डबल स्टोचैस्टिक ऑसिलेटर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में दो सेटों के विभिन्न पैरामीटर सेटों के साथ यादृच्छिक संकेतकों का उपयोग किया जाता है, जो एक विशिष्ट समानांतर क्रॉसिंग प्रणाली के अंतर्गत आते हैं। त्वरित संकेतकों का उपयोग अल्पकालिक रुझानों और प्रवेश समय का निर्धारण करने के लिए किया जाता है, धीमी संकेतकों का उपयोग बड़े रुझानों की दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है, दोनों एक व्यापारिक संकेत बनाने के लिए।
रणनीति सिद्धांत
तेजी से यादृच्छिक संकेतक के मूल्य अल्पकालिक प्रवृत्ति की दिशा को दर्शाता है, K लाइन को इसकी चलती औसत एसएम 1 के साथ पार करना एक प्रवेश संकेत बनाता है।
धीमी गति के यादृच्छिक संकेतक के मूल्य एक बड़ी प्रवृत्ति की स्थिति को दर्शाते हैं। जब तेज संकेतक एक उलटा संकेत दिखाता है, तो धीमी गति के संकेतक के लिए बड़ी दिशा का न्याय करने की तर्कसंगतता देखें।
एसएम 1 को पार करने के लिए K को तेजी से देखें; जब धीमी गति से K 50 से अधिक है, तो यह एक बड़ी प्रवृत्ति को ऊपर की ओर इंगित करता है, जो बहुपदों को पूरा करता है।
जब K तेजी से नीचे SM1 को पार करता है, तो इसे एक मंदी संकेत माना जाता है; जब धीमी गति से K 50 से कम है, तो यह नीचे की ओर एक बड़ी प्रवृत्ति को दर्शाता है, जो कि कमोडिटी शर्तों को पूरा करता है।
स्टॉप लॉस पॉइंट सेट करें, एक निश्चित अनुपात में स्टॉप लॉस रोकें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
दोहरी यादृच्छिक संकेतकों के माध्यम से शोर को फ़िल्टर करने से सफलता की दर में वृद्धि होती है।
SM1 पैरामीटर छोटा है, K संकेतक संवेदनशील है, शॉर्ट लाइन अवसरों को पकड़ने के लिए उपयुक्त है।
बड़े चक्र बड़े रुझानों का न्याय करते हैं, छोटे चक्र उलटा पकड़ते हैं। बहु-हवा रणनीति अधिकांश बाजार स्थितियों के अनुरूप है।
एक निश्चित स्टॉप-लॉस बिंदु, जोखिम-लाभ नियंत्रण योग्य, बहुत अधिक उतार-चढ़ाव नहीं।
जोखिम विश्लेषण
संकेतक के बीच विचलन के कारण व्यापार के अवसरों को खो दिया जाता है या गलत संकेत उत्पन्न होते हैं।
फिक्स्ड स्टॉपलॉस स्टॉपलॉस पर्याप्त लचीला नहीं है और बाजार में बदलाव के अनुसार समायोजित नहीं किया जा सकता है।
lbl सूचकांक पैरामीटर को बार-बार अनुकूलन परीक्षण की आवश्यकता होती है, जो गलत तरीके से विफल हो जाएगा।
कम अवधि के लेनदेन के लिए अधिक लेनदेन की आवृत्ति की आवश्यकता होती है, जिससे लेनदेन की लागत बढ़ जाती है।
अनुकूलन दिशा
अन्य संकेतक या फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ें ताकि संकेतक संकेत की गुणवत्ता सुनिश्चित हो सके।
विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें और सबसे अच्छा पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन खोजें
अस्थिरता सूचकांक आदि के साथ संयोजन, रोकथाम रोकथाम हानि स्तर गतिशील समायोजन।
समय फ़िल्टर का उपयोग करें, महत्वपूर्ण घटनाओं से बचें और तर्कहीन उतार-चढ़ाव को नियंत्रित करें।
पूंजी प्रबंधन रणनीति का अनुकूलन, जब आवश्यक हो तो स्टॉक को कम करना, और धन का उपयोग करने की दक्षता में सुधार करना।
संक्षेप
इस रणनीति में तेजी से और धीरे-धीरे यादृच्छिक संकेतक शामिल हैं जो एक बहु-हल्की ट्रेडिंग प्रणाली बनाते हैं। हालांकि, पैरामीटर को और अनुकूलित करने की आवश्यकता है, और प्रवृत्ति, अस्थिरता और अन्य संकेतक को फ़िल्टर शर्त के रूप में सहायता प्रदान की जाती है। सख्त जोखिम नियंत्रण के मामले में, यह रणनीति अपेक्षाकृत स्थिर अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त कर सकती है।
/*backtest
start: 2023-08-17 00:00:00
end: 2023-09-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Double Stochastic", overlay=true)
//-----------------------Stochastics------------------------//
c= security(syminfo.tickerid,timeframe.period , close)
h= security(syminfo.tickerid, timeframe.period, high)
l= security(syminfo.tickerid, timeframe.period, low)
c1= security(syminfo.tickerid, timeframe.period, close)
h2= security(syminfo.tickerid, timeframe.period, high)
l1= security(syminfo.tickerid, timeframe.period, low)
K1 = input(5, title="K", minval=1, title="Leading K")
SM1 = input(2, title="Smooth", minval=1, title="Leading Smooth ")
k = ema(stoch(c, h, l, K1), SM1)
K2 = input(97, title="K", minval=1, title="Lagging K")
D2 = input(3, title="D", minval=1, title="Lagging D")
SM2 = input(1, title="Smooth", minval=1, title="Lagging Smooth")
k1 = ema(stoch(c1, h2, l1, K2), SM2)
// buy ((k[2] < 40 and k > 40) and bars_up > 0 and k1 > 50)
// sell (k[2] > 60 and k < 60) and bars_down > 0 and k1 < 50
//-----------------------Mechanics------------------------//
buy = k1 > 50 and k < 30 and k > k[1] ? 1 : 0
sell = k1 < 50 and k > 70 and k < k[1] ? 1 : 0
buy_val = valuewhen(buy == 1, close, 1)
sell_val = valuewhen(sell == 1, close, 1)
buy_close = buy_val * input(1.20, minval=0.1)
sell_close = sell_val / input(1.20, minval=0.1)
//------------------------Buy/Sell-------------------------//
longCondition = buy == 1
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
close_long = close >= buy_close
if (close_long)
strategy.close("My Long Entry Id")
sellCondition = sell == 1
if (sellCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
close_short = close <= sell_close
if (close_short)
strategy.close("My Short Entry Id")