द्विपद वितरण पर आधारित मूल्य चरम प्रतिवर्तन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-09-13 16:47:22
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इस रणनीति को Price Extreme Reversion Strategy Based on Binomial Distribution कहा जाता है। यह मूल्य उलटों की संभावना का अनुमान लगाने के लिए द्विपद वितरण फ़ंक्शन का उपयोग करता है और व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए एक दोहरी-ईएमए प्रणाली सेट करता है।

तर्क यह हैः

  1. हाल के 20 बार में करीब बार की संख्या की गणना करें, और पिछले 100 बार में ऊपर अवधि के प्रतिशत पी.

  2. संचयी वितरण फलन (सीडीएफ) की गणना करने के लिए द्विपद वितरण फलन में अवधि गणना और संभावना पी को प्लग करें।

  3. सीडीएफ पर 10 दिन और 20 दिन के ईएमए लागू करें। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर जाता है, तो यह मूल्य चरम प्रतिवर्तन की उच्च संभावना का संकेत देता है, खरीद संकेत उत्पन्न करता है।

  4. जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे जाता है, तो कीमतें अल्पावधि में चरम पर हो सकती हैं, यहां बिक्री के संकेत पैदा करते हैं।

इस रणनीति का लाभ संभावना पद्धतियों के माध्यम से मूल्य चरम प्रतिगमन समय का अनुमान है। लेकिन अत्यधिक झूठे संकेतों से बचने के लिए मापदंडों को बाजार-समायोजित अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

अंत में, सांख्यिकीय तकनीक मूल्य व्यवहार के पैटर्न को निष्पक्ष रूप से उजागर करने में मदद करती है। लेकिन अंततः, व्यापारियों को तकनीकी संकेतकों का उपयोग करने के लिए पूरक उपकरणों के रूप में तेज बाजार निर्णय की आवश्यकता होती है।


/*backtest
start: 2022-09-06 00:00:00
end: 2023-05-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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// © pieroliviermarquis

//@version=4
strategy("Binomial Strategy", overlay=false, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value= 100, slippage=1, initial_capital= 10000, calc_on_every_tick=true)


factorial(length) =>
    n = 1
    if length != 0
        for i = 1 to length
            n := n * i
    n


binomial_pdf(success, trials, p) =>
    q = 1-p
    coef = factorial(trials) / (factorial(trials-success) * factorial(success))
    pdf = coef * pow(p, success) * pow(q, trials-success)
        
        
binomial_cdf(success, trials, p) =>
    q = 1-p
    cdf = 0.0
    for i = 0 to success
        cdf := cdf + binomial_pdf(i, trials, p)
        

up = close[0] > close[1] ? 1 : 0


//long-term probabilities
lt_lookback = 100
lt_up_bars = sum(up, lt_lookback)
prob = lt_up_bars/lt_lookback


//lookback for cdf
lookback = 20
up_bars = sum(up, lookback)
cdf = binomial_cdf(up_bars, lookback, prob)


//ema on cdf
ema1 = ema(cdf, 10)
ema2 = ema(cdf, 20)


plot(cdf*100)
plot(ema1*100, color=color.red)
plot(ema2*100, color=color.orange)


buy = ema1 > ema2
sell = ema1 < ema2


//////////////////////Bar Colors//////////////////

var color buy_or_sell = na

if buy == true
    buy_or_sell := #3BB3E4
else if sell == true
    buy_or_sell := #FF006E
    
barcolor(buy_or_sell)

///////////////////////////Orders////////////////

if buy
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="")

if sell
    strategy.close("Long", comment="Sell")


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