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अस्थिरता फ़िल्टर के साथ रणनीति के बाद बहु-गतिशील औसत क्रॉसओवर प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-07-29 13:37:09
टैगःएमएईएमएएसएमएडब्ल्यूएमएवीडब्ल्यूएमएएसएमएमएआरएमए

अवलोकन

यह रणनीति कई चलती औसत क्रॉसओवर और अस्थिरता फ़िल्टरिंग पर आधारित एक प्रवृत्ति-अनुसरण ट्रेडिंग प्रणाली है। यह बाजार के रुझानों की पहचान करने के लिए विभिन्न अवधियों के तीन चलती औसत का उपयोग करता है और बैल / भालू बाजार निर्धारण के लिए एक चौथे चलती औसत को बेंचमार्क के रूप में उपयोग करता है। यह रणनीति कम अस्थिरता वातावरण में व्यापार से बचने के लिए एक ट्रेडिंग फ़िल्टर के रूप में अस्थिरता संकेतक को भी शामिल करती है। यह लंबी और छोटी दोनों पदों का समर्थन करती है और लचीली स्थिति प्रबंधन और स्टॉप-लॉस तंत्र प्रदान करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

चलती औसत चयनः रणनीति प्रवृत्तियों को निर्धारित करने के लिए तीन मुख्य चलती औसत (अल्पकालिक, मध्यमकालिक और दीर्घकालिक) का उपयोग करती है। उपयोगकर्ता छह पूर्वनिर्धारित चलती औसत में से चुन सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक को गणना अवधि, डेटा स्रोत और प्रकार (जैसे, एसएमए, ईएमए) सहित मापदंडों के साथ व्यक्तिगत रूप से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
प्रवृत्ति निर्धारण:
- तेजी का रुझानः जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से ऊपर हो और मध्यमकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से ऊपर हो।
- मंदी का रुझान: जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से नीचे हो और मध्यमकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से नीचे हो।
बुल/बियर बाजार निर्धारण: एक वैकल्पिक चौथे चलती औसत का उपयोग बुल और बियर बाजारों के लिए एक विभाजन रेखा के रूप में किया जा सकता है। केवल लंबी स्थिति की अनुमति है जब मूल्य इस रेखा से ऊपर है, और केवल छोटी स्थिति जब नीचे है।
अस्थिरता फ़िल्टरः उच्चतम और निम्नतम कीमतों पर आधारित अस्थिरता सूचक का उपयोग किया जाता है। रणनीति केवल तब ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है जब अस्थिरता उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित सीमा से अधिक होती है।
प्रविष्टि तर्कः
- लॉन्ग एंट्रीः जब तेजी की प्रवृत्ति की पुष्टि हो जाती है, अस्थिरता की स्थिति पूरी हो जाती है, और कीमत दीर्घकालिक एमए से ऊपर होती है, तब लॉन्ग पोजीशन दर्ज करें।
- शॉर्ट एंट्रीः जब मंदी की प्रवृत्ति की पुष्टि होती है, अस्थिरता की स्थिति पूरी होती है और कीमत दीर्घकालिक एमए से नीचे होती है, तब शॉर्ट पोजीशन दर्ज करें।
बाहर निकलने का तर्कः
- आंशिक निकासः जब प्रवृत्ति उलट जाती है तो स्थिति का एक निश्चित प्रतिशत बंद कर दिया जाता है (मध्यमकालिक एमए फिर से दीर्घकालिक एमए को पार करता है) ।
- पूर्ण निकासः जब कीमत बुल/बियर बाजार की विभाजन रेखा को पार करती है तो विपरीत दिशा में सभी पदों को बंद कर दें।
स्टॉप लॉसः एक निश्चित प्रतिशत स्टॉप लॉस का उपयोग करता है, जिसे उपयोगकर्ता द्वारा अनुकूलित किया जा सकता है।
स्थिति प्रबंधनः प्रत्येक व्यापार के लिए खाता इक्विटी का एक निश्चित प्रतिशत उपयोग करता है, जिसे उपयोगकर्ता द्वारा अनुकूलित किया जा सकता है।

रणनीतिक लाभ

बहुआयामी रुझान विश्लेषणः कई चलती औसत का उपयोग करके, रणनीति बाजार के रुझानों को अधिक व्यापक रूप से पकड़ सकती है, झूठे संकेतों को कम कर सकती है।
लचीला पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशनः उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों और व्यापारिक साधनों की विशेषताओं के अनुसार विभिन्न मापदंडों को लचीले ढंग से समायोजित कर सकते हैं, जिसमें एमए प्रकार, अवधि और डेटा स्रोत शामिल हैं।
अस्थिरता फ़िल्टरिंगः अस्थिरता सूचक को शामिल करके, रणनीति कम अस्थिरता वाले वातावरण में व्यापार से बच सकती है, सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करती है।
बुल/बियर बाजार अनुकूलन: वैकल्पिक बुल/बियर बाजार निर्धारण तंत्र रणनीति को विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल करने की अनुमति देता है, जिससे विपरीत प्रवृत्ति वाले ट्रेडों को कम किया जा सकता है।
गतिशील स्थिति प्रबंधन: इक्विटी आधारित स्थिति प्रबंधन पद्धति खाता आकार में परिवर्तन के साथ स्वचालित रूप से व्यापार आकार को समायोजित करती है।
बहुस्तरीय जोखिम नियंत्रण: इसमें कई जोखिम नियंत्रण तंत्र शामिल हैं जैसे कि अस्थिरता फ़िल्टरिंग, रुझान की पुष्टि, आंशिक स्थिति बंद और निश्चित स्टॉप लॉस।
द्विदिशात्मक व्यापारः विभिन्न बाजार स्थितियों में व्यापार के अवसर प्रदान करने के लिए लंबी और छोटी दोनों स्थितियों का समर्थन करता है।
दृश्य सहायताः रणनीति चार्ट पर विभिन्न चलती औसत और व्यापार संकेत लेबलों को प्लॉट करती है, जिससे सहज विश्लेषण और बैकटेस्टिंग की सुविधा होती है।

रणनीतिक जोखिम

पिछड़ापन की प्रकृतिः मूविंग एवरेज स्वाभाविक रूप से पिछड़ा हुआ संकेतक है, जिससे लाभप्रदता को प्रभावित करते हुए प्रवेश और निकास के समय में थोड़ी देरी हो सकती है।
रेंजिंग मार्केट में खराब प्रदर्शनः साइडवेज, चंचल बाजारों में, रणनीति अक्सर झूठे संकेत उत्पन्न कर सकती है, जिससे ओवरट्रेडिंग और नुकसान हो सकता है।
पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति का प्रदर्शन पैरामीटर सेटिंग्स पर बहुत निर्भर करता है और विभिन्न बाजारों और समय सीमाओं के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों की आवश्यकता हो सकती है।
ड्रॉडाउन जोखिमः रुझान उलटने के दौरान, रणनीति समय पर पूरी तरह से पदों से बाहर नहीं निकल सकती है, जिससे संभावित रूप से महत्वपूर्ण ड्रॉडाउन हो सकता है।
तकनीकी संकेतकों पर अत्यधिक निर्भरताः रणनीति पूरी तरह से तकनीकी संकेतकों पर आधारित है, मौलिक कारकों को नजरअंदाज करती है, जिससे प्रमुख समाचारों या घटनाओं के दौरान खराब प्रदर्शन हो सकता है।
धन प्रबंधन जोखिमः फिक्स्ड प्रतिशत स्थिति आकार पद्धति के परिणामस्वरूप लगातार घाटे के दौरान अत्यधिक जोखिम का जोखिम हो सकता है।
स्टॉप लॉस सेटिंगः फिक्स्ड प्रतिशत स्टॉप लॉस सभी बाजार वातावरण के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है और उच्च अस्थिरता की अवधि के दौरान समय से पहले बाहर निकलने का कारण बन सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

अनुकूली मापदंडः बाजार की स्थितियों के आधार पर चलती औसत मापदंडों और अस्थिरता की सीमाओं को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए अनुकूली तंत्र पेश करें।
मल्टी टाइमफ्रेम विश्लेषणः प्रवृत्ति निर्धारण की सटीकता में सुधार के लिए लंबी और छोटी समय सीमाओं से जानकारी शामिल करें।
अस्थिरता संकेतक अनुकूलन: बाजार की स्थिति का अधिक सटीक आकलन करने के लिए एटीआर या बोलिंगर बैंडविड्थ जैसे अधिक परिष्कृत अस्थिरता संकेतक का उपयोग करने पर विचार करें।
गति संकेतक एकीकरणः प्रवेश और निकास समय अनुकूलित करने के लिए आरएसआई या एमएसीडी जैसे गति संकेतक को मिलाएं।
स्टॉप लॉस तंत्र में सुधारः बाजार की अस्थिरता के अनुकूल होने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप या एटीआर आधारित गतिशील स्टॉप लॉस लागू करें।
बाजार भावना एकीकरणः विभिन्न बाजार वातावरण में रणनीति प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए VIX जैसे बाजार भावना संकेतकों को शामिल करें।
स्थिति प्रबंधन अनुकूलनः जोखिम नियंत्रण में सुधार के लिए अस्थिरता या वर्तमान लाभ/हानि के आधार पर गतिशील स्थिति आकार लागू करें।
मौलिक फ़िल्टर जोड़ना: उच्च जोखिम वाले समय के दौरान व्यापार से बचने के लिए महत्वपूर्ण आर्थिक आंकड़ों की रिलीज़ या कंपनी की कमाई की रिपोर्ट जैसे मौलिक कारकों पर विचार करें।
मशीन लर्निंग अनुकूलनः पैरामीटर संयोजन और निर्णय नियमों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें, रणनीति अनुकूलन क्षमता में सुधार करें।
बैकटेस्टिंग और फॉरवर्ड टेस्टिंगः रणनीति की मजबूती को सत्यापित करने के लिए विभिन्न बाजारों और समय अवधि में अधिक व्यापक बैकटेस्टिंग और फॉरवर्ड टेस्टिंग करना।

निष्कर्ष

मल्टि-मोविंग एवरेज क्रॉसओवर ट्रेंड फॉलोइंग स्ट्रैटेजी विथ वोलाइटिटी फिल्टर एक व्यापक और लचीली ट्रेडिंग सिस्टम है जो कई मूविंग एवरेज, वोलाइटिटी इंडिकेटर और ट्रेंड-फॉलोइंग सिद्धांतों को जोड़ती है। बहु-आयामी ट्रेंड विश्लेषण और सख्त जोखिम नियंत्रण के माध्यम से, रणनीति में विभिन्न बाजार वातावरण में लगातार रुझानों को पकड़ने की क्षमता है। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को पैरामीटर अनुकूलन और बाजार अनुकूलन क्षमता के मुद्दों पर ध्यान देने की आवश्यकता है, और रणनीति प्रदर्शन को और बढ़ाने के लिए अधिक उन्नत तकनीकी संकेतकों और जोखिम प्रबंधन तकनीकों को पेश करने पर विचार करना चाहिए। कुल मिलाकर, यह एक ठोस रणनीति ढांचा है जो आगे के शोध और अनुकूलन के लिए एक अच्छी नींव प्रदान करता है।

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="WODIsMA Strategy", shorttitle="WMA_Strategy", overlay=true, overlay=true, pyramiding=2, default_qty_value=6, default_qty_type=strategy.fixed, initial_capital=1000, currency=currency.USD)

// 用户输入参数
capital_pct = input.float(20, title="每笔订单使用的资金百分比(%)", minval=0.1, maxval=100, group="Position") / 100
close_pct = input.float(20, title="每次平仓使用的百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100
stop_loss_user = input.float(10, title="止损百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100
allow_long = input.bool(true, title="是否做多", group="Position")
allow_short = input.bool(true, title="是否做空", group="Position")

// 用户选择的移动平均线
short_term_ma = input.string("MA 0", title="短期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
mid_term_ma = input.string("MA 1", title="中期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
long_term_ma = input.string("MA 2", title="长期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
bull_bear_ma = input.string("MA 3", title="牛熊趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
enable_bull_bear = input.bool(false, title="是否启用牛熊趋势线", group="TrendIdentify")
// 波动率指标参数
volatility_k = input.int(60, title="波动率数值K线数" , group="volatility")
volatility_threshold = input.float(1, minval=0, title="波动率值 0则不使用(%)", group="volatility")

// 定义不同类型的移动平均线函数
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

// 定义每根均线的输入参数和颜色
length0 = input.int(16, minval=1, title="Length 0", group="MA 0")
source0 = input.source(hl2, title="Source 0", group="MA 0")
type0 = input.string("SMA", title="Type 0", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 0")
timeframe0 = input.timeframe("", title="Timeframe 0", group="MA 0")
color0 = input.color(color.gray, title="Color 0", group="MA 0")
show0 = input.bool(true, title="Show MA 0", group="MA 0")

length1 = input.int(48, minval=1, title="Length 1", group="MA 1")
source1 = input.source(hl2, title="Source 1", group="MA 1")
type1 = input.string("SMA", title="Type 1", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 1")
timeframe1 = input.timeframe("", title="Timeframe 1", group="MA 1")
color1 = input.color(color.aqua, title="Color 1", group="MA 1")
show1 = input.bool(true, title="Show MA 1", group="MA 1")

length2 = input.int(144, minval=1, title="Length 2", group="MA 2")
source2 = input.source(hl2, title="Source 2", group="MA 2")
type2 = input.string("SMA", title="Type 2", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 2")
timeframe2 = input.timeframe("", title="Timeframe 2", group="MA 2")
color2 = input.color(color.orange, title="Color 2", group="MA 2")
show2 = input.bool(true, title="Show MA 2", group="MA 2")

length3 = input.int(432, minval=1, title="Length 3", group="MA 3")
source3 = input.source(hl2, title="Source 3", group="MA 3")
type3 = input.string("SMA", title="Type 3", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 3")
timeframe3 = input.timeframe("", title="Timeframe 3", group="MA 3")
color3 = input.color(color.green, title="Color 3", group="MA 3")
show3 = input.bool(true, title="Show MA 3", group="MA 3")

length4 = input.int(91, minval=1, title="Length 4", group="MA 4")
source4 = input.source(hl2, title="Source 4", group="MA 4")
type4 = input.string("SMA", title="Type 4", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 4")
timeframe4 = input.timeframe("D", title="Timeframe 4", group="MA 4")
color4 = input.color(color.rgb(159, 110, 208), title="Color 4", group="MA 4") // 浅紫色
style4 = input.string("step", title="Style 4", options=["line", "step"], group="MA 4")
show4 = input.bool(false, title="Show MA 4", group="MA 4")

length5 = input.int(182, minval=1, title="Length 5", group="MA 5")
source5 = input.source(hl2, title="Source 5", group="MA 5")
type5 = input.string("SMA", title="Type 5", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 5")
timeframe5 = input.timeframe("D", title="Timeframe 5", group="MA 5")
color5 = input.color(color.red, title="Color 5", group="MA 5")
style5 = input.string("step", title="Style 5", options=["line", "step"], group="MA 5")
show5 = input.bool(true, title="Show MA 5", group="MA 5")

// 计算每根均线的值
value0 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe0, ma(source0, length0, type0))
value1 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe1, ma(source1, length1, type1))
value2 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe2, ma(source2, length2, type2))
value3 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe3, ma(source3, length3, type3))
value4 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe4, ma(source4, length4, type4))
value5 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe5, ma(source5, length5, type5))

// 绘制每根均线
plot(show0 ? value0 : na, title="MA 0", color=color0)
plot(show1 ? value1 : na, title="MA 1", color=color1)
plot(show2 ? value2 : na, title="MA 2", color=color2)
plot(show3 ? value3 : na, title="MA 3", color=color3)
plot(show4 ? value4 : na, title="MA 4", color=color4, style=style4 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2)
plot(show5 ? value5 : na, title="MA 5", color=color5, style=style5 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2)

// 添加策略部分

// 选择均线值
get_ma_value(ma_name) =>
    if (ma_name == "MA 0")
        value0
    else if (ma_name == "MA 1")
        value1
    else if (ma_name == "MA 2")
        value2
    else if (ma_name == "MA 3")
        value3
    else if (ma_name == "MA 4")
        value4
    else
        value5

short_ma_value = get_ma_value(short_term_ma)
mid_ma_value = get_ma_value(mid_term_ma)
long_ma_value = get_ma_value(long_term_ma)
bull_bear_ma_value = get_ma_value(bull_bear_ma)

// 计算波动率
high_close = ta.highest(high, volatility_k)
low_close = ta.lowest(low, volatility_k)
volatility = 100 * (high_close - low_close) / low_close

// 波动率条件背景色
volatilityCondition = (volatility > volatility_threshold)
volatilityConditionBG = (volatility > volatility_threshold) and volatility_threshold != 0

bgcolor(volatilityConditionBG ? color.new(color.green, 90) : na, title="Volatility Background")

// 策略信号
long_condition = (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value))
short_condition = (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value))

var float stop_level_long = na
var float stop_level_short = na

// 执行策略
if (volatilityCondition and allow_long and (not enable_bull_bear or close > bull_bear_ma_value)) 
    if (long_condition and close > long_ma_value)  // 判断是否立即触发止损
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=capital_pct * strategy.equity / close)
        label.new(bar_index, low*0.996, text="BUY", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)

if (volatilityCondition and allow_short and (not enable_bull_bear or close < bull_bear_ma_value)) 
    if (short_condition and close < long_ma_value)  // 判断是否立即触发止损
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=capital_pct * strategy.equity / close)
        label.new(bar_index, high*1.004, text="SELL", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)

// 部分平仓逻辑
if (enable_bull_bear)
    // 当当前价格处在牛熊趋势均线之下时
    if (close < bull_bear_ma_value)
        // 平所有多仓
        if (strategy.position_size > 0)
            strategy.close("Long", comment="平所有多仓")
            label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
        // 当短期均线在长期均线之上时，中期均线向上穿过长期均线，平空
        if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
            if (strategy.position_size < 0)
                strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空")
                label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)

    // 当当前价格处在牛熊趋势均线之上时
    if (close > bull_bear_ma_value)
        // 平所有空仓
        if (strategy.position_size < 0)
            strategy.close("Short", comment="平所有空仓")
            label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
        // 当短期均线在长期均线之下时，中期均线向下穿过长期均线，平多
        if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
            if (strategy.position_size > 0)
                strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多")
                label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
else if (not enable_bull_bear and not (allow_long and allow_short))
    // 当短期均线在长期均线之上时，中期均线向上穿过长期均线，平空
    if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
        if (strategy.position_size < 0)
            strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空")
            label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)

    // 当短期均线在长期均线之下时，中期均线向下穿过长期均线，平多
    if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
        if (strategy.position_size > 0)
            strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多")
            label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)

// 止损处理
if (strategy.position_size > 0)
    stop_level_long_user = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_user)
    strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_level_long_user)
else if (strategy.position_size < 0)
    stop_level_short_user = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_user)
    strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Short", stop=stop_level_short_user)

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