रूपात्मक भविष्यवाणी रणनीति
अवलोकन
आकृति पूर्वानुमान रणनीति भविष्य की कीमतों के बारे में निर्णय लेने के लिए आरेख आकृति का उपयोग करती है। यह रणनीति ट्रेडिंग में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। यह रणनीति दो सरल आकृति को पहचानकर प्रवृत्ति को बदलने के अवसरों को पकड़ती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित सिद्धांतों पर आधारित हैः
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एटीआर संकेतक का उपयोग करके प्रवृत्ति की ताकत और कमजोरी की पहचान करें और अस्थिर बाजारों को फ़िल्टर करें। एटीआर मूल्य सेट न्यूनतम थ्रेशोल्ड से कम या अधिकतम थ्रेशोल्ड से अधिक होने पर ही व्यापार पर विचार किया जाएगा।
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33.3% फिबोनाची वापसी रेखा की गणना वर्तमान K रेखा से की गई। यदि समापन मूल्य इस रेखा से अधिक है, तो इसे नीलमणि रेखा माना जाता है, और यदि समापन मूल्य इस रेखा से कम है, तो इसे शूटिंग सितारों के रूप में माना जाता है।
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पहचान किए गए प्रारूपों के लिए अतिरिक्त पुष्टि, प्रारूप पूरा करने की आवश्यकता है (जैसे कि इकाई का हिस्सा खुले मूल्य से ऊपर या नीचे है), और एक अनधिकृत K लाइन के लिए।
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प्रवेश के बाद, स्टॉप और स्टॉप सेट करें, स्टॉप एटीआर के एक निश्चित गुणांक के रूप में, और स्टॉप स्टॉप के जोखिम रिटर्न गुणांक के रूप में।
यह रणनीति एटीआर सूचक और फेबोनैचि तकनीक का उपयोग करके पहेली की रेखाओं और शूटिंग सितारों की आकृति की पहचान करती है, साथ ही साथ एक जोखिम नियंत्रण सूचक भी सेट करती है, जो प्रवृत्ति व्यापार के सामान्य सिद्धांतों के अनुरूप है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
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सिद्धांत सरल है और इसे लागू करना आसान है।
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दिन के भीतर अल्पकालिक रूपों का उपयोग करना, लंबे समय तक प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है, लचीला है।
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एटीआर पैरामीटर सेटिंग्स को नियंत्रित करने के लिए अतिरंजित होने का जोखिम। विभिन्न किस्मों के लिए पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है।
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रिस्क रिटर्न रेशियो के साथ, एक उचित स्टॉप-स्टॉप-लॉस सेट करें, और जोखिम को नियंत्रित करें।
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स्वचालित ट्रेडिंग सिग्नल सीधे स्टॉपलॉस और क्लियर पोजीशन से जुड़ा हुआ है, और इसका संचालन सरल है।
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कई किस्मों के लिए उपयुक्त, सार्वभौमिक
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
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इस प्रकार के लेन-देन में एक निश्चित गलतफहमी होती है, जिस पर पूरी तरह से भरोसा नहीं किया जा सकता है।
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हालांकि, इस तरह के व्यापार के लिए कोई शुल्क नहीं है, लेकिन वास्तविक लाभ कम है।
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दिन के भीतर शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग से लेनदेन की आवृत्ति और स्लाइड-ऑफ लागत बढ़ सकती है।
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एटीआर मापदंडों का अनुकूलन ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करता है, इसलिए यह गारंटी नहीं दी जा सकती है कि वे हमेशा लागू रहेंगे।
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स्वचालित आदेशों में विफलता का जोखिम है, फिर से प्रयास करने के लिए एक तंत्र स्थापित किया जाना चाहिए
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अनुचित स्टॉप लॉस सेटिंग्स के कारण बहुत अधिक या बहुत कम रिडीम हो सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
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अन्य फ़िल्टरिंग मानदंडों को जोड़ना, जैसे कि लेनदेन की मात्रा, और स्वरूपात्मक दक्षता में सुधार करना।
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रोकथाम के लिए रोकथाम के बिंदुओं को अनुकूलित करने के लिए शुल्क सेटिंग पर विचार करें।
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एटीआर पैरामीटर को गतिशील रूप से अनुकूलित करें ताकि यह विभिन्न परिदृश्यों के लिए अनुकूल हो सके।
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प्रत्येक ट्रेडिंग किस्म के पैरामीटर का आकलन करें और व्यक्तिगत पैरामीटर सेट करें।
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एक स्वचालित रीटेस्टिंग तंत्र को बढ़ावा देना और एकल जोखिम को कम करना।
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मशीन लर्निंग का उपयोग करके आकृति पहचान की सटीकता में सुधार करना
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स्टॉप लॉस ट्रैकिंग जोड़ें और अधिक मुनाफे को लॉक करें।
संक्षेप
कुल मिलाकर, ट्रेडिंग रणनीति सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले तकनीकी संकेतकों, सिद्धांतों को समझने और लागू करने के लिए सरल है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के मामले में, स्थिर रिटर्न की उम्मीद है। हालांकि, व्यापारियों को अभी भी जोखिम के बारे में सावधान रहना चाहिए, ट्रेडों की संख्या को सीमित रखें, अत्यधिक उग्रता से बचें। यह रणनीति मौलिक है, और इसके आधार पर विस्तारित नवाचार किए जा सकते हैं, जिससे व्यापार प्रभाव को नई ऊंचाइयों तक बढ़ाया जा सकता है।
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// Last Updated: 28th April, 2021
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