गोल्डन ऑवर रणनीति पर ट्रेडिंग
ChaoZhang
अवलोकन
ट्रेडिंग गोल्डन टाइम रणनीति ऐतिहासिक डेटा के माध्यम से वापस आती है, जो स्वचालित रूप से यह निर्धारित करती है कि हर दिन कौन सा समय खरीदने और बेचने के लिए सबसे उपयुक्त है, और इसी समय ट्रेडिंग सिग्नल भेजती है। यह रणनीति आरओसी सूचक का उपयोग करती है जो विभिन्न समय पर के-लाइन की वृद्धि और गिरावट की गणना करती है, और फिर विभिन्न समय के व्यापार प्रभाव का मूल्यांकन करती है, सबसे अच्छा खरीदने और बेचने के लिए समय ढूंढती है।
रणनीति सिद्धांत
वर्तमान समय का उपयोग करके वर्तमान घंटे प्राप्त करें now_hour
आरओसी सूचक का उपयोग करके प्रति घंटा के-लाइन मूल्यह्रास की गणना करें।
गणना indicator और अब_घंटे के संचयी गुणांक buy_hourXindicator_cum。
सूचक के संचयी और buy_indicator_cum की गणना करें
सबसे अच्छा खरीद समय buy_hour = buy_hourXindicator_cum / buy_indicator_cum。
इसी तरह से बेहतरीन बिक्री के समय sell_hour की गणना करें।
buy_hour और sell_hour की तुलना करें और यह निर्धारित करें कि क्या वर्तमान समय सबसे अच्छा है।
सबसे अच्छा खरीद और बेचने के समय में संकेतों को भेजें।
विभिन्न पृष्ठभूमि रंगों के साथ वास्तविक समय में सबसे अच्छा खरीद और बेचने के समय दिखाएं।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह स्वचालित रूप से निर्धारित करने में सक्षम है कि दिन के लिए सबसे उपयुक्त समय कौन सा है। सबसे अच्छा व्यापार समय निर्धारित करने के लिए मैन्युअल रूप से ऐतिहासिक डेटा को देखने की आवश्यकता नहीं है, जिससे बहुत समय और प्रयास की बचत होती है। साथ ही, यह रणनीति बाजार में बदलाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करने के लिए वास्तविक समय डेटा के आधार पर सबसे अच्छा व्यापार समय को समायोजित कर सकती है। यह रणनीति निश्चित व्यापार समय की तुलना में अधिक फायदेमंद है।
इसके अलावा, यह रणनीति आरओसी सूचकांक का प्रभावी उपयोग करती है। प्रति घंटा के लाइन के उतार-चढ़ाव की गणना करके, विभिन्न समय अवधि के लिए व्यापार प्रभाव का अधिक सटीक आकलन किया जा सकता है। आरओसी सूचकांक प्रतिपक्षी उतार-चढ़ाव के प्रति संवेदनशील है और बाजार में बदलाव को दर्शाता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम आरओसी सूचकांक की अपनी सीमाओं में है। आरओसी केवल मूल्य परिवर्तन की दर को ध्यान में रखता है, लेनदेन की मात्रा में परिवर्तन के लिए संवेदनशील नहीं है। और आरओसी संकुचित संकुचित बाजारों के लिए अच्छा नहीं है। यदि पारदर्शी संकुचित बाजारों का सामना किया जाता है, तो आरओसी सूचकांक का प्रभाव छूट जाएगा।
इसके अलावा, रणनीतियों का उपयोग ऐतिहासिक डेटा को वापस लेने के लिए किया जाता है जब सबसे अच्छा व्यापार होता है। हालांकि, ऐतिहासिक नियम जरूरी नहीं कि वर्तमान बाजार पर लागू हों। बाजार में संरचनात्मक परिवर्तन हो सकते हैं, और मूल व्यापार नियम अब लागू नहीं होते हैं। इसे वर्तमान बाजार की स्थिति के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता होती है, न कि पूरी तरह से वापस लेने के परिणामों पर निर्भर होना।
इस संबंध में, अन्य संकेतकों के साथ संयोजन की गणना करने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि व्यापार की मात्रा, बाजार की स्थिति का अधिक व्यापक निर्णय लेने के लिए। साथ ही, वर्तमान बाजार की स्थिति के लिए पैरामीटर समायोजन परीक्षण की आवश्यकता होती है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि व्यापार संकेत नई बाजार की स्थिति के अनुरूप हैं।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
आरओसी को बदलने के लिए अन्य संकेतकों की कोशिश करें, जैसे कि व्यापार की मात्रा, और अधिक उपयुक्त संकेतकों की तलाश करें।
अन्य फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ना, स्थानीय रुझानों को समझने के लिए औसत रेखा, आघात सूचक आदि का उपयोग करना, अनुचित व्यापार से बचना।
समय चक्र पैरामीटर को अनुकूलित करें, परिणामों पर विभिन्न समय चक्र पैरामीटर के प्रभाव का परीक्षण करें
स्टॉपलॉस को बढ़ाएं, उचित स्टॉपलॉस सेट करें और ट्रेडिंग जोखिम को नियंत्रित करें।
मशीन लर्निंग के साथ, हम बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके सबसे अच्छा लेनदेन समय का पता लगा सकते हैं।
संक्षेप
व्यापार के इस सुनहरे समय रणनीति के लिए कुल मिलाकर एक व्यवहार्य और प्रभावी तरीका है. यह आरओसी सूचक का उपयोग स्वचालित रूप से हर दिन सबसे अच्छा खरीद और बेचने के लिए समय का फैसला करने के लिए, समय और ऊर्जा का एक बहुत बचाने के लिए. लेकिन हम भी आरओसी सूचक और इतिहास की समीक्षा की सीमाओं पर ध्यान देना चाहिए, वर्तमान बाजार की स्थिति के लिए पैरामीटर को समायोजित. इसके अलावा, इस रणनीति में सुधार के लिए बहुत जगह है, और कई पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता है, सिग्नल अधिक सटीक और विश्वसनीय बनाने.
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start: 2023-08-19 00:00:00
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exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mablue (Masoud Azizi)
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strategy("Trade Hour V3",overlay=false)
timezone = input.string("Europe/London",options=["America/New_York","America/Los_Angeles","America/Chicago","America/Phoenix","America/Toronto","America/Vancouver","America/Argentina" ,"America/El_Salvador","America/Sao_Paulo","America/Bogota","Europe/Moscow","Europe/Athens","Europe/Berlin","Europe/London","Europe/Madrid","Europe/Paris","Europe/Warsaw","Australia/Sydney","Australia/Brisbane","Australia/Adelaide","Australia/ACT","Asia/Almaty","Asia/Ashkhabad","Asia/Tokyo","Asia/Taipei","Asia/Singapore","Asia/Shanghai","Asia/Seoul","Asia/Tehran","Asia/Dubai","Asia/Kolkata","Asia/Hong_Kong","Asia/Bangkok","Pacific/Auckland","Pacific/Chatham","Pacific/Fakaofo","Pacific/Honolulu"] )
source = input.source(close)
tp = input.int(1,"ROC Timeperiod")
now_hour = hour(time,timezone)
indicator = ta.roc(source,tp)
buy_hourXindicator_cum = ta.cum(indicator* now_hour)
buy_indicator_cum = ta.cum(indicator)
buy_hour = buy_hourXindicator_cum/buy_indicator_cum
sell_hourXindicator_cum = ta.cum( (1/indicator ) * now_hour)
sell_indicator_cum = ta.cum(1/indicator)
sell_hour = sell_hourXindicator_cum/sell_indicator_cum
plot(buy_hour,color=color.green)
plot(sell_hour,color=color.red)
plot(now_hour,color=color.gray,display=display.none)
bool isLongBestHour = now_hour==math.round(buy_hour)
bool isShortBestHour = now_hour==math.round(sell_hour)
bgcolor(isLongBestHour ? color.new(color.green,80) : na)
bgcolor(isShortBestHour ? color.new(color.red,80) : na)
strategy.order("buy", strategy.long, when =isLongBestHour)
strategy.order("sell", strategy.short, when = isShortBestHour)