैक अवधि के भीतर बंद मूल्य उच्चतम मूल्य से टूट जाता है और वर्तमान प्रवृत्ति तेजी है, तो एक लंबा संकेत उत्पन्न होता है।
अत्यधिक व्यापारिक आवृत्ति से बचने के लिए लगातार स्थिति के उद्घाटन के बीच न्यूनतम अंतराल समय को नियंत्रित करने के लिए एक आवृत्ति फ़िल्टर लागू करें।
स्टॉप लॉस बिंदु सेट करें. जब मूल्य स्टॉप लॉस मूल्य से नीचे गिर जाता है, तो जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्थिति को बंद करें.
प्रवृत्ति अंत संकेत को परिभाषित करें. जब समापन मूल्य ईएमए से नीचे गिरता है, तो प्रवृत्ति समाप्त हो जाती है. यदि इस समय एक लंबी स्थिति रखी जाती है, तो स्थिति बंद करें.

रणनीतिक लाभ

प्रवृत्ति का अनुसरण करना: प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने और प्रवृत्ति के अनुरूप व्यापार करने के लिए ईएमए संकेतक का उपयोग करके, यह रणनीति रिटर्न में सुधार करने में मदद करता है।
ब्रेकआउट की पुष्टिः प्रवेश संकेत के रूप में मूल्य ब्रेकआउट का उपयोग करने से प्रवृत्ति की शुरुआत में समय पर प्रवेश करने की अनुमति मिलती है, जिससे अधिक लाभ की संभावना होती है।
आवृत्ति नियंत्रण: लगातार स्थिति के उद्घाटन के बीच समय अंतराल को नियंत्रित करने के लिए आवृत्ति फ़िल्टर की शुरूआत से अत्यधिक व्यापार से बचा जा सकता है और व्यापार लागत और जोखिमों को कम किया जा सकता है।
स्टॉप लॉस प्रोटेक्शनः स्टॉप लॉस प्वाइंट सेट करना ताकि जब कीमत एक निश्चित परिमाण से विपरीत दिशा में चले तो नुकसान को तुरंत रोक दिया जा सके, प्रभावी रूप से डाउनसाइड जोखिम को नियंत्रित किया जा सके।
गतिशील स्थिति का समापन: प्रवृत्ति के अंत संकेत के आधार पर गतिशील रूप से स्थिति का समापन मौजूदा लाभों को समय पर लॉक करने की अनुमति देता है और प्रवृत्ति के उलटने के कारण होने वाले नुकसान से बचा जाता है।

रणनीतिक जोखिम

पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति का प्रदर्शन पैरामीटर चयन के लिए अपेक्षाकृत संवेदनशील है, और विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन में महत्वपूर्ण अंतर का कारण बन सकती हैं। पर्याप्त बैकटेस्टिंग और पैरामीटर के अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
ब्रेकआउट विफलताः मूल्य ब्रेकआउट यह गारंटी नहीं देता है कि प्रवृत्ति निश्चित रूप से जारी रहेगी, और ब्रेकआउट विफलता के मामले हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप रणनीति के लिए लगातार नुकसान हो सकता है।
प्रवृत्ति पहचानः रणनीति प्रवृत्ति का न्याय करने के लिए ईएमए संकेतक पर निर्भर करती है, लेकिन ईएमए संकेतक में देरी या गलत आकलन हो सकता है, जो रणनीति की सटीकता को प्रभावित करता है।
आवृत्ति व्यापारः यद्यपि रणनीति में आवृत्ति फ़िल्टर की शुरूआत की गई है, लेकिन बाजार में अस्थिरता अधिक होने पर भी अक्सर स्थिति खोलने और बंद होने की संभावना है, जिससे व्यापार लागत बढ़ जाती है।
स्टॉप लॉस जोखिमः स्टॉप लॉस बिंदु की स्थापना से रणनीति के अधिकतम ड्रॉडाउन को पूरी तरह से टाला नहीं जा सकता है और चरम बाजार स्थितियों में अभी भी बड़े नुकसान हो सकते हैं।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

पैरामीटर अनुकूलनः रणनीति के प्रमुख मापदंडों को अनुकूलित करें, जैसे कि ईएमए लंबाई, लुकबैक अवधि की लंबाई, स्टॉप लॉस प्रतिशत, आदि, इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने और रणनीति स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार करने के लिए।
सिग्नल फ़िल्टरिंगः ब्रेकआउट सिग्नल उत्पन्न होने के बाद, सिग्नल की दूसरी बार पुष्टि करने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों या शर्तों को पेश किया जा सकता है, जिससे सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार होता है और गलत आकलन और झूठे संकेतों को कम किया जाता है।
प्रवृत्ति निर्णयः प्रवृत्ति निर्णय के अन्य संकेतकों जैसे एमएसीडी, डीएमआई आदि का उपयोग करने का प्रयास करें, या संयुक्त रूप से प्रवृत्ति का न्याय करने और प्रवृत्ति मान्यता की सटीकता में सुधार करने के लिए कई संकेतकों को मिलाएं।
गतिशील स्टॉप लॉसः बाजार की अस्थिरता की स्थिति के अनुसार गतिशील रूप से स्टॉप लॉस बिंदु को समायोजित करें, जैसे कि गतिशील स्टॉप लॉस मूल्य की गणना करने के लिए एटीआर संकेतक का उपयोग करना या जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए एक ट्रेलिंग स्टॉप लॉस रणनीति शुरू करना।
स्थिति प्रबंधनः स्थिति प्रबंधन रणनीति को अनुकूलित करें, बाजार की अस्थिरता और खाता पूंजी की स्थिति के अनुसार स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें, एक एकल लेनदेन के जोखिम जोखिम को नियंत्रित करें और पूंजी उपयोग दक्षता में सुधार करें।

सारांश

यह रणनीति ब्रेकआउट और आवृत्ति फ़िल्टरिंग पर आधारित एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए ईएमए संकेतक का उपयोग करता है, प्रवेश संकेत के रूप में मूल्य ब्रेकआउट का उपयोग करता है, व्यापार आवृत्ति को नियंत्रित करने के लिए एक आवृत्ति फ़िल्टर पेश करता है, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप लॉस बिंदु निर्धारित करता है। रणनीति के फायदे प्रवृत्ति के बाद, ब्रेकआउट पुष्टि, आवृत्ति नियंत्रण, स्टॉप लॉस सुरक्षा और गतिशील स्थिति बंद करने में निहित हैं, लेकिन इसमें पैरामीटर संवेदनशीलता, ब्रेकआउट विफलता, प्रवृत्ति मान्यता, लगातार व्यापार और स्टॉप लॉस जोखिम जैसे संभावित जोखिम भी हैं। रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने के लिए, हम पैरामीटर अनुकूलन, सिग्नल फ़िल्टरिंग, प्रवृत्ति निर्णय, गतिशील स्टॉप लॉस और स्थिति प्रबंधन जैसे पहलुओं से शुरू कर सकते हैं ताकि रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार हो सके।

/*backtest
start: 2023-05-22 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Trend Following with Breakout and Frequency Filter (Long Only)", overlay=true)

// 输入参数
emaLength = input.int(50, title="EMA长度")
lookbackPeriodMin = input.int(80, title="最短回溯期")
lookbackPeriodMax = input.int(120, title="最长回溯期")
stopLossPct = input.float(2, title="止损百分比") / 100  // 止损百分比
minHoldBars = input.int(10, title="最小持仓K线数量")  // 最小持仓K线数量

// 计算EMA
ema = ta.ema(close, emaLength)

// 计算最高价和最低价
highestHigh = ta.highest(high, lookbackPeriodMax)
lowestLow = ta.lowest(low, lookbackPeriodMax)

// 定义趋势方向
isBullish = close > ema

// 定义突破信号
breakoutCondition = (ta.crossover(close, highestHigh[lookbackPeriodMin]) or ta.crossover(close, highestHigh[lookbackPeriodMax])) and isBullish

// 计算止损点
stopLossLevelLong = close * (1 - stopLossPct)

// 绘制EMA
plot(ema, title="EMA", color=color.blue)

// 记录上次开仓时间
var float lastEntryTime = na

// 策略执行并标注信号
if (breakoutCondition and (na(lastEntryTime) or (time - lastEntryTime) > minHoldBars * timeframe.multiplier))
    strategy.entry("做多", strategy.long)
    label.new(bar_index, high, text="买入", style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white)
    strategy.exit("止损", from_entry="做多", stop=stopLossLevelLong)
    lastEntryTime := time

// 定义趋势结束信号
exitCondition = close < ema

if (exitCondition and (strategy.position_size > 0) and (time - lastEntryTime) > minHoldBars * timeframe.multiplier)
    strategy.close("做多")
    label.new(bar_index, low, text="卖出", style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white)

संबंधित

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित