मात्रात्मक उत्क्रमण और मात्रा रणनीति संयोजन


निर्माण तिथि: 2023-09-21 21:07:09 अंत में संशोधित करें: 2023-09-21 21:07:09
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अवलोकन

यह रणनीति दो मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों का एक संयोजन है, जिसका उद्देश्य अधिक सटीक और विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करना है। पहली रणनीति मूल्य प्रतिगमन पर आधारित है, दूसरी रणनीति लेनदेन की मात्रा विश्लेषण पर आधारित है। संयोजन सिग्नल प्रभावी रूप से मुनाफे की संभावना को बढ़ा सकते हैं।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति के दो भाग हैं:

  1. रिवर्स रणनीति

STO सूचकांक का उपयोग करके रिवर्स सिग्नल का आकलन करें। जब दो दिन के समापन में कीमत बढ़ जाती है और STO धीमी रेखा 50 से नीचे होती है, तो अधिक करें; जब दो दिन के समापन में कीमत गिरती है और STO तेज रेखा 50 से ऊपर होती है, तो शून्य करें।

  1. परिमाण रणनीति

एक निश्चित अवधि के भीतर लेन-देन की मात्रा और मूल्य के संबंध की गणना करें, बहुमुखी दिशा का न्याय करें, और एक समान रूप से चिकनी प्रक्रिया करें।

दो भागों में, एक ही रणनीति के अनुसार, अधिक से अधिक करना और शून्य से शून्य करना।

संयोजन संकेत संकेत की गुणवत्ता को बढ़ाता है, और इनमें से किसी भी रणनीति में झूठे संकेत की संभावना को काफी कम कर देता है।

रणनीतिक लाभ

  • दो स्वतंत्र रणनीतियों का संयोजन, संकेत की सटीकता में सुधार
  • रिवर्स रणनीतियाँ, अवसरों को पकड़ने के लिए, और परिमाण रणनीतियाँ, भविष्य की दिशा निर्धारित करने के लिए
  • दो अलग-अलग प्रकार की रणनीतियाँ एक-दूसरे को सत्यापित करती हैं और गलत संकेतों को कम करती हैं
  • संयोजन सरल, सीधा और लागू करने में आसान
  • स्वतंत्र रूप से अनुकूलित करने के लिए प्रत्येक रणनीति के लिए पैरामीटर

रणनीतिक जोखिम

  • रिवर्स रणनीति को आसानी से फंसाया जा सकता है, सख्त बाहर निकलने की आवश्यकता है
  • लेनदेन विश्लेषण में देरी की संभावना
  • केवल मात्रात्मक मापदंडों पर आधारित, तकनीकी विश्लेषण के साथ
  • औसत रेखा की गणना करने के लिए trained1 की लंबी डेटा श्रृंखला
  • विभिन्न किस्मों के पैरामीटर जरूरी नहीं कि सामान्य हों, उन्हें व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित किया जाना चाहिए

निम्नलिखित उपायों से जोखिम को कम किया जा सकता हैः

  • एसटीओ पैरामीटर का अनुकूलन, रिवर्स पहचान क्षमता में सुधार
  • अन्य संकेतकों के साथ व्यापार में सफलता की पुष्टि
  • औसत रेखा आवृत्ति को अनुकूलित करें
  • ग्राफिक्स के माध्यम से आकृति
  • नस्ल के अनुसार परीक्षण पैरामीटर

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. STO सूचकांक का परीक्षण करने के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर

सबसे अच्छा संयोजन के लिए K मान, D मान और अन्य मापदंडों को समायोजित करें

  1. लेन-देन की संख्या में वृद्धि के लिए दूसरी बार सत्यापन

MACD, BOLL और अन्य के लिए सहायक निर्णय

  1. औसत रेखा आवृत्ति को अनुकूलित करें

विभिन्न आवृत्ति मापदंडों का परीक्षण करने के लिए अधिक स्थिर निर्णय

  1. संयोजन संकेतों के आधार पर आरेखों का परिचय

उदाहरण के लिए, जब आप आकृति से बाहर हो जाते हैं, तो आप फिर से प्रवेश करते हैं।

  1. नस्लों के अनुसार परीक्षण मापदंडों का संयोजन

विभिन्न किस्मों के पैरामीटर समान नहीं हैं, उन्हें अलग-अलग परीक्षण करने की आवश्यकता है

संक्षेप

इस रणनीति के माध्यम से दो अलग-अलग प्रकार की रणनीतियों के संयोजन में उलटा और लेन-देन की मात्रा, पारस्परिक सत्यापन, संकेत की गुणवत्ता और सटीकता को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकते हैं. लेकिन यह भी पैरामीटर अनुकूलन, सहायक तकनीकी संकेतकों आदि के लिए ध्यान देने की आवश्यकता है रणनीति प्रभाव में सुधार करने के लिए. हम वास्तव में स्थिर और विश्वसनीय संयोजन रणनीति प्राप्त कर सकते हैं लगातार परीक्षण रिटर्न परिणामों, पैरामीटर नियम को समायोजित करने, और वास्तविक क्षेत्र में परीक्षण. यह समय और ऊर्जा का एक बड़ा निवेश की आवश्यकता है, लेकिन रिटर्न भी ध्यान देने योग्य होगा.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-09-13 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 21/10/2020
// 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
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier 
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s 
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra 
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate 
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in 
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to 
// all time frames automatically.
//
// 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


FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter) =>
    pos = 0
    xhl2 = hl2
    xhlc3 = hlc3
    xClose = close
    xIntra = log(high) - log(low)
    xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
    xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
    xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
    xVolume = volume
    TP = xhlc3
    TP1 = xhlc3[1]
    Intra = xIntra
    Vintra = xStDevIntra
    Inter = xInter
    Vinter = xStDevInter
    CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
    MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
    FveFactor =  iff(MF > CutOff * xClose, 1, 
                  iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1,  0))
    xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
    Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
    VolSum = sum(xVolume, Samples)
    xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
    xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
    pos :=iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
    	   iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1)
Cinter = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posFVI = FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posFVI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posFVI == -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 )