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चलती औसत फ़िल्टर के साथ ऐतिहासिक ब्रेकआउट ट्रेंड सिस्टम (HBTS)

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-05 14:40:05
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अवलोकन

यह रणनीति ऐतिहासिक मूल्य ब्रेकआउट और चलती औसत फ़िल्टर पर आधारित एक प्रवृत्ति के बाद प्रणाली है। यह बाजार के रुझानों की पहचान करने के लिए बहु-अवधि मूल्य ब्रेकआउट संकेतों को चलती औसत के साथ जोड़ती है, मध्यम से दीर्घकालिक बाजार आंदोलनों को पकड़ने के लिए सख्त प्रवेश और निकास नियमों का उपयोग करती है। यह रणनीति लंबे संकेतों के लिए 55-दिवसीय मूल्य ब्रेकआउट, निकास के लिए 20-दिवसीय मूल्य ब्रेकआउट का उपयोग करती है, और झूठे ब्रेकआउट जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एक प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में 200-दिवसीय चलती औसत को शामिल करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

मूल तर्क मूल्य ब्रेकआउट और प्रवृत्ति के आधार पर बनाया गया है। विशेष रूप सेः

  1. प्रवेश संकेतः सिस्टम एक लंबा संकेत उत्पन्न करता है जब मूल्य 55-दिवसीय उच्च बनाता है और 200-दिवसीय चलती औसत से ऊपर बंद होता है
  2. एक्जिट सिग्नलः जब कीमत 20 दिन के निचले स्तर से नीचे जाती है तो सिस्टम पदों को बंद कर देता है
  3. ट्रेंड फ़िल्टर: 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग मुख्य ट्रेंड सूचक के रूप में करता है, केवल औसत से ऊपर के लॉन्ग दर्ज करता है
  4. स्थिति प्रबंधनः प्रत्येक व्यापार के लिए खाता स्वामित्व का 10% उपयोग करता है
  5. चलती औसत विकल्पः बाजार की विशेषताओं के आधार पर लचीलापन की अनुमति देते हुए SMA, EMA, WMA, VWMA का समर्थन करता है

रणनीतिक लाभ

  1. स्पष्ट तर्कः रणनीति क्लासिक मूल्य ब्रेकआउट और चलती औसत संकेतकों का उपयोग करती है, जिसे समझना और निष्पादित करना आसान है
  2. मजबूत जोखिम नियंत्रणः स्पष्ट स्टॉप-लॉस स्थितियां हैं, चलती औसत फ़िल्टर और स्थिति नियंत्रण के माध्यम से जोखिम का प्रबंधन करता है
  3. उच्च अनुकूलन क्षमताः विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुरूप मापदंडों के माध्यम से समायोजित किया जा सकता है
  4. मजबूत प्रवृत्ति कैप्चरः प्रवृत्ति की दिशा की पुष्टि करने के लिए कई समय सीमा मूल्य ब्रेकआउट का उपयोग करता है
  5. उच्च स्वचालनः स्पष्ट रणनीति नियम कार्यक्रमात्मक कार्यान्वयन को सुविधाजनक बनाते हैं

रणनीतिक जोखिम

  1. बाजार जोखिमः समेकन के चरणों के दौरान झूठे ब्रेकआउट के लिए प्रवण
  2. फिसलने का जोखिमः कम तरल बाजारों में महत्वपूर्ण फिसलने का अनुभव हो सकता है
  3. रुझान उलटा होने का जोखिम: प्रमुख रुझान मोड़ के करीब बड़े ड्रॉडाउन की संभावना
  4. पैरामीटर संवेदनशीलता: विभिन्न बाजार वातावरणों में इष्टतम पैरामीटर काफी भिन्न हो सकते हैं।
  5. धन प्रबंधन जोखिमः कुछ स्थितियों में फिक्स्ड प्रोपोजिशनिंग बहुत जोखिम भरा हो सकता है

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सिग्नल पुष्टिकरणः झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए वॉल्यूम ब्रेकआउट और अन्य सहायक संकेतक जोड़ सकता है
  2. गतिशील स्टॉप लॉस: गतिशील स्टॉप लॉस के लिए एटीआर और अन्य अस्थिरता संकेतकों को शामिल करें
  3. स्थिति प्रबंधन: बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें
  4. मल्टी टाइमफ्रेम विश्लेषणः सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार के लिए अधिक टाइमफ्रेम विश्लेषण जोड़ें
  5. बाजार परिवेश की पहचानः वर्तमान बाजार स्थितियों का आकलन करने के लिए रुझान की ताकत के संकेतक जोड़ें

सारांश

यह एक रणनीतिक प्रणाली है जो क्लासिक कछुए व्यापार नियमों को आधुनिक तकनीकी विश्लेषण उपकरणों के साथ जोड़ती है। यह मूल्य ब्रेकआउट के माध्यम से रुझानों को पकड़ती है, चलती औसत का उपयोग करके दिशा की पुष्टि करती है, और उचित स्थिति प्रबंधन के साथ जोखिम को नियंत्रित करती है। रणनीति तर्क स्पष्ट, व्यावहारिक है, और इसमें अच्छी स्केलेबिलिटी है। जबकि यह चंचल बाजारों में कम प्रदर्शन कर सकता है, उचित पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के माध्यम से, यह अभी भी ट्रेंडिंग बाजारों में स्थिर रिटर्न प्राप्त कर सकता है। व्यापारियों को विशिष्ट बाजार विशेषताओं के आधार पर मापदंडों को समायोजित करने और लाइव ट्रेडिंग के लिए आवेदन करते समय व्यापक धन प्रबंधन प्रणाली स्थापित करने की सलाह दी जाती है।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Turtle Traders - Andrei", overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// ====== Inputs ======
// Período para a máxima das compras
lookback_buy = input.int(title="Período para Máxima de Compra", defval=55, minval=1)

// Período para a mínima das vendas
lookback_sell = input.int(title="Período para Mínima de Venda", defval=20, minval=1)

// Período da Média Móvel
ma_length = input.int(title="Período da Média Móvel", defval=200, minval=1)

// Tipo de Média Móvel
ma_type = input.string(title="Tipo de Média Móvel", defval="SMA", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"])

// ====== Cálculos ======
// Cálculo da Média Móvel baseada no tipo selecionado
ma = switch ma_type
    "SMA" => ta.sma(close, ma_length)
    "EMA" => ta.ema(close, ma_length)
    "WMA" => ta.wma(close, ma_length)
    "VWMA" => ta.vwma(close, ma_length)

// Cálculo da máxima dos últimos 'lookback_buy' candles
highest_buy = ta.highest(high, lookback_buy)

// Cálculo da mínima dos últimos 'lookback_sell' candles
lowest_sell = ta.lowest(low, lookback_sell)

// ====== Condições de Negociação ======
// Condição de entrada: fechamento acima da máxima dos últimos 'lookback_buy' candles E acima da MA
longCondition = (high == highest_buy) and (close > ma)

if (longCondition)
    strategy.entry("Comprar", strategy.long)

// Condição de saída: fechamento abaixo da mínima dos últimos 'lookback_sell' candles
exitCondition = (low == lowest_sell)

if (exitCondition)
    strategy.close("Comprar")

// ====== Plotagens ======
// Plotar a máxima de 'lookback_buy' candles
plot(highest_buy, color=color.green, title="Máxima", linewidth=2)

// Plotar a mínima de 'lookback_sell' candles
plot(lowest_sell, color=color.red, title="Mínima", linewidth=2)

// Plotar a Média Móvel
plot(ma, color=color.blue, title="Média Móvel", linewidth=2)

// ====== Sinais Visuais ======
// Sinal de entrada
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, 
          style=shape.labelup, title="Sinal de Compra", text="")

// Sinal de saída
plotshape(series=exitCondition, location=location.abovebar, color=color.red, 
          style=shape.labeldown, title="Sinal de Venda", text="")
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