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गतिशील सूचकांक गतिशील औसत बहुस्तरीय लाभ प्रवृत्ति रणनीति का पालन करना

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-12 14:29:53
टैगःबीबीएटीआरसीएमओटीपीएमओ

चैंडे मोमेंटम ऑसिलेटर (MO)

अस्थिरता फ़िल्टर के रूप में बोलिंगर बैंडः ऊपरी बैंड = MA + (K * StdDev) निचला बैंड = MA - (K * StdDev)

प्रवेश की शर्तें:

  • लंबीः धीमी VIDYA से ऊपर की ओर तेजी से बढ़ते VIDYA के रुझान और ऊपरी बोलिंजर बैंड से ऊपर की ओर की कीमत
  • लघुः धीमी VIDYA से नीचे की ओर तेजी से VIDYA की प्रवृत्ति के साथ मूल्य टूटता है और मूल्य निचले बोलिंगर बैंड से नीचे होता है

बहुस्तरीय मुनाफा लेने के तंत्र में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. एटीआर आधारित लाभ लेना
  2. प्रतिशत आधारित लाभ
  3. लघु व्यापार लाभ प्रतिशत के लिए गुणक

रणनीतिक लाभ

  1. गतिशील अनुकूलन क्षमताः VIDYA संकेतक बाजार की अस्थिरता के लिए स्वचालित रूप से समायोजित होता है, पारंपरिक चलती औसत की तुलना में अधिक संवेदनशील होता है
  2. मजबूत जोखिम प्रबंधन: बहुस्तरीय लाभ लेने की व्यवस्था विभिन्न मूल्य स्तरों पर लाभों को लॉक करती है
  3. विभेदित हैंडलिंगः लंबी और छोटी स्थिति के लिए लाभ लेने की अलग-अलग रणनीतियाँ बाजार की विशेषताओं के अनुरूप हैं
  4. अस्थिरता फ़िल्टरिंगः बोलिंगर बैंड्स झूठे ब्रेकआउट संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद करते हैं
  5. लचीले पैरामीटर: विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए समायोज्य पैरामीटर

रणनीतिक जोखिम

  1. चॉप्पी मार्केट जोखिमः विभिन्न बाजारों में झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है
  2. फिसलने का प्रभावः कई लाभ लेने के स्तरों में मूल्य निष्पादन विचलन हो सकता है
  3. मापदंड निर्भरता: विभिन्न बाजार परिवेशों में मापदंडों के लगातार समायोजन की आवश्यकता हो सकती है
  4. प्रणाली जटिलता: बहुस्तरीय लाभ लेने की व्यवस्था से रणनीति जटिलता बढ़ जाती है
  5. स्थिति प्रबंधन दबाव: लाभ लेने के कई स्तर स्थिति प्रबंधन को जटिल बना सकते हैं

अनुकूलन दिशाएँ

  1. गतिशील पैरामीटर समायोजन: बाजार की स्थिति के स्वचालित समायोजन के लिए अनुकूलनशील पैरामीटर प्रणाली विकसित करें
  2. बाजार परिवेश पहचानः पैरामीटर स्विचिंग के लिए बाजार की स्थिति पहचान मॉड्यूल जोड़ें
  3. स्टॉप लॉस ऑप्टिमाइजेशनः जोखिम नियंत्रण में सुधार के लिए गतिशील स्टॉप लॉस तंत्र लागू करें
  4. सिग्नल फ़िल्टरिंगः बेहतर सिग्नल विश्वसनीयता के लिए वॉल्यूम और अन्य सहायक संकेतक जोड़ें
  5. स्थिति प्रबंधनः स्थिति आवंटन के अधिक स्मार्ट एल्गोरिदम विकसित करें

सारांश

यह रणनीति VIDYA संकेतक की गतिशील अनुकूलन क्षमता को बोलिंगर बैंड्स की अस्थिरता फ़िल्टरिंग के साथ जोड़कर एक व्यापक प्रवृत्ति-अनुसरण प्रणाली बनाती है। बहु-स्तरीय लाभ लेने की तंत्र और विभेदित लंबी / छोटी हैंडलिंग मजबूत लाभ क्षमता और जोखिम नियंत्रण प्रदान करती है। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को बाजार वातावरण में परिवर्तन की निगरानी करने, तदनुसार मापदंडों को समायोजित करने और मजबूत धन प्रबंधन प्रणाली स्थापित करने की आवश्यकता होती है। आगे की रणनीति अनुकूलन मापदंड अनुकूलन, बाजार वातावरण की मान्यता और जोखिम नियंत्रण में सुधार पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PresentTrading

// This strategy, "VIDYA ProTrend Multi-Tier Profit," is a trend-following system that utilizes fast and slow VIDYA indicators 
// to identify entry and exit points based on the direction and strength of the trend. 
// It incorporates Bollinger Bands as a volatility filter and features a multi-step take profit mechanism, 
// with adjustable ATR-based and percentage-based profit targets for both long and short positions. 
// The strategy allows for more aggressive take profit settings for short trades, making it adaptable to varying market conditions.

//@version=5
strategy("VIDYA ProTrend Multi-Tier Profit", overlay=true, precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital=10000)


// User-defined inputs
tradeDirection = input.string(title="Trading Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"])
fastVidyaLength = input.int(10, title="Fast VIDYA Length", minval=1)
slowVidyaLength = input.int(30, title="Slow VIDYA Length", minval=1)
minSlopeThreshold = input.float(0.05, title="Minimum VIDYA Slope Threshold", step=0.01)

// Bollinger Bands Inputs
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length", minval=1)
bbMultiplier = input.float(1.0, title="Bollinger Bands Multiplier", step=0.1)

// Multi-Step Take Profit Settings
group_tp = "Multi-Step Take Profit"
useMultiStepTP = input.bool(true, title="Enable Multi-Step Take Profit", group=group_tp)
tp_direction = input.string(title="Take Profit Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"], group=group_tp)
atrLengthTP =  input.int(14, title="ATR Length", group=group_tp)


// ATR-based Take Profit Steps
atrMultiplierTP1 = input.float(2.618, title="ATR Multiplier for TP 1", group=group_tp)
atrMultiplierTP2 = input.float(5.0, title="ATR Multiplier for TP 2", group=group_tp)
atrMultiplierTP3 = input.float(10.0, title="ATR Multiplier for TP 3", group=group_tp)

// Short Position Multiplier for Take Profit Percentages
shortTPPercentMultiplier = input.float(1.5, title="Short TP Percent Multiplier", group=group_tp)

// Percentage-based Take Profit Steps (Long)
tp_level_percent1 = input.float(title="Take Profit Level 1 (%)", defval=3.0, group=group_tp)
tp_level_percent2 = input.float(title="Take Profit Level 2 (%)", defval=8.0, group=group_tp)
tp_level_percent3 = input.float(title="Take Profit Level 3 (%)", defval=17.0, group=group_tp)

// Percentage-based Take Profit Allocation (Long)
tp_percent1 = input.float(title="Take Profit Percent 1 (%)", defval=12.0, group=group_tp)
tp_percent2 = input.float(title="Take Profit Percent 2 (%)", defval=8.0, group=group_tp)
tp_percent3 = input.float(title="Take Profit Percent 3 (%)", defval=10.0, group=group_tp)

// ATR-based Take Profit Percent Allocation (Long)
tp_percentATR1 = input.float(title="ATR TP Percent 1 (%)", defval=10.0, group=group_tp)
tp_percentATR2 = input.float(title="ATR TP Percent 2 (%)", defval=10.0, group=group_tp)
tp_percentATR3 = input.float(title="ATR TP Percent 3 (%)", defval=10.0, group=group_tp)

// Short position percentage allocations using the multiplier
tp_percent1_short = tp_percent1 * shortTPPercentMultiplier
tp_percent2_short = tp_percent2 * shortTPPercentMultiplier
tp_percent3_short = tp_percent3 * shortTPPercentMultiplier

tp_percentATR1_short = tp_percentATR1 * shortTPPercentMultiplier
tp_percentATR2_short = tp_percentATR2 * shortTPPercentMultiplier
tp_percentATR3_short = tp_percentATR3 * shortTPPercentMultiplier

// VIDYA Calculation Function
calcVIDYA(src, length) =>
    alpha = 2 / (length + 1)
    momm = ta.change(src)
    m1 = momm >= 0.0 ? momm : 0.0
    m2 = momm < 0.0 ? -momm : 0.0
    sm1 = math.sum(m1, length)
    sm2 = math.sum(m2, length)
    chandeMO = nz(100 * (sm1 - sm2) / (sm1 + sm2))
    k = math.abs(chandeMO) / 100
    var float vidya = na
    vidya := na(vidya[1]) ? src : (alpha * k * src + (1 - alpha * k) * vidya[1])
    vidya

// Calculate VIDYAs
fastVIDYA = calcVIDYA(close, fastVidyaLength)
slowVIDYA = calcVIDYA(close, slowVidyaLength)

// Bollinger Bands Calculation
[bbUpper, bbBasis, bbLower] = ta.bb(close, bbLength, bbMultiplier)

// Manual Slope Calculation (price difference over time)
calcSlope(current, previous, length) =>
    (current - previous) / length

// Slope of fast and slow VIDYA (comparing current value with value 'length' bars ago)
fastSlope = calcSlope(fastVIDYA, fastVIDYA[fastVidyaLength], fastVidyaLength)
slowSlope = calcSlope(slowVIDYA, slowVIDYA[slowVidyaLength], slowVidyaLength)

// Conditions for long entry with Bollinger Bands filter
longCondition = close > slowVIDYA and fastVIDYA > slowSlope and fastSlope > minSlopeThreshold and slowSlope > 1/2*minSlopeThreshold and close > bbUpper

// Conditions for short entry with Bollinger Bands filter
shortCondition = close < slowVIDYA and fastSlope < slowSlope and fastSlope < -minSlopeThreshold and slowSlope < -1/2*minSlopeThreshold and close < bbLower

// Exit conditions (opposite crossovers or flat slopes)
exitLongCondition = fastSlope < -minSlopeThreshold and slowSlope < -1/2*minSlopeThreshold or shortCondition
exitShortCondition = fastSlope > minSlopeThreshold and slowSlope > 1/2*minSlopeThreshold or longCondition

// Entry and Exit logic with trading direction
if (longCondition) and (strategy.position_size == 0) and (tradeDirection == "Long" or tradeDirection == "Both")
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (exitLongCondition) and strategy.position_size > 0 and (tradeDirection == "Long" or tradeDirection == "Both")
    strategy.close("Long")

if (shortCondition) and (strategy.position_size == 0) and (tradeDirection == "Short" or tradeDirection == "Both")
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exitShortCondition) and strategy.position_size < 0 and (tradeDirection == "Short" or tradeDirection == "Both")
    strategy.close("Short")


if useMultiStepTP
    if strategy.position_size > 0 and (tp_direction == "Long" or tp_direction == "Both")
        // ATR-based Take Profit (Long)
        tp_priceATR1_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP1 * ta.atr(atrLengthTP)
        tp_priceATR2_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP2 * ta.atr(atrLengthTP)
        tp_priceATR3_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP3 * ta.atr(atrLengthTP)
        
        // Percentage-based Take Profit (Long)
        tp_pricePercent1_long = strategy.position_avg_price * (1 + tp_level_percent1 / 100)
        tp_pricePercent2_long = strategy.position_avg_price * (1 + tp_level_percent2 / 100)
        tp_pricePercent3_long = strategy.position_avg_price * (1 + tp_level_percent3 / 100)

        // Execute ATR-based exits for Long
        strategy.exit("TP ATR 1 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp_percentATR1, limit=tp_priceATR1_long)
        strategy.exit("TP ATR 2 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp_percentATR2, limit=tp_priceATR2_long)
        strategy.exit("TP ATR 3 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp_percentATR3, limit=tp_priceATR3_long)
        
        // Execute Percentage-based exits for Long
        strategy.exit("TP Percent 1 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp_percent1, limit=tp_pricePercent1_long)
        strategy.exit("TP Percent 2 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp_percent2, limit=tp_pricePercent2_long)
        strategy.exit("TP Percent 3 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp_percent3, limit=tp_pricePercent3_long)

    if strategy.position_size < 0 and (tp_direction == "Short" or tp_direction == "Both")
        // ATR-based Take Profit (Short) - using the same ATR levels as long
        tp_priceATR1_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP1 * ta.atr(atrLengthTP)
        tp_priceATR2_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP2 * ta.atr(atrLengthTP)
        tp_priceATR3_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP3 * ta.atr(atrLengthTP)
        
        // Percentage-based Take Profit (Short) - using the same levels, but more aggressive percentages
        tp_pricePercent1_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_level_percent1 / 100)
        tp_pricePercent2_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_level_percent2 / 100)
        tp_pricePercent3_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_level_percent3 / 100)

        // Execute ATR-based exits for Short (using the percentage multiplier for short)
        strategy.exit("TP ATR 1 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp_percentATR1_short, limit=tp_priceATR1_short)
        strategy.exit("TP ATR 2 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp_percentATR2_short, limit=tp_priceATR2_short)
        strategy.exit("TP ATR 3 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp_percentATR3_short, limit=tp_priceATR3_short)
        
        // Execute Percentage-based exits for Short
        strategy.exit("TP Percent 1 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp_percent1_short, limit=tp_pricePercent1_short)
        strategy.exit("TP Percent 2 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp_percent2_short, limit=tp_pricePercent2_short)
        strategy.exit("TP Percent 3 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp_percent3_short, limit=tp_pricePercent3_short)
// Plot VIDYAs
plot(fastVIDYA, color=color.green, title="Fast VIDYA")
plot(slowVIDYA, color=color.red, title="Slow VIDYA")


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