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डबल वेगास चैनल अस्थिरता-समायोजित सुपरट्रेंड मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-06-03 11:16:38
टैगःएटीआरएसएमएएसटीडीHLC3

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अवलोकन

डबल वेगास चैनल अस्थिरता-समायोजित सुपरट्रेंड मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति एक उन्नत मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो दो वेगास चैनल अस्थिरता-समायोजित सुपरट्रेंड संकेतकों को विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स के साथ जोड़ती है। इसका उद्देश्य बाजार के रुझानों को अधिक सटीक रूप से कैप्चर करना और समग्र बाजार दिशा के अनुरूप ट्रेडों को उत्पन्न करना है। रणनीति अस्थिरता समायोजन को एकीकृत करती है और सुपरट्रेंड गणनाओं को अनुकूलित करने के लिए वेगास चैनल की चौड़ाई का लाभ उठाती है, जिसके परिणामस्वरूप एक गतिशील और उत्तरदायी ट्रेडिंग प्रणाली होती है। इसके अलावा, रणनीति में अनुकूलन योग्य लाभ और स्टॉप-लॉस स्तर शामिल हैं, जो जोखिम प्रबंधन के लिए एक मजबूत ढांचा प्रदान करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति वेगास चैनल की गणना से शुरू होती है, जो एक निर्दिष्ट खिड़की की लंबाई पर बंद कीमतों के सरल चलती औसत (एसएमए) और मानक विचलन (एसटीडी) से प्राप्त होती है। यह चैनल बाजार की अस्थिरता को मापने में मदद करता है और सुपरट्रेंड संकेतक को समायोजित करने का आधार बनाता है। इसके बाद, औसत सच्ची सीमा (एटीआर) और समायोजित गुणक का उपयोग सुपरट्रेंड की ऊपरी और निचली सीमाओं को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। बाजार की प्रवृत्ति को बंद कीमतों की तुलना करके सुपरट्रेंड की सीमाओं के साथ निर्धारित किया जाता है। व्यापार संकेत तभी उत्पन्न होते हैं जब दोनों सुपरट्रेंड संकेतक एक ही बाजार दिशा में संरेखित होते हैं।

रणनीतिक लाभ

डबल वेगास चैनल अस्थिरता-समायोजित सुपरट्रेंड मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति का मुख्य लाभ बदलती बाजार की स्थितियों के अनुकूल सुपरट्रेंड संकेतक को गतिशील रूप से समायोजित करने की क्षमता में निहित है। वेगास चैनल की चौड़ाई को शामिल करके, रणनीति बाजार की अस्थिरता का बेहतर जवाब दे सकती है, प्रवृत्ति पहचान की सटीकता में सुधार कर सकती है। इसके अलावा, विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स के साथ दो सुपरट्रेंड संकेतक का उपयोग करने से बाजार का अधिक व्यापक दृश्य प्रदान होता है, जो रुझानों की पुष्टि करने और झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद करता है। अनुकूलन योग्य लाभ और स्टॉप-लॉस स्तर रणनीति की जोखिम प्रबंधन क्षमताओं को और बढ़ाते हैं।

रणनीतिक जोखिम

हालांकि रणनीति का उद्देश्य प्रवृत्ति पहचान की सटीकता में सुधार करना है, फिर भी इसमें कुछ जोखिम शामिल हैं। सबसे पहले, रणनीति अत्यधिक उच्च अस्थिरता या अस्पष्ट बाजार दिशा की अवधि के दौरान झूठे ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न कर सकती है। दूसरा, अत्यधिक लगातार ट्रेडिंग से उच्च लेनदेन लागत हो सकती है, जो रणनीति के समग्र प्रदर्शन को प्रभावित करती है। इन जोखिमों को कम करने के लिए, व्यापारी रणनीति मापदंडों को अनुकूलित करने पर विचार कर सकते हैं, जैसे कि एटीआर अवधि, वेगास चैनल विंडो लंबाई, और सुपरट्रेंड गुणक को विशिष्ट बाजार स्थितियों के अनुरूप समायोजित करना। इसके अलावा, संभावित नुकसान को नियंत्रित करने के लिए उचित लाभ और स्टॉप-लॉस स्तर निर्धारित करना महत्वपूर्ण है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

डबल वेगास चैनल अस्थिरता-समायोजित सुपरट्रेंड मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति को कई तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता है। एक संभावित अनुकूलन दिशा अतिरिक्त तकनीकी संकेतकों को शामिल करना है, जैसे कि सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) या चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी), प्रवृत्ति की पुष्टि की विश्वसनीयता को बढ़ाने के लिए। एक अन्य अनुकूलन दिशा अनुकूलन तंत्रों को पेश करना है जो बाजार की स्थिति के आधार पर रणनीति मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करते हैं। यह मशीन सीखने एल्गोरिदम या नियम-आधारित दृष्टिकोणों का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। इसके अलावा, होल्डिंग अवधि और लाभ / स्टॉप-लॉस स्तरों को अनुकूलित करने से रणनीति के समग्र प्रदर्शन में भी सुधार हो सकता है।

सारांश

संक्षेप में, डबल वेगास चैनल अस्थिरता-समायोजित सुपरट्रेंड मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति एक शक्तिशाली ट्रेडिंग प्रणाली है जो अस्थिरता समायोजन को एकीकृत करके और वेगास चैनल की चौड़ाई का लाभ उठाते हुए प्रवृत्ति पहचान सटीकता में सुधार करती है। रणनीति अधिक व्यापक बाजार परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए अलग-अलग पैरामीटर सेटिंग के साथ दो सुपरट्रेंड संकेतकों को नियोजित करती है। जबकि रणनीति में बड़ी क्षमता दिखती है, इसके अंतर्निहित जोखिमों को सावधानी से देखा जाना चाहिए। रणनीति मापदंडों को अनुकूलित करके, अतिरिक्त तकनीकी संकेतकों को शामिल करके और अनुकूलन तंत्रों को लागू करके, रणनीति के प्रदर्शन को और बढ़ाया जा सकता है।


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start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 3h
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/
// © PresentTrading

// The "Double Vegas SuperTrend Enhanced" strategy uses two SuperTrend indicators with different ATR and Vegas Channel settings 
// to identify market trends and generate trades. Trades are executed only when both SuperTrends align in the same direction. 
// The strategy includes configurable take-profit and stop-loss levels, and plots the SuperTrend levels on the chart.

//@version=5
strategy("Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", shorttitle="Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", overlay=true, overlay = false, 
 precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
 default_qty_value = 10, initial_capital= 10000)


// Input settings allow the user to customize the strategy's parameters.
tradeDirectionChoice = input.string(title="Trade Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"]) // Option to select the trading direction

// Settings for the first Vegas SuperTrend
atrPeriod1 = input(10, "ATR Period for SuperTrend 1") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow1 = input(100, "Vegas Window Length 1") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier1 = input(5, "SuperTrend Multiplier Base 1") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment1 = input.float(5, "Volatility Adjustment Factor 1") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width

// Settings for the second Vegas SuperTrend
atrPeriod2 = input(5, "ATR Period for SuperTrend 2") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow2 = input(200, "Vegas Window Length 2") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier2 = input(7, "SuperTrend Multiplier Base 2") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment2 = input.float(7, "Volatility Adjustment Factor 2") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width

// Settings for Hold Days and TPSL Conditions
useHoldDays = input.bool(true, title="Use Hold Days")
holdDays = input.int(5, title="Hold Days", minval=1, maxval=60, step=1)
TPSLCondition = input.string("None", "TPSL Condition", options=["TP", "SL", "Both", "None"])
takeProfitPerc = input(30.0, title="Take Profit (%)")
stopLossPerc = input(20.0, title="Stop Loss (%)")

// Calculate the first Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage1 = ta.sma(close, vegasWindow1)
vegasChannelStdDev1 = ta.stdev(close, vegasWindow1)
vegasChannelUpper1 = vegasMovingAverage1 + vegasChannelStdDev1
vegasChannelLower1 = vegasMovingAverage1 - vegasChannelStdDev1

// Adjust the first SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth1 = vegasChannelUpper1 - vegasChannelLower1
adjustedMultiplier1 = superTrendMultiplier1 + volatilityAdjustment1 * (channelVolatilityWidth1 / vegasMovingAverage1)

// Calculate the first SuperTrend indicator values.
averageTrueRange1 = ta.atr(atrPeriod1)
superTrendUpper1 = hlc3 - (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
superTrendLower1 = hlc3 + (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
var float superTrendPrevUpper1 = na
var float superTrendPrevLower1 = na
var int marketTrend1 = 1

// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the first SuperTrend.
superTrendPrevUpper1 := nz(superTrendPrevUpper1[1], superTrendUpper1)
superTrendPrevLower1 := nz(superTrendPrevLower1[1], superTrendLower1)
marketTrend1 := close > superTrendPrevLower1 ? 1 : close < superTrendPrevUpper1 ? -1 : nz(marketTrend1[1], 1)
superTrendUpper1 := marketTrend1 == 1 ? math.max(superTrendUpper1, superTrendPrevUpper1) : superTrendUpper1
superTrendLower1 := marketTrend1 == -1 ? math.min(superTrendLower1, superTrendPrevLower1) : superTrendLower1
superTrendPrevUpper1 := superTrendUpper1
superTrendPrevLower1 := superTrendLower1

// Calculate the second Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage2 = ta.sma(close, vegasWindow2)
vegasChannelStdDev2 = ta.stdev(close, vegasWindow2)
vegasChannelUpper2 = vegasMovingAverage2 + vegasChannelStdDev2
vegasChannelLower2 = vegasMovingAverage2 - vegasChannelStdDev2

// Adjust the second SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth2 = vegasChannelUpper2 - vegasChannelLower2
adjustedMultiplier2 = superTrendMultiplier2 + volatilityAdjustment2 * (channelVolatilityWidth2 / vegasMovingAverage2)

// Calculate the second SuperTrend indicator values.
averageTrueRange2 = ta.atr(atrPeriod2)
superTrendUpper2 = hlc3 - (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
superTrendLower2 = hlc3 + (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
var float superTrendPrevUpper2 = na
var float superTrendPrevLower2 = na
var int marketTrend2 = 1

// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the second SuperTrend.
superTrendPrevUpper2 := nz(superTrendPrevUpper2[1], superTrendUpper2)
superTrendPrevLower2 := nz(superTrendPrevLower2[1], superTrendLower2)
marketTrend2 := close > superTrendPrevLower2 ? 1 : close < superTrendPrevUpper2 ? -1 : nz(marketTrend2[1], 1)
superTrendUpper2 := marketTrend2 == 1 ? math.max(superTrendUpper2, superTrendPrevUpper2) : superTrendUpper2
superTrendLower2 := marketTrend2 == -1 ? math.min(superTrendLower2, superTrendPrevLower2) : superTrendLower2
superTrendPrevUpper2 := superTrendUpper2
superTrendPrevLower2 := superTrendLower2

// Enhanced Visualization
// Plot the SuperTrend and Vegas Channel for visual analysis for both lengths.
plot(marketTrend1 == 1 ? superTrendUpper1 : na, "SuperTrend Upper 1", color=color.green, linewidth=2)
plot(marketTrend1 == -1 ? superTrendLower1 : na, "SuperTrend Lower 1", color=color.red, linewidth=2)

plot(marketTrend2 == 1 ? superTrendUpper2 : na, "SuperTrend Upper 2", color=color.rgb(31, 119, 130), linewidth=2)
plot(marketTrend2 == -1 ? superTrendLower2 : na, "SuperTrend Lower 2", color=color.rgb(120, 42, 26), linewidth=2)

// Detect trend direction changes and plot entry/exit signals for both lengths.
trendShiftToBullish1 = marketTrend1 == 1 and marketTrend1[1] == -1
trendShiftToBearish1 = marketTrend1 == -1 and marketTrend1[1] == 1

trendShiftToBullish2 = marketTrend2 == 1 and marketTrend2[1] == -1
trendShiftToBearish2 = marketTrend2 == -1 and marketTrend2[1] == 1

// Define conditions for entering long or short positions, and execute trades based on these conditions for both lengths.
enterLongCondition1 = marketTrend1 == 1
enterShortCondition1 = marketTrend1 == -1

enterLongCondition2 = marketTrend2 == 1
enterShortCondition2 = marketTrend2 == -1

// Entry conditions: Both conditions must be met for a trade to be executed.
enterLongCondition = enterLongCondition1 and enterLongCondition2 and not na(superTrendPrevUpper1[1]) and not na(superTrendPrevUpper2[1])
enterShortCondition = enterShortCondition1 and enterShortCondition2 and not na(superTrendPrevLower1[1]) and not na(superTrendPrevLower2[1])

// Variables to track entry times
var float longEntryTime = na
var float shortEntryTime = na

// Variables to track whether we have recently exited a trade to prevent re-entry in the same trend
var bool recentlyExitedLong = false
var bool recentlyExitedShort = false

// Check trade direction choice before executing trade entries.
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Short Position")
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    longEntryTime := time
    recentlyExitedLong := false
    recentlyExitedShort := false

if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Long Position")
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    shortEntryTime := time
    recentlyExitedShort := false
    recentlyExitedLong := false

// Exit conditions: Either condition being met will trigger an exit.
exitLongCondition = marketTrend1 == -1 or marketTrend2 == -1
exitShortCondition = marketTrend1 == 1 or marketTrend2 == 1

// Close positions based on exit conditions or hold days.
if (useHoldDays and not na(longEntryTime) and (time >= longEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long Position")
    longEntryTime := na
    recentlyExitedLong := true

if (useHoldDays and not na(shortEntryTime) and (time >= shortEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short Position")
    shortEntryTime := na
    recentlyExitedShort := true

if (not useHoldDays and exitLongCondition and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long Position")
    longEntryTime := na
    recentlyExitedLong := true

if (not useHoldDays and exitShortCondition and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short Position")
    shortEntryTime := na
    recentlyExitedShort := true

// Reset recently exited flags on trend change to allow re-entry on a new trend
if (trendShiftToBullish1 or trendShiftToBullish2)
    recentlyExitedLong := false

if (trendShiftToBearish1 or trendShiftToBearish2)
    recentlyExitedShort := false

// Conditional Profit and Loss Management
if (TPSLCondition == "TP" or TPSLCondition == "Both") 
    // Apply take profit conditions
    strategy.exit("TakeProfit_Long", "Long Position", limit=close * (1 + takeProfitPerc / 100))
    strategy.exit("TakeProfit_Short", "Short Position", limit=close * (1 - takeProfitPerc / 100))

if (TPSLCondition == "SL" or TPSLCondition == "Both") 
    // Apply stop loss conditions
    strategy.exit("StopLoss_Long", "Long Position", stop=close * (1 - stopLossPerc / 100))
    strategy.exit("StopLoss_Short", "Short Position", stop=close * (1 + stopLossPerc / 100))

// Ensure that new entry signals can override the hold days condition
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Short Position")
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    longEntryTime := time
    recentlyExitedLong := false
    recentlyExitedShort := false

if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Long Position")
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    shortEntryTime := time
    recentlyExitedShort := false
    recentlyExitedLong := false


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