संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. मल्टी-ईएमए क्रॉसओवर के साथ कैमरिला सपोर्ट/रेसिस्टेंस ट्रेंड ट्रेडिंग सिस्टम

मल्टी-ईएमए क्रॉसओवर के साथ कैमरिला सपोर्ट/रेसिस्टेंस ट्रेंड ट्रेडिंग सिस्टम

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2025-01-06 11:13:31
टैगःईएमएसीपीआरएसआर

img

अवलोकन

यह रणनीति एक ट्रेंड फॉलो ट्रेडिंग सिस्टम है जो कई एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए), कैमरेला सपोर्ट/रेसिस्टेंस लेवल और सेंट्रल पिवोट रेंज (सीपीआर) को जोड़ती है। यह सिस्टम कई मूविंग एवरेज और प्रमुख मूल्य क्षेत्रों के साथ मूल्य संबंधों का विश्लेषण करके बाजार के रुझानों और संभावित ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करता है। यह सख्त धन प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण उपायों को लागू करता है, जिसमें प्रतिशत-आधारित स्थिति आकार और विविध निकास तंत्र शामिल हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति कई मुख्य घटकों पर आधारित हैः

  1. प्रवृत्ति दिशा और शक्ति की पुष्टि के लिए बहु EMA प्रणाली (20/50/100/200)
  2. मुख्य मूल्य स्तरों की पहचान करने के लिए कैमरिला समर्थन/प्रतिरोध स्तर (R3/S3)
  3. इंट्राडे ट्रेडिंग रेंज के निर्धारण के लिए केंद्रीय पिवोट रेंज (CPR)
  4. ईएमए200 और ईएमए20 की पुष्टि के साथ मूल्य क्रॉसओवर पर आधारित प्रवेश संकेत
  5. निश्चित बिंदुओं और प्रतिशत आंदोलन मोड सहित बाहर निकलने की रणनीतियाँ
  6. धन प्रबंधन प्रणाली जो खाता आकार के आधार पर स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करती है

रणनीतिक लाभ

  1. बहुआयामी तकनीकी संकेतकों का एकीकरण अधिक विश्वसनीय व्यापार संकेत प्रदान करता है
  2. लचीले बाहर निकलने के तंत्र विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हैं
  3. व्यापक धन प्रबंधन प्रणाली जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करती है
  4. रुझानों का अनुसरण करने से बाजार के प्रमुख आंदोलनों को पकड़ने में मदद मिलती है
  5. विज़ुअलाइज़ेशन घटक व्यापारियों को बाजार संरचना को समझने में मदद करते हैं

रणनीतिक जोखिम

  1. विभिन्न बाजारों में झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है
  2. कई संकेतकों से व्यापार संकेतों में देरी हो सकती है
  3. उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में फिक्स्ड एग्जिट पॉइंट्स का प्रदर्शन कम हो सकता है
  4. निकासी का सामना करने के लिए पर्याप्त पूंजी की आवश्यकता है
  5. ट्रेडिंग लागत समग्र रणनीति रिटर्न को प्रभावित कर सकती है

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. प्रवेश/निकास मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए अस्थिरता संकेतक पेश करें
  2. विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल करने के लिए बाजार स्थिति पहचान मॉड्यूल जोड़ें
  3. गतिशील स्थिति प्रबंधन के साथ धन प्रबंधन प्रणाली का अनुकूलन
  4. संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए व्यापार समय फ़िल्टर जोड़ें
  5. संकेत विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए वॉल्यूम विश्लेषण जोड़ने पर विचार करें

सारांश

रणनीति एक पूर्ण व्यापार प्रणाली के निर्माण के लिए कई क्लासिक तकनीकी विश्लेषण उपकरणों को एकीकृत करती है। इसकी ताकत बहुआयामी बाजार विश्लेषण और सख्त जोखिम प्रबंधन में निहित है, जबकि विभिन्न बाजार वातावरण में अनुकूलनशीलता पर ध्यान देने की आवश्यकता है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, रणनीति में स्थिरता बनाए रखते हुए लाभप्रदता बढ़ाने की क्षमता है।

/*backtest
start: 2020-01-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Pradeep Crude oil Entry and Exit", overlay=true)

// Input settings for EMAs
ema20_period = input.int(20, title="EMA 20 Period")
ema50_period = input.int(50, title="EMA 50 Period")
ema100_period = input.int(100, title="EMA 100 Period")
ema200_period = input.int(200, title="EMA 200 Period")

// Fixed line width settings for EMAs
ema20_width = 2  // EMA 20 Line Width
ema50_width = 2  // EMA 50 Line Width
ema100_width = 3 // EMA 100 Line Width
ema200_width = 4 // EMA 200 Line Width

// Backtesting inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital", minval=100)
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (% of Capital)", minval=0.1, maxval=100)
exit_mode = input.string("Price Movement", title="Exit Mode", options=["Price Movement", "Percentage Movement"])
exit_points = input.int(20, title="Exit After X Points", minval=1)
exit_percentage = input.float(1.0, title="Exit After X% Movement", minval=0.1, step=0.1)

// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20_period)
ema50 = ta.ema(close, ema50_period)
ema100 = ta.ema(close, ema100_period)
ema200 = ta.ema(close, ema200_period)

// Signal conditions
long_entry_condition = close > ema200 and close > ema20 and close[1] <= ema200
long_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and close - strategy.position_avg_price >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                      (exit_mode == "Percentage Movement" and (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)
short_entry_condition = close < ema200 and close < ema20 and close[1] >= ema200
short_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and strategy.position_avg_price - close >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                       (exit_mode == "Percentage Movement" and (strategy.position_avg_price - close) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)

// Plot EMAs with specified line widths
plot(ema20, color=color.green, title="EMA 20", linewidth=ema20_width)
plot(ema50, color=color.aqua, title="EMA 50", linewidth=ema50_width)
plot(ema100, color=color.blue, title="EMA 100", linewidth=ema100_width)
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200", linewidth=ema200_width)

// Camarilla Pivot Calculation
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
prev_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])

R3 = prev_close + (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2
S3 = prev_close - (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2

// Central Pivot Range (CPR) Calculation
pivot = (prev_high + prev_low + prev_close) / 3
upper_cpr = pivot + (prev_high - prev_low)
lower_cpr = pivot - (prev_high - prev_low)

// Plot Camarilla R3, S3 and CPR levels
plot(R3, color=color.purple, title="Camarilla R3", linewidth=2)
plot(S3, color=color.purple, title="Camarilla S3", linewidth=2)
plot(pivot, color=color.yellow, title="CPR Pivot", linewidth=2)
plot(upper_cpr, color=color.green, title="CPR Upper", linewidth=1)
plot(lower_cpr, color=color.red, title="CPR Lower", linewidth=1)

// Backtesting: Capital and position size
capital = initial_capital
risk_per_trade = (position_size_percent / 100) * capital

// Long positions
if long_entry_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

if long_exit_condition
    strategy.close("Long")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

// Short positions
if short_entry_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

if short_exit_condition
    strategy.close("Short")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

// Plot signals
plotshape(long_entry_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(long_exit_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Long Exit")
plotshape(short_entry_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Short Entry")
plotshape(short_exit_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Short Exit")
संबंधित
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित