उत्क्रमण और रैखिक प्रतिगमन अवरोधन संयोजन रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति 123 रिवर्स रणनीति और रैखिक रिवर्स कट-ऑफ रणनीति के संयोजन के माध्यम से एक बहु-कारक संचालित संयोजन ट्रेडिंग रणनीति को लागू करती है। 123 रिवर्स रणनीति ने हाल के दो ट्रेडिंग दिनों के मूल्य संबंधों को निर्धारित किया है, स्टोच सूचक के साथ मिलकर रिवर्स सिग्नल का निर्धारण किया है। रैखिक रिवर्स कट-ऑफ रणनीति ने मूल्य और ट्रेंड लाइन के संबंधों को निर्धारित करने के लिए रैखिक रिवर्स विश्लेषण का उपयोग किया है, जिससे व्यापार उत्पन्न होता है। सिग्नल दोनों रणनीतियों को एक-दूसरे को सत्यापित किया जाता है और झूठे संकेतों को प्रभावी रूप से फ़िल्टर किया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
123 रिवर्स रणनीति
यह रणनीति निम्नलिखित सिद्धांतों पर आधारित हैः
यदि हाल के दो ट्रेडिंग दिनों के समापन मूल्य का संबंध आज के समापन मूल्य से अधिक है, और स्टोच फास्ट लाइन धीमी लाइन से कम है, तो एक bullish रिवर्स सिग्नल माना जाता है
यदि हाल के दो ट्रेडिंग दिनों के समापन मूल्य संबंध आज के समापन मूल्य को कल की तुलना में कम करते हैं, और स्टोच फास्ट लाइन धीमी लाइन से अधिक है, तो यह माना जाता है कि एक मंदी रिवर्स सिग्नल है
न्याय के नियम इस प्रकार हैं:
यदि आज का समापन मूल्य> कल का समापन मूल्य और स्टोच रैपिड <स्टोच रैपिड और स्टोच रैपिड> पैरामीटर सेट करें, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न करें
यदि आज का समापन मूल्य < कल का समापन मूल्य और स्टोच रैपिड लाइन> स्टोच स्लो लाइन और स्टोच रैपिड लाइन < सेट किया गया है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है
इस रणनीति के लिए स्टोच सूचक पैरामीटर सेट करने की आवश्यकता है, जिसमें शामिल हैंः स्टोच की K-लाइन चक्र लंबाई की गणना, स्टोच की तेज-लाइन चिकनाई चक्र KSmoothing, स्टोच की धीमी-लाइन चिकनाई चक्र DLength, स्टोच की तेज-लाइन निर्णय थ्रेशोल्ड स्तर।
रैखिक रिवर्स कट-ऑफ रणनीति
इस रणनीति का आधार रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण पर आधारित है, जो कीमतों को रैखिक प्रतिगमन की प्रवृत्ति रेखा के साथ जोड़ता है।
यदि समापन मूल्य रैखिक रिवर्स कट-ऑफ से अधिक है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न करें
यदि समापन मूल्य रैखिक वापसी से कम है, तो एक बेचने का संकेत देता है
इस रणनीति के लिए एक रैखिक रिग्रेशन चक्र LengthLRI, और एक रैखिक रिग्रेशन इनपुट डेटा स्रोत xSeria。 की आवश्यकता होती है।
गठबंधन रणनीति
इस संयोजन रणनीति को वास्तविक ट्रेडिंग निर्देश उत्पन्न करने के लिए 123 रिवर्स रणनीति और रैखिक रिवर्स कट-ऑफ रणनीति के खरीद/बिक्री संकेतों को एक साथ पूरा करने की आवश्यकता होती है, जिससे झूठे संकेतों को प्रभावी ढंग से हटाया जा सके और ट्रेडिंग प्रभावशीलता में सुधार हो सके।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- मल्टी फैक्टर ड्राइव, प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को हटाने, संकेत गुणवत्ता में सुधार
दो अलग-अलग प्रकार की रणनीतियों के संयोजन में, दोनों रणनीतियों को एक साथ संकेत उत्पन्न करना होगा, ताकि वास्तविक आदेश दिया जा सके। यह बहु-कारक सत्यापन तंत्र, एक रणनीति द्वारा कभी-कभी उत्पन्न गलत संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है, अनावश्यक लेनदेन को कम कर सकता है, और संकेत की गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकता है।
- वास्तविक समय में कीमतों और रुझानों की निगरानी करें और कैद से बचें
रैखिक रिवर्सन इंटरलॉक वास्तविक समय में मूल्य और प्रवृत्ति रेखा के संबंध को दर्शाता है, यदि कीमत प्रवृत्ति से बहुत दूर है, तो रणनीति को स्थिति की दिशा में समायोजन करने के लिए समय पर संकेत देता है। इस प्रकार, समय पर नुकसान को रोकना और ऐतिहासिक प्रवृत्ति में फंसने से बचना संभव है।
- ट्रेंड और रिवर्स ट्रेडिंग के अवसरों को ध्यान में रखना
एक रैखिक रिवर्सन रणनीति प्रवृत्ति खरीद और बिक्री बिंदु की पहचान करने में बेहतर है। जबकि 123 रिवर्स रणनीति रिवर्स बिंदु की पहचान करने पर केंद्रित है। दोनों रणनीतियों को ट्रेंड ट्रेडिंग और रिवर्स ट्रेडिंग के लाभों के साथ अच्छी तरह से जोड़ा जा सकता है।
- अनुकूलन के लिए नीति पैरामीटर को अनुकूलित करें
दोनों रणनीतियाँ कुछ मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए प्रदान करती हैं, जो विभिन्न किस्मों और विभिन्न रुझानों के लिए मापदंडों को अनुकूलित कर सकती हैं, जो संयोजन रणनीतियों के प्रभाव को अनुकूलित करती हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
- मल्टीफैक्टर ड्राइव ने कुछ अवसरों को खो दिया है
दोनों रणनीतियों के लिए ट्रेडिंग सिग्नल को पूरा करना आवश्यक है, केवल एक रणनीति पर भरोसा करने के लिए लाभ के कुछ अवसरों को याद करना। यदि कोई रणनीति कमजोर हो जाती है, तो यह समग्र व्यापार प्रभाव को कम कर देगा।
- रैखिक रिग्रेशन में विलंबता है
रैखिक प्रतिगमन की गणना के लिए निश्चित ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, आकस्मिक घटनाओं पर वास्तविक समय की प्रतिक्रिया नहीं की जा सकती है, और कुछ विलंबता है। यदि कीमत में भारी उछाल होता है, तो रैखिक प्रतिगमन की प्रवृत्ति रेखा को समायोजित करने के लिए कुछ समय की आवश्यकता होती है, इस अवधि में गलत संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
- तर्कसंगत पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता
दोनों रणनीतियों के लिए उपयुक्त मापदंडों का चयन करने की आवश्यकता होती है, और कुछ किस्मों के लिए स्वतंत्र रूप से मापदंडों को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है। यदि मापदंडों का चयन गलत है, तो रणनीति के प्रभाव पर भारी छूट दी जाएगी।
जोखिम को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः
संयोजन संकेत ट्रिगर शर्तों को उचित रूप से ढीला करें ताकि बहुत अधिक अवसरों को याद न किया जा सके
ट्रेंड इंडिकेटर जैसे वैकल्पिक रैखिक प्रतिगमन के साथ, अधिक वास्तविक समय में ट्रेंड निर्णय प्राप्त करें
पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग और अन्य विधियों का उपयोग करना
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है:
- पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना
आप ऐतिहासिक डेटा एकत्र कर सकते हैं, पैरामीटर अनुकूलन लक्ष्य डिजाइन कर सकते हैं, और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे कि आनुवंशिक एल्गोरिदम, बेयज़ अनुकूलन आदि का उपयोग करके सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन खोज सकते हैं।
- अतिरिक्त रोकथाम
स्टॉप लॉस नियम को एटीआर, ट्रेंड इंडिकेटर आदि के साथ संयोजित किया जा सकता है ताकि एक ही लेनदेन पर अधिकतम नुकसान को नियंत्रित किया जा सके।
- लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करें
ट्रेडिंग सिग्नल के आधार पर बाजार में प्रवेश के लिए सहायक शर्तों को जोड़ा जा सकता है, जैसे कि समान रेखा फ़िल्टर, ब्रिन बैंड निर्णय, स्थिति को समायोजित करने की आवृत्ति को कम करने के लिए, जोड़े जाने से बचें।
- भावना विश्लेषण के साथ
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीक का उपयोग बाजार के प्रतिभागियों की भावनाओं को समझने के लिए किया जाता है, जिससे व्यापारिक निर्णयों में सहायता मिलती है।
- मशीन लर्निंग भविष्यवाणी मॉड्यूल जोड़ें
एलएसटीएम, जीआरयू जैसे डीप लर्निंग मॉडलों का उपयोग करके कीमतों की भविष्यवाणी करें, जो रणनीतिक निर्णयों के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ आधार है।
संक्षेप
इस रणनीति को 123 रिवर्स रणनीति और रैखिक रिवर्स कट-ऑफ रणनीति के संयोजन के माध्यम से, बहु-कारक संचालित मात्रात्मक व्यापार को प्राप्त करने के लिए, सत्यापन तंत्र झूठे संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है, जबकि रिवर्स और ट्रेंड ट्रेडिंग अवसरों को पकड़ने के लिए। हालांकि, रणनीति में कुछ पिछड़ेपन का जोखिम भी है। रणनीति की स्थिरता को और बढ़ाने के लिए पैरामीटर अनुकूलन पर ध्यान देने की आवश्यकता है।
/*backtest
start: 2023-09-18 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 25/01/2021
// 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
// Linear Regression Intercept is one of the indicators calculated by using the
// Linear Regression technique. Linear regression indicates the value of the Y
// (generally the price) when the value of X (the time series) is 0. Linear
// Regression Intercept is used along with the Linear Regression Slope to create
// the Linear Regression Line. The Linear Regression Intercept along with the Slope
// creates the Regression line.
//
// 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
LRI(Length,xSeria) =>
pos = 0.0
xX = Length * (Length - 1) * 0.5
xDivisor = xX * xX - Length * Length * (Length - 1) * (2 * Length - 1) / 6
xXY = 0.0
for i = 0 to Length-1
xXY := xXY + (i * xSeria[i])
xSlope = (Length * xXY - xX * sum(xSeria, Length)) / xDivisor
xLRI = (sum(xSeria, Length) - xSlope * xX) / Length
pos:= iff(close > xLRI, 1,
iff(close < xLRI, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Line Regression Intercept", 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, "---- Line Regression Intercept ----")
LengthLRI = input(14, minval=1)
xSeria = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posLRI = LRI(LengthLRI,xSeria)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posLRI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posLRI == -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 )