न्यूरल नेटवर्क सुपरट्रेंड रणनीति
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति न्यूरल नेटवर्क मॉडल, आरएसआई और सुपरट्रेंड्स के संकेतकों को एक साथ जोड़ती है।
यह तर्क है:
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एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल का निर्माण करें, जिसमें लेन-देन परिवर्तन दर, ब्रिनबैंड, आरएसआई आदि जैसे बहु-आयामी डेटा शामिल हैं
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भविष्य में कीमतों में बदलाव की भविष्यवाणी करने के लिए नेटवर्क
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आरएसआई सूचक मान की गणना करें और आरएसआई को पूर्वानुमानित मूल्य परिवर्तन दर के साथ जोड़ें
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आरएसआई सूचक मूल्य के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस लाइन उत्पन्न करें
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जब कीमत ऊपर की स्टॉप लॉस लाइन से नीचे जाती है तो शून्य करें; जब कीमत नीचे की स्टॉप लॉस लाइन को पार करती है तो अधिक करें
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सुपरट्रेंड सूचकांक के साथ प्रवृत्ति निर्णय फ़िल्टर करें
इस रणनीति ने जटिल डेटा के लिए न्यूरल नेटवर्क की सिमुलेशन क्षमता का लाभ उठाया, और आरएसआई और सुपरट्रेंड जैसे संकेतकों के साथ सिग्नल सत्यापन का समर्थन किया, जिससे निर्णय की सटीकता में सुधार हुआ और ट्रेडिंग जोखिम को नियंत्रित किया गया।
रणनीतिक लाभ
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बहुआयामी डेटा मॉडलिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क के फैसले की प्रवृत्ति
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RSI स्टॉप लॉस प्रोटेक्शन, सुपर ट्रेंड सहायक निर्णय
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सिग्नल गुणवत्ता में सुधार के लिए बहु-सूचक संयोजन सत्यापन
रणनीतिक जोखिम
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न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है
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RSI और सुपरट्रेंड पैरामीटर को अनुकूलित करने की आवश्यकता है
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प्रभाव मॉडल पर निर्भर है, अनिश्चितता है
संक्षेप
इस रणनीति में मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग किया गया है, जो पारंपरिक संकेतकों के आधार पर निर्णय लेता है, उच्च दक्षता की तलाश में जोखिम को नियंत्रित करता है। हालांकि, इसके पैरामीटर को समायोजित करने और मॉडल की व्याख्याशीलता में सुधार की आवश्यकता है।
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