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T3 चलती औसत रुझान ट्रेलिंग स्टॉप लॉस के साथ रणनीति के बाद

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-11-28 15:17:13
टैगःT3MAएसएमएईएमए

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अवलोकन

यह रणनीति एक व्यापक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो टी 3 मूविंग एवरेज, ट्रेंड फॉलोइंग और ट्रेलिंग स्टॉप लॉस तंत्र को जोड़ती है। यह रणनीति टी 3 मूविंग एवरेज का उपयोग करके बाजार की प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करती है, लेमन ट्रेंड इंडिकेटर और टीडीएफआई संकेतक का उपयोग करके संकेतों की पुष्टि करती है, और एक जोखिम प्रबंधन प्रणाली को शामिल करती है जो ट्रेंड्स को पकड़ने और जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप को फिक्स्ड स्टॉप के साथ जोड़ती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति में तीन मुख्य घटक शामिल हैंः प्रवृत्ति पहचान, संकेत पुष्टि और जोखिम प्रबंधन। सबसे पहले, यह T3 मूविंग एवरेज का उपयोग प्राथमिक प्रवृत्ति पहचान उपकरण के रूप में करता है, जो छह गुना घातीय चलती औसत गणनाओं के माध्यम से चिकनी बनाए रखते हुए देरी को कम करता है। दूसरा, यह नींबू प्रवृत्ति संकेतक का उपयोग करके मूल्य अस्थिरता रेंज की गणना करता है और TDFI संकेतक के साथ संकेतों को फ़िल्टर करता है, केवल जब मूल्य अस्थिरता रेंज के माध्यम से टूटता है और TDFI पुष्टि करता है तो व्यापार संकेत उत्पन्न करता है। अंत में, रणनीति जोखिम प्रबंधन के लिए ट्रेलिंग और फिक्स्ड स्टॉप के संयोजन का उपयोग करती है, जिसमें सुरक्षा के रूप में फिक्स्ड स्टॉप बनाए रखते हुए कीमत सीमा स्तर तक पहुंचने के बाद सक्रिय होने वाले ट्रेलिंग स्टॉप के साथ।

रणनीतिक लाभ

  1. कई सिग्नल पुष्टिकरण तंत्र व्यापार की सटीकता में सुधार करते हैं
  2. T3 चलती औसत झूठे ब्रेकआउट के प्रभाव को कम करता है
  3. लचीली जोखिम प्रबंधन प्रणाली जो रुझानों को विकसित करने की अनुमति देते हुए लाभ की रक्षा करती है
  4. चरणबद्ध लाभ प्राप्ति के लिए आंशिक स्थिति बाहर निकलने का समर्थन करता है
  5. विभिन्न बाजार स्थितियों में अनुकूलन के लिए अत्यधिक समायोज्य मापदंड

रणनीतिक जोखिम

  1. जटिल T3 मूविंग एवरेज की गणना में गणना में देरी हो सकती है
  2. कई संकेतों की पुष्टि से व्यापार के अवसरों को खोया जा सकता है
  3. अस्थिर बाजार स्थितियों के दौरान ट्रेलिंग स्टॉप्स समय से पहले ट्रिगर हो सकते हैं
  4. प्रभावी संकेत उत्पन्न करने के लिए महत्वपूर्ण मूल्य आंदोलनों की आवश्यकता होती है
  5. विभिन्न बाजारों में अक्सर झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है

अनुकूलन दिशाएँ

  1. ट्रेलिंग स्टॉप मापदंडों को समायोजित करने के लिए अस्थिरता संकेतक पेश करें
  2. विभिन्न पैरामीटर सेट के लिए बाजार वातावरण पहचान मॉड्यूल जोड़ें
  3. बेहतर संकेत समय के लिए टीडीएफआई संकेतक गणना अवधि का अनुकूलन
  4. संकेत की पुष्टि के लिए वॉल्यूम कारकों को शामिल करने पर विचार करें
  5. अनुसंधान अनुकूली आंशिक लाभ लेने के अनुपात के तंत्र

निष्कर्ष

यह एक व्यापक रूप से डिज़ाइन की गई ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति है जो कई तकनीकी संकेतकों के माध्यम से विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल और प्रभावी जोखिम प्रबंधन सुनिश्चित करती है। रणनीति का मॉड्यूलर डिज़ाइन अच्छी विस्तार और अनुकूलन क्षमता प्रदान करता है, जिससे यह मध्यम से दीर्घकालिक ट्रेंड फॉलोइंग सिस्टम के लिए एक नींव के रूप में उपयुक्त हो जाता है। व्यावहारिक अनुप्रयोग में, विशिष्ट ट्रेडिंग उपकरणों और बाजार की स्थितियों के आधार पर मापदंडों को अनुकूलित करने की सिफारिश की जाती है।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Lemon Trend Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
 
// Input parameters
lookbackPeriod = input.int(14, "Lookback Period")
t3Length = input.int(200, "T3 MA Length")
t3Factor = input.float(0.7, "T3 Factor", minval=0, maxval=1)

// 移动止损参数
trailingStopPct = input.float(1.5, "移动止损百分比", minval=0.1, step=0.1)
trailingStopActivationPct = input.float(1.0, "移动止损激活百分比", minval=0.1, step=0.1)
 
// === T3 Moving Average Function ===
t3(src, length, factor) =>
    // First EMA
    e1 = ta.ema(src, length)
    // Second EMA
    e2 = ta.ema(e1, length)
    // Third EMA
    e3 = ta.ema(e2, length)
    // Fourth EMA
    e4 = ta.ema(e3, length)
    // Fifth EMA
    e5 = ta.ema(e4, length)
    // Sixth EMA
    e6 = ta.ema(e5, length)
   
    c1 = -factor * factor * factor
    c2 = 3 * factor * factor + 3 * factor * factor * factor
    c3 = -6 * factor * factor - 3 * factor - 3 * factor * factor * factor
    c4 = 1 + 3 * factor + factor * factor * factor + 3 * factor * factor
   
    t3 = c1 * e6 + c2 * e5 + c3 * e4 + c4 * e3
 
// Calculate T3 MA
t3ma = t3(close, t3Length, t3Factor)
plot(t3ma, "T3 MA", color=color.blue)
 
// === Lemon Trend Indicator ===
highLowDiff = high - low
normalizedDiff = ta.sma(highLowDiff, lookbackPeriod)
upperBand = ta.highest(high, lookbackPeriod)
lowerBand = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
buySignal = ta.crossover(close, upperBand - normalizedDiff)
sellSignal = ta.crossunder(close, lowerBand + normalizedDiff)
 
// === TDFI Indicator ===
tdfiLength = input.int(14, "TDFI Length")
tdfi = ta.ema(close - close[1], tdfiLength)
tdfiSignal = ta.ema(tdfi, 9)
 
// Plot signals
plotshape(buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma, "Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma, "Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
 
// === Strategy Logic ===
longCondition = buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma
shortCondition = sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma
 
// 计算移动止损价格
var float longTrailingStop = na
var float shortTrailingStop = na

// 更新移动止损价格
if (strategy.position_size > 0)
    threshold = strategy.position_avg_price * (1 + trailingStopActivationPct / 100)
    if (high > threshold)
        stopPrice = high * (1 - trailingStopPct / 100)
        if (na(longTrailingStop) or stopPrice > longTrailingStop)
            longTrailingStop := stopPrice
    
if (strategy.position_size < 0)
    threshold = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopActivationPct / 100)
    if (low < threshold)
        stopPrice = low * (1 + trailingStopPct / 100)
        if (na(shortTrailingStop) or stopPrice < shortTrailingStop)
            shortTrailingStop := stopPrice

// Entry orders
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    longTrailingStop := na
    
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    shortTrailingStop := na
 
// Calculate stop loss and take profit levels
longStopLoss = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
shortStopLoss = ta.highest(high, lookbackPeriod)
 
// Exit conditions with fixed R:R
fixedRR = input.float(1.8, "Fixed Risk:Reward Ratio")
partialExitPct = input.float(50.0, "Partial Exit Percentage", minval=0, maxval=100) / 100
 
// 综合移动止损和固定止损
if (strategy.position_size > 0)
    longTakeProfit = strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - longStopLoss) * fixedRR
    stopPrice = na(longTrailingStop) ? longStopLoss : math.max(longStopLoss, longTrailingStop)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=longTakeProfit)
    
if (strategy.position_size < 0)
    shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - (shortStopLoss - strategy.position_avg_price) * fixedRR
    stopPrice = na(shortTrailingStop) ? shortStopLoss : math.min(shortStopLoss, shortTrailingStop)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=shortTakeProfit)

// 绘制移动止损线
plot(strategy.position_size > 0 ? longTrailingStop : na, "Long Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortTrailingStop : na, "Short Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)
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