बहु-कारक उत्क्रमण ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-09-19 21:13:04 अंत में संशोधित करें: 2023-09-19 21:13:04
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अवलोकन

यह रणनीति बहु-कारक संचालित रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति के अंतर्गत आता है। यह 123 आकार और ध्रुवीकरण विखंडन दक्षता (पीएफई) संकेतक को एकीकृत करता है, जब दोनों एक समान संकेत देते हैं तो प्रवेश करते हैं, तो झूठे संकेतों को प्रभावी रूप से फ़िल्टर करने और व्यापार की जीत की दर को बढ़ा सकते हैं।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति में दो मुख्य भाग हैं:

  1. 123 आकृति निर्णयः जब समापन मूल्य लगातार 2 दिनों तक बढ़ता है, तो 3 दिन तक वापस आ जाता है, और स्टोचैस्टिक फास्ट लाइन धीमी रेखा से कम है, एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है; जब समापन मूल्य लगातार 2 दिनों तक गिरता है, तो 3 दिन तक वापस आ जाता है, और स्टोचैस्टिक फास्ट लाइन धीमी रेखा से अधिक है, एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।

  2. पीएफई सूचक निर्णयः पीएफई पूर्वनिर्धारित ऊपरी सीमा से अधिक है, और पीएफई पूर्वनिर्धारित निचले सीमा से कम है।

केवल तभी प्रवेश किया जाता है जब 123 प्रारूप पीएफई संकेतक के अनुरूप संकेत उत्पन्न करता है। जब दोनों असंगत होते हैं, तो खाली स्थिति बनाए रखें।

123 रूपों में संभावित रिवर्स पॉइंट की पहचान की जा सकती है. PFE प्रवृत्ति को पहचानने की दक्षता, झूठे ब्रेकडाउन का पीछा करने से बचें। दोनों के संयोजन से निर्णय की सटीकता में सुधार हो सकता है, बहु-कारक सत्यापन के प्रभाव तक पहुंच सकता है।

रणनीतिक लाभ

  • 123 फॉर्म और पीएफई सूचकांक एक दूसरे को सत्यापित करते हैं, झूठे संकेतों को कम करते हैं
  • पीएफई सूचकांक का सैद्धांतिक आधार मजबूत है, मूल्य दक्षता के बारे में प्रभावी निर्णय
  • मल्टी फैक्टर ड्राइव, निर्णय की सटीकता में सुधार
  • रिवर्स पैटर्न और ट्रेंड इंडिकेटर के साथ रणनीति में लचीलापन
  • अनुकूलन योग्य पैरामीटर, बाजार में परिवर्तन के लिए अनुकूलित

रणनीतिक जोखिम और प्रतिक्रिया

  • व्यक्तिगत कारक गलत संकेत दे सकते हैं
  • फैक्टर सेटिंग को लगातार अनुकूलित और समायोजित करने की आवश्यकता है
  • कम समय के लिए होल्डिंग, अक्सर बंद होने का जोखिम

कैसे करें:

  1. सत्यापन कारक बढ़ाएं, सटीकता बढ़ाएं
  2. पैरामीटर विन्यास का अनुकूलन, स्थिरता में सुधार
  3. ऑटो-ऑप्टिमाइज़ेशन विधि का उपयोग करके इष्टतम पैरामीटर का पता लगाएं
  4. सेट नमस्कार रोक या चल रोक

रणनीति अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. अस्थिरता-आधारित स्टॉप लॉस सेटिंग्स जोड़ा गया
  2. मशीन लर्निंग और अन्य विधियों का उपयोग करके सभी पैरामीटरों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें
  3. जब प्रवृत्ति मजबूत होती है, तो रिवर्स ट्रेडिंग की आवृत्ति को कम करें
  4. बाजार में उतार-चढ़ाव के लिए समायोजन के लिए अनुकूलन सूचक के साथ संयोजन
  5. अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन, जोखिम को फैलाएं, समग्र रिटर्न में सुधार करें

संक्षेप

यह रणनीति कई कारकों को जोड़ती है जो मूल्य टर्नओवर को निर्धारित करते हैं, जो कि सैद्धांतिक रूप से आधारित है और इसे लागू करना आसान है। एकल सूचक की तुलना में निर्णय की सटीकता में सुधार के लिए बहु-कारक संचालित, यह एक अपेक्षाकृत मजबूत टर्नओवर ट्रेडिंग रणनीति है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस प्रबंधन, संयोजन और अन्य तरीकों के माध्यम से रणनीति की प्रभावशीलता को और बढ़ाया जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-13 08:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 16/04/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The Polarized Fractal Efficiency (PFE) indicator measures the efficiency 
// of price movements by drawing on concepts from fractal geometry and chaos 
// theory. The more linear and efficient the price movement, the shorter the 
// distance the prices must travel between two points and thus the more efficient 
// the price movement.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos


PFE(Length,LengthEMA,BuyBand,SellBand) =>
    pos = 0.0
    PFE = sqrt(pow(close - close[Length], 2) + 100)
    C2C = sum(sqrt(pow((close - close[1]), 2) + 1), Length)
    xFracEff = iff(close - close[Length] > 0,  round((PFE / C2C) * 100) , round(-(PFE / C2C) * 100))
    xEMA = ema(xFracEff, LengthEMA)
    pos := iff(xEMA < SellBand, -1,
    	      iff(xEMA > BuyBand, 1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & PFE (Polarized Fractal Efficiency)", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- PFE ----")
LengthPFE = input(9, minval=1)
LengthEMA = input(5, minval=1)
BuyBand = input(50, step = 0.1)
SellBand = input(-50, step = 0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posPFE = PFE(LengthPFE,LengthEMA,BuyBand,SellBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posPFE == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posPFE == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1 ) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )