मूल्य कार्रवाई सिद्धांतों पर आधारित प्रवृत्ति पहचान रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए K लाइन के उच्च बिंदुओं और समापन मूल्य के बीच के संबंधों के आधार पर, और परिणामों को एक चलती औसत के रूप में चिकना करना है। उच्च बिंदुओं के समापन के साथ उच्च प्रवृत्ति के रूप में और कम बिंदुओं के समापन के साथ गिरावट की प्रवृत्ति के रूप में। यह रणनीति किसी भी डिजिटल संपत्ति के लिए लागू है जिसमें कुछ तरलता है। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से बेहतर प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में M मिनट लाइन का उपयोग किया जाता है, यह निर्धारित करने के लिए कि M मिनट K लाइन उच्च समापन प्रकार की है (कि समापन मूल्य उच्चतम बिंदु के करीब है), कम समापन प्रकार (कि समापन मूल्य निम्नतम बिंदु के करीब है) या सामान्य प्रकार (कि समापन मूल्य मध्य के करीब है) ।
विशेष रूप से, पहली गणना delt = high - close, जो कि उच्च बिंदु और समापन मूल्य के बीच का अंतर है, और height = high - low, जो कि उच्च और निम्न का अंतर है। यदि delt > height *2⁄3, उच्च समापन प्रकार के लिए, यदि डेल्ट < height/3, तो कम समापन प्रकार के लिए, अन्यथा सामान्य प्रकार के लिए।
फिर हाल ही में N रूट K लाइनों में, उच्च समापन प्रकार, कम समापन प्रकार और सामान्य प्रकार की संख्या की गणना करें, उनके अनुपात की गणना करें, और ईएमए को चिकना करने के लिए तीन उछाल, गिरावट और मध्य रेखाएं प्राप्त करें। उछाल वक्र उच्च समापन प्रकार के K लाइनों के अनुपात को दर्शाता है, गिरावट वक्र कम समापन प्रकार के K लाइनों के अनुपात को दर्शाता है, और मध्य वक्र सामान्य प्रकार के K लाइनों के अनुपात को दर्शाता है।
जब उदय वक्र के ऊपर गिरावट वक्र को पार करता है, तो यह दर्शाता है कि उच्च समापन K लाइन बढ़ रही है, और यह मानता है कि बाजार एक ऊपरी प्रवृत्ति में प्रवेश कर रहा है, और अधिक संकेत देता है। जब गिरावट वक्र के नीचे उदय वक्र को पार करता है, तो यह दर्शाता है कि निम्न समापन K लाइन बढ़ रही है, और यह मानता है कि बाजार एक निचली प्रवृत्ति में प्रवेश कर रहा है, और एक खाली संकेत देता है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति में निम्नलिखित फायदे हैं, जो प्रवृत्तियों के आधार पर कीमतों की गति को निर्धारित करते हैंः
सिद्धांत स्पष्ट और समझने में आसान है।
किसी भी संकेतक पर भरोसा न करें, केवल कीमतों की विशेषताओं के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें।
कम विन्यास योग्य पैरामीटर, मुख्य रूप से एन और ईएमए चिकनाई पैरामीटर, अनुकूलित करने में आसान।
किसी भी डिजिटल संपत्ति के लिए व्यापक रूप से लागू, जिसमें कुछ तरलता है, जिसमें स्टॉक, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टोकरेंसी आदि शामिल हैं।
एक बार जब आप अपने बच्चे के लिए एक विशेष उपकरण चुनते हैं, तो यह आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प है।
प्रवृत्ति रेखा, समर्थन प्रतिरोध और अन्य तकनीकी तरीकों को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए एक विन्यास योग्य स्टॉप लॉस रणनीति।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि इस रणनीति के कुछ फायदे हैं, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं:
जब बाजार में उतार-चढ़ाव होता है, तो K-लाइन प्रकार अक्सर स्विच करते हैं, जिससे झूठे संकेत मिल सकते हैं।
गलत N और EMA पैरामीटर सेट करने से एक कदम चूक सकता है या बहुत अधिक अमान्य संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
केवल K-लाइन प्रकार के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करते समय, एक निश्चित अंतराल होता है।
यदि आप समय के सामान्य आरेखों जैसे कि त्रिकोण समापन, ध्वज आदि को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर नहीं कर सकते हैं, तो आप रिवर्स-ब्रेकिंग के जोखिम में पड़ सकते हैं।
यह रणनीति प्रवृत्ति पर नज़र रखने के लिए है और इसे उलटने के अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ने में असमर्थ है।
स्टॉप लॉस के साथ मिलकर नुकसान के जोखिम को नियंत्रित करना आवश्यक है, अन्यथा अकेले नुकसान अधिक हो सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
जोखिम को कम करने और लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए, इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
एटीआर जैसे अस्थिरता संकेतकों के साथ, बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर एन और ईएमए चिकनाई मापदंडों को समायोजित करें, ताकि अस्थिर बाजार में बहुत अधिक अक्षम संकेत उत्पन्न न हों।
Volume Indicator Judgement को बढ़ाएं, और भारी मात्रा के मामले में फ़िल्टर झूठी दरारें।
प्रवृत्ति रेखा और महत्वपूर्ण समर्थन प्रतिरोध बिंदुओं के संयोजन से प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करें और वास्तविकता को तोड़ें।
एक ही समय चक्र के लिए गलत निर्णय लेने से बचने के लिए कई समय चक्रों को जोड़ें।
एक रिवर्स मोड पहचान मॉड्यूल जोड़ा गया है, जो एक महत्वपूर्ण रिवर्स सिग्नल होने पर समय पर रिवर्स स्थिति खोलता है।
बाजार की अस्थिरता और जोखिम वरीयताओं के आधार पर स्टॉप लॉस की सीमा निर्धारित करके स्टॉप लॉस रणनीति का अनुकूलन करें।
लाभ को लॉक करने के लिए ट्रैक स्टॉप, मूव स्टॉप और अन्य सुविधाएँ जोड़ी गई हैं, ताकि लाभ को वापस न किया जा सके।
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर कीमतों की गति का निर्णय प्रवृत्ति की दिशा, सिद्धांत स्पष्ट है, अच्छी तरह से वापस मापने के लिए, डिजिटल परिसंपत्ति के व्यापार के लिए व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है. लेकिन वहाँ भी कुछ सीमाएं हैं, जो रोक और अनुकूलन के साथ जोखिम को कम करने की आवश्यकता है. कुल मिलाकर, इस रणनीति के लिए मात्रा व्यापार के लिए एक सरल व्यावहारिक विचार प्रदान करता है, जो सीखने के लायक है. निरंतर अनुकूलन और संयोजन के माध्यम से, स्थिर अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("trend detect", overlay=false)
lenght = input(34)
ema_smooth = input(5)
delt = high - close
height = high - low
color_plot=black
state=0
if delt > height/3*2
state := 1
color_plot := red
else
if delt > height/3
state := 2
color_plot := blue
else
state := 3
color_plot := green
//plot(state, color=color_plot, style=histogram)
percOfType(len, state_for_count) =>
num = 0
for i=1 to len
if state[i]==state_for_count
num := num+1
num/len*100
rise = ema(percOfType(lenght, 3), ema_smooth)
fall = ema(percOfType(lenght, 1), ema_smooth)
plot(rise, color = green)
plot(ema(percOfType(lenght, 2), ema_smooth), color = blue)
plot(fall, color = red)
plot(10, color=black)
plot(60, color=black)
longCondition = crossover(rise, fall)
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(rise, fall)
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)