संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

गतिशील अस्थिरता सूचकांक (VIDYA) एटीआर ट्रेंड-फॉलोइंग रिवर्सल रणनीति के साथ

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-13 10:21:14
टैगःएटीआरसीएमओएसएमएएमए

अवलोकन

यह रणनीति एक ट्रेंड-फॉलोइंग ट्रेडिंग सिस्टम है जो वैरिएबल इंडेक्स डायनेमिक एवरेज (VIDYA) पर आधारित है, जो ट्रेंड पहचान और जोखिम प्रबंधन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एटीआर बैंड के साथ संयुक्त है। यह रणनीति गतिशील रूप से ट्रेंड-फॉलोइंग क्षमताओं को बनाए रखते हुए बाजार की अस्थिरता के प्रति अपनी प्रतिक्रिया को समायोजित करती है और बाजार उलट संकेतों को कैप्चर करती है। सिस्टम अपने कोर संकेतक और गतिशील स्टॉप-लॉस प्लेसमेंट के लिए एटीआर बैंड के रूप में VIDYA का उपयोग करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

मूल सिद्धांत प्रवृत्ति की पहचान के लिए VIDYA की गतिशील विशेषताओं का उपयोग करने में निहित है। VIDYA गति गणना के माध्यम से चलती औसत भार को समायोजित करता है, विभिन्न बाजार स्थितियों में विभिन्न संवेदनशीलता प्रदान करता हैः

मूल्य गति की गणना के लिए चैंडे मोमेंटम ऑसिलेटर (सीएमओ) का प्रयोग करता है
गति के आधार पर अनुकूलन कारक अल्फा की गणना करता है
एटीआर का उपयोग करके गतिशील अस्थिरता बैंड बनाता है
ऊपरी बैंड ब्रेकआउट पर लंबे संकेत और निचले बैंड ब्रेकआउट पर छोटे संकेत उत्पन्न करता है
स्थिति उलट तर्क का उपयोग करता है - नए संकेत मौजूदा पदों को बंद करते हैं और नए खोलते हैं

रणनीतिक लाभ

मजबूत गतिशील अनुकूलनः VIDYA बाजार की अस्थिरता के आधार पर पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित करता है
व्यापक जोखिम नियंत्रणः स्टॉप-लॉस अनुकूलन के लिए एटीआर गतिशील बैंड का उपयोग करता है
स्पष्ट संकेतः अलग-अलग ट्रेडिंग संकेतों के साथ रुझान उलटा तर्क का उपयोग करता है
उत्कृष्ट विज़ुअलाइज़ेशनः रंग कोडिंग के माध्यम से ऊपर और नीचे के रुझानों को अलग करता है
लचीले मापदंड: प्रमुख मापदंडों को विभिन्न बाजार विशेषताओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है

रणनीतिक जोखिम

चक्रीय बाजार जोखिमः विभिन्न बाजारों में झूठे संकेतों के लिए प्रवण
फिसलने का प्रभावः प्रत्येक संकेत पर दो-दिशात्मक व्यापार फिसलने के जोखिम को बढ़ाता है
धन प्रबंधन जोखिमः अस्थिर बाजारों में निश्चित स्थिति के आकार से महत्वपूर्ण नुकसान हो सकते हैं
पैरामीटर संवेदनशीलता: रणनीति प्रदर्शन VIDYA और ATR मापदंडों पर बहुत निर्भर करता है
बाजार परिवेश पर निर्भरता: प्रवृत्ति वाले बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन अन्य में संघर्ष कर सकता है

अनुकूलन दिशाएँ

रुझान फ़िल्टर जोड़ेंः विभिन्न बाजारों में संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए दीर्घकालिक रुझान मूल्यांकन लागू करें
स्थिति प्रबंधन में सुधारः बाजार की अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्थिति आकार की शुरूआत
एंट्री लॉजिक बढ़ाएँः बेहतर सिग्नल विश्वसनीयता के लिए तकनीकी संकेतक पुष्टि जोड़ें
स्टॉप-लॉस तंत्र को परिष्कृत करें: ट्रेलिंग स्टॉप या अस्थिरता आधारित गतिशील स्टॉप पर विचार करें
समय फ़िल्टर शामिल करें: विभिन्न समय अवधि विशेषताओं के आधार पर रणनीति मापदंडों को समायोजित करें

सारांश

यह रणनीति VIDYA और ATR को मिलाकर गतिशील प्रवृत्ति ट्रैकिंग और जोखिम नियंत्रण प्राप्त करती है। इसकी मुख्य ताकत प्रवृत्ति-अनुसरण क्षमताओं को बनाए रखते हुए और उलट अवसरों को जब्त करते हुए बाजार की अस्थिरता के अनुकूल होने में निहित है। हालांकि यह कुछ बाजार स्थितियों में जोखिम का सामना कर सकती है, रणनीति उचित पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन उपायों के माध्यम से व्यावहारिक मूल्य बनाए रखती है। निवेशकों को जोखिम नियंत्रण, उचित पैरामीटर सेटिंग्स और लाइव ट्रेडिंग में बाजार स्थितियों के आधार पर समय पर रणनीति समायोजन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

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

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PakunFX

//@version=5
strategy("VIDYA Auto-Trading(Reversal Logic)", overlay=true)

// ＩＮＰＵＴＳ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
int   vidya_length   = input.int(10, "VIDYA Length")       
int   vidya_momentum = input.int(20, "VIDYA Momentum")    
float band_distance  = input.float(2, "Distance factor for upper/lower bands", step = 0.1)  
float source         = input.source(close, "Source")    
color up_trend_color   = input(#17dfad, "+")  
color down_trend_color = input(#dd326b, "-")  
bool  shadow           = input.bool(true, "Shadow") 

// Define VIDYA (Variable Index Dynamic Average) function
vidya_calc(src, vidya_length, vidya_momentum) =>
    float momentum         = ta.change(src)
    float sum_pos_momentum = math.sum((momentum >= 0) ? momentum : 0.0, vidya_momentum)
    float sum_neg_momentum = math.sum((momentum >= 0) ? 0.0 : -momentum, vidya_momentum)
    float abs_cmo          = math.abs(100 * (sum_pos_momentum - sum_neg_momentum) / (sum_pos_momentum + sum_neg_momentum))
    float alpha            = 2 / (vidya_length + 1)
    var float vidya_value  = 0.0
    vidya_value           := alpha * abs_cmo / 100 * src + (1 - alpha * abs_cmo / 100) * nz(vidya_value[1])

    ta.sma(vidya_value, 15)

// Calculate VIDYA
float vidya_value = vidya_calc(source, vidya_length, vidya_momentum)

// Calculate upper and lower bands
float atr_value = ta.atr(200)
float upper_band = vidya_value + atr_value * band_distance
float lower_band = vidya_value - atr_value * band_distance

// Detect trend direction
bool is_trend_up = na
if ta.crossover(source, upper_band)
    is_trend_up := true
if ta.crossunder(source, lower_band)
    is_trend_up := false

// Smooth the trend line
float smoothed_value = na
if is_trend_up
    smoothed_value := lower_band
if not is_trend_up
    smoothed_value := upper_band

// Detect trend change
bool trend_cross_up = ta.crossover(source, upper_band)
bool trend_cross_down = ta.crossunder(source, lower_band)

// ＥＮＴＲＹ ＆ ＥＸＩＴ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
// Long logic: Enter long when down arrow appears and exit when up arrow appears
if trend_cross_up
    strategy.close("Sell")  // Close short position if any
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if trend_cross_down
    strategy.close("Buy")  // Close long position if any
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

संबंधित

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित