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गतिशील स्टोकैस्टिक पैटर्न ट्रेडिंग प्रणाली पर आधारित मल्टी-इंडिकेटर अनुकूलित केडीजे ट्रेंड क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2025-01-06 16:23:38
टैगःकेडीजेआरएसवीSLटीपीएटीआर

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/*backtest
start: 2024-01-06 00:00:00
end: 2025-01-05 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
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/
// © hexu90

//@version=6

// Date Range
// STEP 1. Create inputs that configure the backtest's date range
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
     group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 2020"), 
     title="Start Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("15 Dec 2024"),
     title="End Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
// STEP 2. See if current bar falls inside the date range
inTradeWindow = true

//KDJ strategy
// indicator("My Customized KDJ", shorttitle="KDJ")
strategy("My KDJ Strategy", overlay = false)

// Input parameters
ilong = input(90, title="Period")
k_isig = input(3, title="K Signal")
d_isig = input(30, title="D Signal")

// Custom BCWSMA calculation outside the function
bcwsma(source, length, weight) =>
    var float prev = na  // Persistent variable to store the previous value
    if na(prev)
        prev := source  // Initialize on the first run
    prev := (weight * source + (length - weight) * prev) / length
    prev

// Calculate KDJ
c = close
h = ta.highest(high, ilong)
l = ta.lowest(low, ilong)
RSV = 100 * ((c - l) / (h - l))
pK = bcwsma(RSV, k_isig, 1)
pD = bcwsma(pK, d_isig, 1)
pJ = 3 * pK - 2 * pD

pJ1 = 0
pJ2 = 80
pJ5 = (pJ-pK)-(pK-pD)

// Plot the K, D, J lines with colors
plot(pK, color=color.rgb(251, 121, 8), title="K Line")  // Orange
plot(pD, color=color.rgb(30, 0, 255), title="D Line")  // Blue
plot(pJ, color=color.new(color.rgb(251, 0, 255), 10), title="J Line")  // Pink with transparency
plot(pJ5, color=#6f03f3e6, title="J Line")  // Pink with transparency

// Background color and reference lines
// bgcolor(pJ > pD ? color.new(color.green, 75) : color.new(color.red, 75))
// hline(80, "Upper Band", color=color.gray)
// hline(20, "Lower Band", color=color.gray)

// Variables to track the conditions
var bool condition1_met = false
var int condition2_met = 0

// Condition 1: pJ drops below pJ5
if ta.crossunder(pJ, pJ5)
    condition1_met := true
    condition2_met := 0  // Reset condition 2 if pJ drops below pJ5 again

if ta.crossover(pJ, pD)
    condition2_met += 1

to_long = ta.crossover(pJ, pD)


var int consecutiveDays = 0
// Update the count of consecutive days
if pJ > pD
    consecutiveDays += 1
else
    consecutiveDays := 0

// Check if pJ has been above pD for more than 3 days
consPJacrossPD = false
if consecutiveDays > 3
    consPJacrossPD := true

// Entry condition: After condition 2, pJ crosses above pD a second time
// if condition1_met and condition2_met > 1
//     strategy.entry("golden", strategy.long, qty=1000)
//     condition1_met := false  // Reset the conditions for a new cycle
//     condition2_met = 0
// 
if ta.crossover(pJ, pD) 
    // and pD < 40 and consPJacrossPD
    // consecutiveDays == 1
    //  consecutiveDays == 3 and
    strategy.entry("golden", strategy.long, qty=1)

// to_short = 
// or ta.crossunder(pJ, 100)

// Exit condition
if ta.crossover(pD, pJ)
    strategy.close("golden", qty = 1)

// Stop loss and trailing profit
trail_stop_pct = input.float(0.5, title="Trailing Stop activation (%)", group="Exit Lonng", inline="LTS", tooltip="Trailing Treshold %")
trail_offset_pct = input.float(0.5, title="Trailing Offset (%)", group="Exit Lonng", inline="LTS", tooltip="Trailing Offset %")
trail_stop_tick = trail_stop_pct * close/100
trail_offset_tick = trail_offset_pct * close/100

sl_pct = input.float(5, title="Stop Loss", group="SL and TP", inline="LSLTP")
// tp_pct = input.float(9, title="Take Profit", group="SL and TP", inline="LSLTP")

long_sl_price = strategy.position_avg_price * (1 - sl_pct/100)
// long_tp_price = strategy.position_avg_price * (1 + tp_pct/100)

strategy.exit('golden Exit', 'golden', stop = long_sl_price)
// trail_points = trail_stop_tick, trail_offset=trail_offset_tick

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• गतिशील अनुकूलित सुपरट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति
• बहु-संतुलन मूल्य प्रवृत्ति के बाद और रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति
• बड़ी अस्थिरता ब्रेकआउट द्विदिशात्मक ट्रेडिंग रणनीतिः बिंदु आधारित थ्रेशोल्ड प्रवेश प्रणाली
• फिबोनाची रिट्रेसमेंट स्तरों के आधार पर मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति के बाद बहु-शर्त प्रवृत्ति
• सुपरट्रेंड इंडिकेटर पर आधारित सटीक ट्रेडिंग रणनीति और जोखिम प्रबंधन प्रणाली
• सुपरट्रेंड और ईएमए को जोड़ने वाली रणनीति के बाद गतिशील प्रवृत्ति
• गतिशील प्रवृत्ति सटीक लाभ लेने और स्टॉप-लॉस रणनीति के साथ
• आरएसआई और सुपरट्रेंड ट्रेंड फॉलो करने वाली अनुकूलनशील अस्थिरता रणनीति
• गतिशील जोखिम प्रबंधन के साथ दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति
• गतिशील जोखिम-प्रबंधित घातीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

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• जोखिम प्रबंधन प्रणाली के साथ दोहरी तकनीकी संकेतक गति परिवर्तन ट्रेडिंग रणनीति
• ईएमए-सुधारित आरएसआई और एटीआर डायनेमिक स्टॉप-लॉस/टेक-प्रॉफिट पर आधारित बहु-समय-सीमा मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
• अनुकूली फाइबोनैचि बोलिंगर बैंड्स रणनीति विश्लेषण
• बहु-समय सीमा मोमबत्ती पैटर्न ट्रेडिंग रणनीति
• मल्टी टाइमफ्रेम सुपरट्रेंड डायनेमिक ट्रेंड ट्रेडिंग एल्गोरिथ्म
• अनुकूलित जोखिम प्रबंधन के साथ उन्नत एमएसीडी क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति
• कैंडलस्टिक विक लंबाई विश्लेषण पर आधारित मात्रात्मक प्रवृत्ति कैप्चर रणनीति
• सांख्यिकीय दोहरे मानक विचलन VWAP ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति
• उपयोग और लक्ष्य लाभ पर आधारित लंबी ग्रिड रणनीति
• एटीआर जोखिम प्रबंधन प्रणाली के साथ रणनीति के बाद गतिशील चलती औसत क्रॉसओवर ट्रेंड
• व्यापार प्रणाली के बाद बहु-समय सीमा हेकिन-अशी चलती औसत प्रवृत्ति
• एटीआर स्टॉप प्रबंधन के साथ डीआई संकेतकों के आधार पर गतिशील अस्थिरता-समायोजित प्रवृत्ति रणनीति का पालन करना
• वॉल्यूम-परसेंटाइल आधारित गतिशील लाभ लेने की प्रणाली के साथ बुल बियर पावर ट्रेडिंग रणनीति
• Z-Score सामान्यीकृत रैखिक संकेत मात्रात्मक व्यापार रणनीति
• बहु-पैरामीटर स्टोकैस्टिक बुद्धिमान प्रवृत्ति व्यापार रणनीति
• वॉल्यूम-प्राइस मोमेंटम ट्रेडिंग रणनीति के साथ मल्टी-ईएमए क्रॉस
• बहु-अवधि मूल्य स्तर ब्रेकआउट ट्रेंड ट्रेडिंग सिस्टम प्रमुख मूल्य स्तरों के आधार पर
• उन्नत फिबोनाची रिट्रेसमेंट ट्रेंड-फॉलो और रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति
• एटीआर आधारित गतिशील स्टॉप प्रबंधन प्रणाली के साथ उन्नत ईएमए क्रॉसओवर ट्रेंड फॉलो रणनीति
• औसत रिवर्सन बोलिंगर बैंड्स ट्रेडिंग रणनीति तर्कसंगत रिटर्न संकेत के साथ