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एटीआर और ईएमए आधारित गतिशील लाभ लेने और हानि रोकने के अनुकूलन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-05-28 14:15:56
टैगःएटीआरईएमए

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अवलोकन

यह रणनीति दो संकेतकों, एटीआर (औसत सच्ची सीमा) और ईएमए (अक्षीय चलती औसत) का उपयोग करती है, ताकि बाजार की अस्थिरता के अनुकूल होने के लिए गतिशील रूप से लाभ लेने और स्टॉप लॉस स्तरों को समायोजित किया जा सके। रणनीति का मुख्य विचार बाजार की अस्थिरता को मापने और अस्थिरता की परिमाण के आधार पर लाभ लेने और स्टॉप लॉस स्तरों को निर्धारित करने के लिए एटीआर संकेतक का उपयोग करना है। साथ ही, ईएमए संकेतक का उपयोग ट्रेडिंग दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। जब कीमत ईएमए से ऊपर टूटती है, तो एक लंबी स्थिति खोली जाती है, और जब कीमत ईएमए से नीचे टूटती है, तो एक छोटी स्थिति खोली जाती है। यह रणनीति स्वचालित रूप से लाभ लेने और बाजार की अस्थिरता में परिवर्तन के अनुसार स्टॉप लॉस स्तरों को समायोजित कर सकती है, जिससे गतिशील जोखिम नियंत्रण का उद्देश्य प्राप्त होता है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. बाजार में अस्थिरता की परिमाण को मापने के लिए एटीआर सूचक की गणना करें।
  2. एटीआर मान और इनपुट मल्टीपल पैरामीटर के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस स्तर की गणना करें।
  3. ईएमए सूचक को फ़िल्टर की स्थिति के रूप में प्रयोग करें. जब कीमत ईएमए से ऊपर टूटती है तो एक लंबी स्थिति खोलें, और जब कीमत ईएमए से नीचे टूटती है तो एक छोटी स्थिति खोलें.
  4. स्थिति को धारण करते समय, मूल्य परिवर्तनों और गतिशील स्टॉप लॉस स्तर परिवर्तनों के आधार पर लाभ लेने और स्टॉप लॉस स्तरों को लगातार समायोजित करें।
  5. जब मूल्य गतिशील स्टॉप लॉस स्तर तक पहुँचता है, तो स्थिति को बंद करें और रिवर्स स्थिति खोलें।

रणनीतिक लाभ

  1. मजबूत अनुकूलन क्षमताः लाभ लेने और हानि रोकने के स्तरों को गतिशील रूप से समायोजित करके, रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों और नियंत्रण जोखिमों में अस्थिरता में परिवर्तन के अनुकूल हो सकती है।
  2. प्रवृत्ति का पालन करने की क्षमताः ईएमए सूचक का उपयोग व्यापार की दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है, जो प्रभावी रूप से बाजार के रुझानों को पकड़ सकता है।
  3. समायोज्य मापदंडः एटीआर अवधि और कई मापदंडों को समायोजित करके, रणनीति के जोखिम और रिटर्न को लचीले ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर सेटिंग जोखिमः एटीआर अवधि और कई मापदंडों की सेटिंग सीधे रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित करेगी। गलत पैरामीटर सेटिंग्स से रणनीति विफल हो सकती है।
  2. अस्थिर बाजार जोखिमः अस्थिर बाजार में, पदों के लगातार खोलने और बंद होने से बड़ी मात्रा में स्लिप और लेनदेन शुल्क हानि हो सकती है।
  3. रुझान उलटने का जोखिमः जब बाजार रुझान उलट जाता है, तो रणनीति में लगातार नुकसान हो सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. प्रवृत्ति निर्णय की सटीकता में सुधार के लिए अधिक तकनीकी संकेतक, जैसे एमएसीडी और आरएसआई की शुरूआत करें।
  2. लाभ लेने और स्टॉप लॉस स्तरों की गणना विधि को अनुकूलित करना, जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप लॉस और गतिशील अनुपात स्टॉप लॉस विधियों को पेश करना।
  3. रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार के लिए एटीआर अवधि और कई मापदंडों का सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करना।
  4. बाजार की अस्थिरता और खाता जोखिम के स्तर के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एक स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें।

सारांश

यह रणनीति एटीआर और ईएमए संकेतकों का उपयोग बाजार की अस्थिरता में परिवर्तन के अनुकूल लाभ और स्टॉप लॉस स्तरों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए करती है, जबकि ईएमए संकेतक का उपयोग ट्रेडिंग दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। रणनीति में मजबूत अनुकूलन क्षमता और प्रवृत्ति-अनुसरण क्षमताएं हैं, लेकिन पैरामीटर सेटिंग्स, दोलन बाजारों और प्रवृत्ति उलटों में कुछ जोखिमों का सामना कर सकती है। भविष्य में, अधिक तकनीकी संकेतकों को पेश करके, लाभ लेने और स्टॉप लॉस एल्गोरिदम को अनुकूलित करके, पैरामीटर अनुकूलन, और स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़कर रणनीति के प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title='UT MB&SS Bot', overlay=true)

// Inputs
a = input(1, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
stoploss = input(2.0, title='Stop Loss (ATR Multiples)')

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

var xATR_trailing_stop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.min(nz(xATR_trailing_stop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATR_trailing_stop := src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.max(nz(xATR_trailing_stop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATR_trailing_stop)
below = ta.crossover(xATR_trailing_stop, ema)

buy = src > xATR_trailing_stop and above
sell = src < xATR_trailing_stop and below

barbuy = src > xATR_trailing_stop
barsell = src < xATR_trailing_stop

plotshape(buy, title='Buy', text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell', text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)

barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)

stop_level = pos == 1 ? xATR_trailing_stop - stoploss * xATR : xATR_trailing_stop + stoploss * xATR
stop_level := math.max(stop_level, nz(stop_level[1]))

if pos == 1
    strategy.exit('Exit Long', 'UT Long', stop=stop_level)
else if pos == -1
    strategy.exit('Exit Short', 'UT Short', stop=stop_level)





if buy
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if sell
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)
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