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बहु-समय-सीमा गतिशील स्टॉप-लॉस ईएमए-स्क्रैश ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-11 15:50:38
टैगःईएमएSQMसीएमएफकेसीSLटीपीएमटीएफ

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अवलोकन

यह रणनीति एक गतिशील ट्रेडिंग प्रणाली है, जो मल्टी-टाइमफ्रेम विश्लेषण पर आधारित है, जो सिग्नल जनरेशन के लिए घातीय चलती औसत (ईएमए), स्क्वीज़ मोमेंटम इंडिकेटर (एसक्यूएम) और मनी फ्लो इंडेक्स (सीएमएफ) को जोड़ती है। मूल अवधारणा में कई समय सीमाओं के माध्यम से प्रवृत्ति की पुष्टि और जोखिम प्रबंधन के लिए गतिशील स्टॉप-लॉस अनुकूलन शामिल है। रणनीति एक अनुकूलन स्टॉप-लॉस और लाभ लेने की योजना का उपयोग करती है जो स्वचालित रूप से बाजार की अस्थिरता के आधार पर ट्रेडिंग मापदंडों को समायोजित करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करने के लिए तीन मुख्य तकनीकी संकेतकों का उपयोग करती है। सबसे पहले, यह बाजार की प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए 11-अवधि और 34-अवधि ईएमए का उपयोग करती है। दूसरा, यह मूल्य विचलन के रैखिक प्रतिगमन के माध्यम से गणना की गई बाजार के दबाव और संभावित ब्रेकआउट अवसरों का पता लगाने के लिए एक संशोधित निचोड़ गति संकेतक का उपयोग करती है। अंत में, यह एक संशोधित मनी फ्लो संकेतक के माध्यम से व्यापार दिशा की पुष्टि करता है, यह सुनिश्चित करता है कि पर्याप्त पूंजी मूल्य आंदोलनों का समर्थन करती है। रणनीति पुष्टि के बाद गतिशील स्टॉप-लॉस स्तर निर्धारित करती है, जो लाभ में वृद्धि के साथ स्वचालित रूप से समायोजित होती है, मूल्य उतार-चढ़ाव की अनुमति देते हुए लाभ की रक्षा करती है।

रणनीतिक लाभ

  1. बहुआयामी संकेत पुष्टिः कई तकनीकी संकेतकों और समय सीमाओं के एकीकरण के माध्यम से झूठे संकेतों को काफी कम करता है।
  2. बुद्धिमान जोखिम प्रबंधन: गतिशील स्टॉप-लॉस प्रणाली बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित होती है, जो समय से पहले बाहर निकलने से बचते हुए लाभ की रक्षा करती है।
  3. उच्च अनुकूलन क्षमताः रणनीति मापदंडों को विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए समायोजित किया जा सकता है।
  4. पूर्ण व्यापारिक चक्रः प्रवेश से बाहर निकलने के प्रबंधन तक स्पष्ट नियम व्यक्तिपरक निर्णय प्रभाव को कम करते हैं।
  5. नकदी प्रवाह की पुष्टिः नकदी प्रवाह की निगरानी के माध्यम से मूल्य रुझानों को मान्य करता है, जिससे व्यापार की विश्वसनीयता में सुधार होता है।

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर संवेदनशीलता: कई तकनीकी संकेतकों के पैरामीटरों को सावधानीपूर्वक अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।
  2. बाजार परिवेश पर निर्भरता: अत्यधिक अस्थिर या कम तरलता वाले बाजारों में संकेत की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है।
  3. कम्प्यूटेशनल जटिलता: बहु-टाइमफ्रेम गणनाओं से सिग्नल में देरी हो सकती है।
  4. स्टॉप-लॉस समायोजन जोखिमः गतिशील स्टॉप कुछ बाजार स्थितियों में बहुत आक्रामक या रूढ़िवादी हो सकते हैं।
  5. पूंजी प्रबंधन की आवश्यकताएंः रणनीति को जोखिम और लाभ को संतुलित करने के लिए उचित फंड प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. अस्थिरता अनुकूलन शुरू करें: एटीआर या अन्य अस्थिरता संकेतकों के आधार पर पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करें।
  2. सिग्नल फ़िल्टरिंग को अनुकूलित करेंः सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए वॉल्यूम भार या समय फ़िल्टरिंग जोड़ें।
  3. स्टॉप-लॉस तंत्र में सुधारः समर्थन और प्रतिरोध स्तरों का उपयोग करके स्टॉप-लॉस प्लेसमेंट को अनुकूलित करें।
  4. बाजार के माहौल का बेहतर विश्लेषणः विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए रुझान की ताकत के संकेतक पेश करें।
  5. परिष्कृत पूंजी प्रबंधनः संकेत की ताकत और बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्थिति आकार एल्गोरिदम लागू करें।

सारांश

यह रणनीति व्यापारियों को बहुआयामी तकनीकी विश्लेषण और बुद्धिमान जोखिम प्रबंधन के माध्यम से एक व्यवस्थित व्यापारिक दृष्टिकोण प्रदान करती है। इसकी मुख्य ताकत गतिशील जोखिम प्रबंधन के साथ प्रवृत्ति का पालन करने, लाभ की रक्षा करते हुए बाजार के अवसरों को पकड़ने में निहित है। जबकि अनुकूलन की आवश्यकता वाले पहलू हैं, रणनीति उचित पैरामीटर सेटिंग्स और जोखिम नियंत्रण के साथ एक प्रभावी व्यापारिक उपकरण के रूप में कार्य कर सकती है। व्यापारियों को लाइव कार्यान्वयन से पहले गहन बैकटेस्टिंग और पैरामीटर अनुकूलन करने की सलाह दी जाती है, धीरे-धीरे बाजार के अनुभव के आधार पर व्यापार प्रणाली को परिष्कृत करना।

/*backtest
start: 2024-11-10 00:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("LL Crypto - SUI", overlay=true)

// Parâmetros de tempo para criptomoedas
fast_ema_len = input.int(11, minval=5, title="Fast EMA")
slow_ema_len = input.int(34, minval=20, title="Slow EMA")
sqm_lengthKC = input.int(20, title="SQM KC Length")
kauf_period = input.int(20, title="Kauf Period")
kauf_mult = input.float(2, title="Kauf Mult factor")
min_profit_sl = input.float(5, minval=0.01, maxval=100.0, title="Min profit to start moving SL [%]")
longest_sl = input.float(10, minval=0.01, maxval=100.0, title="Maximum possible of SL [%]")
sl_step = input.float(0.5, minval=0.0, maxval=1.0, title="Take profit factor")

// Parâmetros adaptados para criptomoedas
CMF_length = input.int(11, minval=1, title="CMF length")
show_plots = input.bool(true, title="Show plots")

// Definir intervalos de tempo para criptomoedas
selected_timeframe = input.string(defval="15", title="Intervalo de Tempo", options=["1", "15", "60"])

lower_resolution = timeframe.period == '1' ? '1' :
                   timeframe.period == '5' ? '15' :
                   timeframe.period == '15' ? '60' :
                   timeframe.period == '60' ? '240' :
                   timeframe.period == '240' ? 'D' :
                   timeframe.period == 'D' ? 'W' : 'M'

sp_close = close[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_high = high[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_low = low[barstate.isrealtime ? 1 : 0]
sp_volume = volume[barstate.isrealtime ? 1 : 0]

// Calcular Squeeze Momentum ajustado para criptomoedas
sqm_val = ta.linreg(sp_close - math.avg(math.avg(ta.highest(sp_high, sqm_lengthKC), ta.lowest(sp_low, sqm_lengthKC)), ta.sma(sp_close, sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC, 0)
close_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_close, lookahead=barmerge.lookahead_on)
high_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_high, lookahead=barmerge.lookahead_on)
low_low = request.security(syminfo.tickerid, lower_resolution, sp_low, lookahead=barmerge.lookahead_on)
sqm_val_low = ta.linreg(close_low - math.avg(math.avg(ta.highest(high_low, sqm_lengthKC), ta.lowest(low_low, sqm_lengthKC)), ta.sma(close_low, sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC, 0)

// CMF adaptado para criptomoedas
ad = sp_close == sp_high and sp_close == sp_low or sp_high == sp_low ? 0 : ((2 * sp_close - sp_low - sp_high) / (sp_high - sp_low)) * sp_volume
money_flow = math.sum(ad, CMF_length) / math.sum(sp_volume, CMF_length)

// Condições de entrada para criptomoedas
low_condition_long = (sqm_val_low > sqm_val_low[1])
low_condition_short = (sqm_val_low < sqm_val_low[1])
money_flow_min = (money_flow[4] > money_flow[2]) and (money_flow[3] > money_flow[2]) and (money_flow[2] < money_flow[1]) and (money_flow[2] < money_flow)
money_flow_max = (money_flow[4] < money_flow[2]) and (money_flow[3] < money_flow[2]) and (money_flow[2] > money_flow[1]) and (money_flow[2] > money_flow)
condition_long = ((sqm_val > sqm_val[1])) and money_flow_min and ta.lowest(sqm_val, 5) < 0
condition_short = ((sqm_val < sqm_val[1])) and money_flow_max and ta.highest(sqm_val, 5) > 0
enter_long = low_condition_long and condition_long
enter_short = low_condition_short and condition_short

// Stop conditions
var float current_target_price = na
var float current_sl_price = na
var float current_target_per = na
var float current_profit_per = na

set_targets(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    float target = na
    float sl = na
    if isLong
        target := sp_close * (1.0 + current_target_per)
        sl := sp_close * (1.0 - (longest_sl / 100.0))
    else
        target := sp_close * (1.0 - current_target_per)
        sl := sp_close * (1.0 + (longest_sl / 100.0))
    [target, sl]

target_reached(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    float target = na
    float sl = na
    float profit_per = na
    float target_per = na
    if current_profit_per == na
        profit_per := (min_profit * sl_step) / 100.0
    else
        profit_per := current_profit_per + ((min_profit * sl_step) / 100.0)
    target_per := current_target_per + (min_profit / 100.0)
    if isLong
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 + target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 + profit_per)
    else
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 - target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 - profit_per)
    [target, sl, profit_per, target_per]

hl_diff = ta.sma(sp_high - sp_low, kauf_period)
stop_condition_long = 0.0
new_stop_condition_long = sp_low - (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size > 0)
    if (sp_close > current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_long := math.max(stop_condition_long[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_long := new_stop_condition_long

stop_condition_short = 99999999.9
new_stop_condition_short = sp_high + (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size < 0)
    if (sp_close < current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_short := math.min(stop_condition_short[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_short := new_stop_condition_short

// Submit entry orders
if (enter_long and (strategy.position_size <= 0))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close(id="SHORT")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := na
    [target, sl] = set_targets(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="LONG", direction=strategy.long)

    if show_plots
        label.new(bar_index, sp_high, text="LONG\nSL: " + str.tostring(stop_condition_long), style=label.style_label_down, color=color.green)





if (enter_short and (strategy.position_size >= 0))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close(id="LONG")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := na
    [target, sl] = set_targets(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="SHORT", direction=strategy.short)
    if show_plots
        label.new(bar_index, sp_high, text="SHORT\nSL: " + str.tostring(stop_condition_short), style=label.style_label_down, color=color.red)

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="EXIT LONG", stop=stop_condition_long)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="EXIT SHORT", stop=stop_condition_short)

// Plot anchor trend
plotshape(low_condition_long, style=shape.triangleup, location=location.abovebar, color=color.green)
plotshape(low_condition_short, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)

plotshape(condition_long, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(condition_short, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, color=color.red)

plotshape(enter_long, style=shape.triangleup, location=location.bottom, color=color.green)
plotshape(enter_short, style=shape.triangledown, location=location.bottom, color=color.red)

// Plot emas
plot(ta.ema(close, 20), color=color.blue, title="20 EMA")
plot(ta.ema(close, 50), color=color.orange, title="50 EMA")
plot(ta.sma(close, 200), color=color.red, title="MA 200")

// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? stop_condition_long : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Long Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? stop_condition_short : na, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Short Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? current_target_price : na, color=color.yellow, style=plot.style_linebr, title="Short TP")
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? current_target_price : na, color=color.yellow, style=plot.style_linebr, title="Long TP")
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