चलती औसत के आधार पर समर्थन और प्रतिरोध ब्रेकआउट रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में प्रमुख समर्थन और प्रतिरोध मूल्य क्षेत्रों की पहचान की जाती है, जो चलती औसत पर आधारित होती है, और इन क्षेत्रों में ब्रेक होने पर व्यापारिक कार्रवाई की जाती है। यह रणनीति सरल और प्रभावी है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में 50 चक्रों की लंबाई के सरल चलती औसत SMA का उपयोग किया जाता है ताकि महत्वपूर्ण समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों की पहचान की जा सके।
- जब समापन मूल्य नीचे से एसएमए को तोड़ता है, तो पिछले 50 चक्रों में उच्चतम मूल्य को प्रतिरोध बिंदु आर के रूप में लें
- जब समापन मूल्य ऊपर से SMA के नीचे गिरता है, तो पिछले 50 चक्रों में सबसे कम मूल्य को समर्थन S के रूप में लें
- जब समापन मूल्य प्रतिरोध आर से अधिक हो, तो अधिक करें
- S समर्थन से नीचे बंद होने पर, शून्य करें
यानी, यह रणनीति 50 चक्रों की लंबाई वाले एसएमए को विभाजित करने वाले मूल्य क्षेत्रों का उपयोग करती है, और जब कीमत इन क्षेत्रों को तोड़ती है, तो विपरीत दिशा में व्यापार करती है। प्रतिरोध को तोड़ने के लिए अधिक करें, समर्थन के माध्यम से गिरें और शून्य करें। रणनीति सरल, स्पष्ट और आसान है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- चलती औसत का उपयोग समर्थन प्रतिरोध की पहचान करने के लिए कुछ विश्वसनीयता है, और एक प्रभावी फ़िल्टरिंग के लिए जाली तोड़ने.
- 50 चक्रों की लम्बाई कम या ज्यादा नहीं होती है, जिससे महत्वपूर्ण मध्यवर्ती समर्थन प्रतिरोधों की पहचान की जा सकती है।
- केवल एक SMA का उपयोग करके, सिस्टम की लागत कम है और इसे लागू करना आसान है।
- ट्रेडिंग रणनीति को तोड़ना सरल, प्रभावी और आसान है।
- बहुत कम कॉन्फ़िगर करने योग्य पैरामीटर हैं, इसलिए इसे अधिक अनुकूलित करना आसान नहीं है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
- हालांकि, कुछ जोखिमों के साथ, झूठी दरारें बनी हुई हैं, और चलती औसत पूरी तरह से फ़िल्टर करने में असमर्थ हैं।
- निश्चित चक्र बाजार के विभिन्न चक्रों के लिए अनुकूल नहीं है और कम चक्रों के अवसरों को याद कर सकता है।
- ब्रेकडाउन के बाद रिबूट परीक्षण से पहले उच्च और निम्न हो सकता है, कुछ स्टॉप-डैमेज तकनीक की आवश्यकता होती है।
- लंबी अवधि की स्थिति में, आपको बड़े स्तर पर रुझानों की दिशा पर ध्यान देना होगा।
इन जोखिमों को अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि उचित रूप से चलती औसत चक्र को समायोजित करना, या ट्रेंड फिल्टर इंडिकेटर को शामिल करना। साथ ही, स्टॉप लॉस मैनेजमेंट करना बहुत महत्वपूर्ण है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित करने पर विचार किया जा सकता हैः
- MACD जैसे सूचकांकों को जोड़ना, जो प्रवृत्ति की दिशा और ताकत का आकलन करने में मदद करता है।
- एमए चक्र के अनुकूलन अनुकूलन को जोड़ें ताकि चक्र गतिशील रूप से समायोजित हो सके।
- ब्रेक पहचान को अनुकूलित करें, जैसे कि एमए को एक साथ तोड़ने और ब्रीनिंग बैंड को पटरी से उतारने की आवश्यकता है।
- व्यक्तिगत नुकसान को नियंत्रित करने के लिए रोकथाम तंत्र को बढ़ाएं।
- विभिन्न एमए चक्रों को आज़माएं और सबसे अच्छा संयोजन खोजें।
इन अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति को अधिक लचीला बनाया जा सकता है और विभिन्न बाजार चक्रों में प्रभावी हो सकता है।
संक्षेप
कुल मिलाकर, इस रणनीति का उपयोग सरल चलती औसत समर्थन प्रतिरोध क्षेत्रों की पहचान करने के लिए, कीमत के माध्यम से तोड़ने के लिए, सरल और कुशल है. अनुकूलन के लिए जगह भी बड़ी है, कई आयामों से सुधार किया जा सकता है. हालांकि वहाँ कुछ झूठी तोड़ने का जोखिम है, लेकिन उचित स्टॉप-लॉस विन्यस्त प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है. इस रणनीति की सोच स्पष्ट और समझने में आसान है, और शुरुआती के लिए प्रवेश रणनीति के रूप में अभ्यास के लिए बहुत उपयुक्त है.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
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//-- This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0
//-- 開源代碼受Mozilla公眾授權條款2.0版規範, 網址是https://mozilla.org/MPL/2.0/
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//@version=4
//
// 作品: [LunaOwl] 支撐壓力策略第4版
// 英文: [LunaOwl] Support Resistance Strategy V4
//
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// ~~!!*(๑╹◡╹๑) ** //
// 製作: @LunaOwl 彭彭 //
// 日期: 2019年03月05日 //
// 修改: 2019年04月22日 //
// 四版: 2020年06月16日 //
// 發表: 2020年06月17日 //
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//==設定策略==//
strategy("[LunaOwl] 支撐壓力策略 [回測]",
shorttitle = "支撐壓力策略 [回測]",
overlay = true,
calc_on_order_fills = false,
calc_on_every_tick = false,
pyramiding = 0,
currency = currency.NONE,
initial_capital = 10000,
slippage = 5,
default_qty_value = 100,
default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
commission_type = strategy.commission.percent,
commission_value = 0.05
)
LB = input(50, title = "回溯期數", type = input.integer)
R = valuewhen(cross(sma(close, LB),close), highest(high, LB), 1)
S = valuewhen(cross(close,sma(close, LB)), lowest( low, LB), 1)
plot(R, title = "壓力", color = color.green)
plot(S, title = "支撐", color = color.red)
//==定義輸出結果==//
Trend_up = crossover(close, R) ? 1 : 0
Trend_dn = crossunder(close, S) ? -1 : 0
//==設定出場規則==//
Enter = Trend_up == 1 and Trend_up[1] == 0 ? Trend_up : na
Exit = Trend_dn == -1 and Trend_dn[1] == 0 ? Trend_dn : na
strategy.entry("多", strategy.long, when = Enter)
strategy.entry("空", strategy.short, when = Exit)