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उन्नत ईएमए गतिशीलता ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-11 17:50:14
टैगःईएमएएटीआरआरआरआरजीएमटी

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अवलोकन

यह रणनीति एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) और गति संकेतक पर आधारित एक प्रवृत्ति-अनुसरण प्रणाली है। यह गति के सफलता संकेतों और ईएमए प्रवृत्ति फ़िल्टर के संयोजन के माध्यम से ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है, जब बाजार के रुझान स्पष्ट रूप से परिभाषित होते हैं तो ट्रेडों को निष्पादित करती है। रणनीति में एक व्यापक जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल, लचीला ट्रेडिंग समय फ़िल्टर और स्थिरता और विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए विस्तृत सांख्यिकीय विश्लेषण कार्य शामिल हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल तर्क कई प्रमुख तत्वों पर आधारित हैः

  1. गति सिग्नल पहचानः उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित अवधि के दौरान गति के मानों की गणना करता है, जब गति सीमा से ऊपर टूटती है तो लंबे संकेत उत्पन्न करता है और जब यह नीचे टूटती है तो छोटे संकेत।
  2. ईएमए ट्रेंड फ़िल्टरः 200-पीरियड ईएमए को ट्रेंड मानदंड के रूप में उपयोग करता है, ईएमए के ऊपर लंबी पोजीशन और नीचे छोटी पोजीशन की अनुमति देता है।
  3. समय फ़िल्टरः विभिन्न बाजार व्यापारिक घंटों के अनुकूलन के लिए जीएमटी समय क्षेत्र समायोजन समर्थन के साथ विन्यास योग्य व्यापारिक सत्र।
  4. जोखिम नियंत्रणः दैनिक व्यापार सीमाओं के साथ एटीआर या निश्चित प्रतिशत के आधार पर स्टॉप-लॉस और ले-प्रॉफिट सेटिंग्स का समर्थन करता है।

रणनीतिक लाभ

  1. मजबूत ट्रेंड फॉलो करने की क्षमताः ईएमए और गति की दोहरी पुष्टि के माध्यम से प्रमुख ट्रेंड आंदोलनों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है।
  2. व्यापक जोखिम प्रबंधनः एटीआर आधारित गतिशील स्टॉप और निश्चित प्रतिशत स्टॉप सहित कई स्टॉप-लॉस विकल्प प्रदान करता है।
  3. गहन सांख्यिकीय विश्लेषणः कई प्रदर्शन मीट्रिक का वास्तविक समय में ट्रैक, जिसमें लंबी/छोटी जीत दर और जोखिम-लाभ अनुपात शामिल हैं।
  4. लचीले मापदंड: प्रमुख मापदंडों को विभिन्न बाजार विशेषताओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

रणनीतिक जोखिम

  1. अस्थिर बाजार जोखिमः साइडवेज बाजारों में अक्सर गलत ब्रेकआउट सिग्नल उत्पन्न कर सकता है। प्रस्तावित समाधान: ऑसिलेटर फिल्टर जोड़ें या ब्रेकथ्रू थ्रेशोल्ड बढ़ाएं।

  2. फिसलने का जोखिमः अत्यधिक अस्थिर अवधि के दौरान महत्वपूर्ण फिसलने का सामना कर सकता है। प्रस्तावित समाधान: उचित स्टॉप-लॉस रेंज निर्धारित करें और उच्च अस्थिरता की अवधि के दौरान व्यापार से बचें।

  3. ओवरट्रेडिंग जोखिम: लगातार सिग्नल देने से अत्यधिक ट्रेडिंग हो सकती है। सुझावित समाधान: उचित दैनिक व्यापार सीमा निर्धारित करें।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. गतिशील पैरामीटर अनुकूलनः बाजार की अस्थिरता के आधार पर गति की सीमाओं और ईएमए अवधि को स्वचालित रूप से समायोजित करें।
  2. मल्टी-टाइमफ्रेम विश्लेषणः सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार के लिए कई समय सीमाओं में प्रवृत्ति की पुष्टि जोड़ें।
  3. बाजार परिवेश की पहचानः विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए अस्थिरता विश्लेषण मॉड्यूल को शामिल करें।
  4. सिग्नल शक्ति वर्गीकरणः सिग्नल की ताकत के आधार पर ब्रेकथ्रू सिग्नल को ग्रेड करें और स्थिति के आकार को समायोजित करें।

सारांश

यह एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति है जो गति की सफलता और ईएमए रुझानों के संयोजन के माध्यम से बाजार के अवसरों को पकड़ती है। रणनीति में एक पूर्ण जोखिम प्रबंधन प्रणाली और शक्तिशाली सांख्यिकीय विश्लेषण कार्य शामिल हैं, जो अच्छी व्यावहारिकता और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, इस रणनीति में विभिन्न बाजार वातावरणों में स्थिर प्रदर्शन बनाए रखने की क्षमता है।


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("[Mustang Algo] EMA Momentum Strategy", 
         shorttitle="[Mustang Algo] Mom Strategy", 
         overlay=true, 
         initial_capital=10000,
         default_qty_type=strategy.fixed,
         default_qty_value=1,
         pyramiding=0,
         calc_on_every_tick=false,
         max_bars_back=5000)

// Momentum Parameters
len = input.int(10, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
momTimeframe = input.timeframe("", title="Momentum Timeframe")
timeframe_gaps = input.bool(true, title="Autoriser les gaps de timeframe")
momFilterLong = input.float(5, title="Filtre Momentum Long", minval=0)
momFilterShort = input.float(-5, title="Filtre Momentum Short", maxval=0)

// EMA Filter
useEmaFilter = input.bool(true, title="Utiliser Filtre EMA")
emaLength = input.int(200, title="EMA Length", minval=1)

// Position Size
contractSize = input.float(1.0, title="Taille de position", minval=0.01, step=0.01)

// Time filter settings
use_time_filter = input.bool(false, title="Utiliser le Filtre de Temps")
start_hour = input.int(9, title="Heure de Début", minval=0, maxval=23)
start_minute = input.int(30, title="Minute de Début", minval=0, maxval=59)
end_hour = input.int(16, title="Heure de Fin", minval=0, maxval=23)
end_minute = input.int(30, title="Minute de Fin", minval=0, maxval=59)
gmt_offset = input.int(0, title="Décalage GMT", minval=-12, maxval=14)

// Risk Management
useAtrSl = input.bool(false, title="Utiliser ATR pour SL/TP")
atrPeriod = input.int(14, title="Période ATR", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.5, title="Multiplicateur ATR pour SL", minval=0.1, step=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.01, step=0.01)
tpRatio = input.float(2.0, title="Take Profit Ratio", minval=0.1, step=0.1)

// Daily trade limit
maxDailyTrades = input.int(2, title="Limite de trades par jour", minval=1)

// Variables for tracking daily trades
var int dailyTradeCount = 0

// Reset daily trade count
if dayofweek != dayofweek[1]
    dailyTradeCount := 0

// Time filter function
is_within_session() =>
    current_time = time(timeframe.period, "0000-0000:1234567", gmt_offset)
    start_time = timestamp(year, month, dayofmonth, start_hour, start_minute, 0)
    end_time = timestamp(year, month, dayofmonth, end_hour, end_minute, 0)
    in_session = current_time >= start_time and current_time <= end_time
    not use_time_filter or in_session

// EMA Calculation
ema200 = ta.ema(close, emaLength)

// Momentum Calculation
gapFillMode = timeframe_gaps ? barmerge.gaps_on : barmerge.gaps_off
mom = request.security(syminfo.tickerid, momTimeframe, src - src[len], gapFillMode)

// ATR Calculation
atr = ta.atr(atrPeriod)

// Signal Detection with Filters
crossoverUp = ta.crossover(mom, momFilterLong)
crossoverDown = ta.crossunder(mom, momFilterShort)

emaUpTrend = close > ema200
emaDownTrend = close < ema200

// Trading Conditions
longCondition = crossoverUp and (not useEmaFilter or emaUpTrend) and is_within_session() and dailyTradeCount < maxDailyTrades and barstate.isconfirmed
shortCondition = crossoverDown and (not useEmaFilter or emaDownTrend) and is_within_session() and dailyTradeCount < maxDailyTrades and barstate.isconfirmed

// Calcul des niveaux de Stop Loss et Take Profit
float stopLoss = useAtrSl ? (atr * atrMultiplier) : (close * stopLossPerc / 100)
float takeProfit = stopLoss * tpRatio

// Modification des variables pour éviter les erreurs de repainting
var float entryPrice = na
var float currentStopLoss = na
var float currentTakeProfit = na

// Exécution des ordres avec gestion des positions
if strategy.position_size == 0
    if longCondition
        entryPrice := close
        currentStopLoss := entryPrice - stopLoss
        currentTakeProfit := entryPrice + takeProfit
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=contractSize)
        strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=currentStopLoss, limit=currentTakeProfit)
        dailyTradeCount += 1

    if shortCondition
        entryPrice := close
        currentStopLoss := entryPrice + stopLoss
        currentTakeProfit := entryPrice - takeProfit
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=contractSize)
        strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=currentStopLoss, limit=currentTakeProfit)
        dailyTradeCount += 1

// Plot EMA
plot(ema200, color=color.yellow, linewidth=2, title="EMA 200")

// Plot Signals
plotshape(longCondition, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(shortCondition, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// // Performance Statistics
// var int longWins = 0
// var int longLosses = 0
// var int shortWins = 0
// var int shortLosses = 0

// if strategy.closedtrades > 0
//     trade = strategy.closedtrades - 1
//     isLong = strategy.closedtrades.entry_price(trade) < strategy.closedtrades.exit_price(trade)
//     isWin = strategy.closedtrades.profit(trade) > 0
    
//     if isLong and isWin
//         longWins += 1
//     else if isLong and not isWin
//         longLosses += 1
//     else if not isLong and isWin
//         shortWins += 1
//     else if not isLong and not isWin
//         shortLosses += 1

// longTrades = longWins + longLosses
// shortTrades = shortWins + shortLosses

// longWinRate = longTrades > 0 ? (longWins / longTrades) * 100 : 0
// shortWinRate = shortTrades > 0 ? (shortWins / shortTrades) * 100 : 0
// overallWinRate = strategy.closedtrades > 0 ? (strategy.wintrades / strategy.closedtrades) * 100 : 0

// avgRR = strategy.grossloss != 0 ? math.abs(strategy.grossprofit / strategy.grossloss) : 0

// // Display Statistics
// var table statsTable = table.new(position.top_right, 4, 7, border_width=1)
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     table.cell(statsTable, 0, 0, "Type", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 0, "Win", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 0, "Lose", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 0, "Daily Trades", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 1, "Long", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 1, str.tostring(longWins), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 1, str.tostring(longLosses), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 1, str.tostring(dailyTradeCount) + "/" + str.tostring(maxDailyTrades), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 2, "Short", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 2, str.tostring(shortWins), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 2, str.tostring(shortLosses), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 3, "Win Rate", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 3, "Long: " + str.tostring(longWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 3, "Short: " + str.tostring(shortWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 4, "Overall", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 4, "Win Rate: " + str.tostring(overallWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 4, "Total: " + str.tostring(strategy.closedtrades) + " | RR: " + str.tostring(avgRR, "#.##"), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 5, "Trading Hours", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 5, "Start: " + str.format("{0,time,HH:mm}", start_hour * 60 * 60 * 1000 + start_minute * 60 * 1000), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 5, "End: " + str.format("{0,time,HH:mm}", end_hour * 60 * 60 * 1000 + end_minute * 60 * 1000), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 5, "GMT: " + (gmt_offset >= 0 ? "+" : "") + str.tostring(gmt_offset), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 6, "SL/TP Method", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 6, useAtrSl ? "ATR-based" : "Percentage-based", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 6, useAtrSl ? "ATR: " + str.tostring(atrPeriod) : "SL%: " + str.tostring(stopLossPerc), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 6, "TP Ratio: " + str.tostring(tpRatio), bgcolor=color.new(color.blue, 90))

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