गति उलटा कम्बो रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-23 15:11:20
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अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न बाजार परिवेशों में व्यापार के अवसरों की खोज के लिए एक बहु-कारक मॉडल बनाने के लिए गति संकेतक सीएमओ और रिवर्सल संकेतक स्टोकास्टिक को जोड़ती है।

तार्किक विश्लेषण

इस रणनीति में दो उप-रणनीतियां शामिल हैंः

  1. 123 प्रतिवर्तन रणनीति

    • ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्तरों की पहचान करने के लिए 9-दिवसीय स्टोकेस्टिक का प्रयोग करें

    • यदि बंद मूल्य लगातार 2 दिनों तक बढ़ता है और स्टोकैस्टिक 50 से नीचे है तो लंबा जाएं

    • यदि बंद मूल्य लगातार 2 दिनों के लिए गिरता है और स्टोकैस्टिक 50 से ऊपर है तो शॉर्ट करें

  2. सीएमओ निरपेक्ष मूल्य रणनीति

    • सीएमओ के पूर्ण मूल्य की गणना करें

    • 70 से अधिक सीएमओ ओवरबॉट, शॉर्ट जाने का संकेत देता है

    • 20 से कम सीएमओ से संकेत मिलता है कि ओवरसोल्ड, लंबे समय तक जाना

अंत में, दो उप-रणनीतियों के सहमत होने पर एक व्यापार संकेत उत्पन्न होता है।

रणनीति गति संकेतक सीएमओ और उलट सूचक स्टोकैस्टिक की ताकत का पूरा उपयोग करती है। सीएमओ प्रवृत्ति की पहचान करने में अच्छा है जबकि स्टोकैस्टिक अल्पकालिक उलटफेर को पकड़ने के लिए उपयोगी है। संयोजन मॉडल को विभिन्न बाजार चरणों में अवसरों का पता लगाने में सक्षम बनाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. बहु-कारक मॉडल विभिन्न बाजार परिवेशों के अनुकूल है

  2. सीएमओ के पास प्रवृत्ति का पता लगाने की मजबूत क्षमता है, स्टोकैस्टिक सटीक रूप से उलट बिंदुओं का पता लगाता है

  3. केवल तभी व्यापार करें जब दो संकेत गलत संकेतों से बचने और लाभप्रदता में सुधार करने के लिए सहमत हों

  4. बड़े पैरामीटर ट्यूनिंग स्पेस विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए अनुकूलन की अनुमति देता है

  5. दीर्घकालिक और अल्पकालिक संकेतकों का संयोजन अधिक अवसरों का पता लगाता है

  6. सरल और स्पष्ट नियम, समझने और स्वचालित करने में आसान, एल्गो ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

  1. उप-रणनीतियों से झूठे संकेतों की संभावना मौजूद है, मापदंडों को अनुकूलित करने की आवश्यकता है

  2. अचानक रुझान में बदलाव से बड़े नुकसान हो सकते हैं

  3. उच्च व्यापारिक आवृत्ति, लेन-देन की लागत पर विचार करने की आवश्यकता है

  4. संकेतकों की पिछड़ी प्रकृति से देरी होती है

  5. विभिन्न उत्पादों के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग चुनौतीपूर्ण है

समाधान:

  1. झूठे संकेतों को कम करने के लिए उप-रणनीति मापदंडों का अनुकूलन करें

  2. व्यापार प्रति हानि को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस का प्रयोग करें

  3. व्यापारिक आवृत्ति को कम करने के लिए प्रवेश नियमों को समायोजित करें

  4. विलंब को कम करने के लिए टिक डेटा का उपयोग करें

  5. ऑटो पैरामीटर ट्यूनिंग के लिए मशीन लर्निंग लागू करें

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. एक व्यवस्थित बहु-कारक मॉडल के लिए अस्थिरता और मात्रा जैसे अधिक कारकों को पेश करें

  2. बाजार व्यवस्थाओं के अनुकूल गतिशील पैरामीटर अनुकूलन तंत्र का निर्माण

  3. संभावना और घातीय चिकनाई आदि का उपयोग करके प्रवेश तर्क का अनुकूलन करें।

  4. दोहरे लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए अल्पकालिक ट्रेडों के साथ दीर्घकालिक स्थिति को हेज करें

  5. गैर-रैखिक व्यापार नियम बनाने के लिए गहरी सीखने के साथ अधिक सुविधाओं को निकालें

  6. मानव पूर्वाग्रहों से बचने के लिए पैरामीटर मुक्त मॉडल का अन्वेषण करें

  7. देरी को कम करने के लिए उच्च आवृत्ति डेटा और समाचार घटनाओं को शामिल करें

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेंडिंग और साइडवेज बाजारों में ट्रेडिंग के अवसरों के लिए एक बहु-कारक मॉडल का निर्माण करने के लिए गति संकेतक सीएमओ और रिवर्सल संकेतक स्टोकास्टिक का उपयोग करती है। एकल-कारक मॉडल की तुलना में, बहु-कारक दृष्टिकोण जटिल बाजार वातावरण के लिए बेहतर अनुकूल है। इस बीच, बड़े पैरामीटर ट्यूनिंग स्पेस और सरल नियम ऑल्टो ट्रेडिंग विकास के लिए उपयुक्त, अनुकूलन और स्वचालन को आसान बनाते हैं। हालांकि, जोखिम प्रबंधन महत्वपूर्ण है, और पैरामीटर चयन और मॉडल अनुकूलन पर उच्च मांग की आवश्यकता होती है। कुल मिलाकर, गति रिवर्सल कॉम्बो रणनीति संदर्भ और अन्वेषण के योग्य एक व्यवस्थित ट्रेडिंग विचार प्रदान करती है।


/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 17/09/2019
// 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 indicator plots the absolute value of CMO. CMO was developed by Tushar 
//    Chande. A scientist, an inventor, and a respected trading system developer, 
//    Mr. Chande developed the CMO to capture what he calls "pure momentum". For 
//    more definitive information on the CMO and other indicators we recommend the 
//    book The New Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
//    The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented indicators 
//    such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc. It is most closely 
//    related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
//        - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly 
//          measuring momentum;
//        - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme 
//          movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to 
//          the CMO, if desired;
//        - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see 
//          changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to 
//          conveniently compare values across different securities.
//
// 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

CMOabs(Length, TopBand, LowBand) =>
    pos = 0
    xMom = abs(close - close[1])
    xSMA_mom = sma(xMom, Length)
    xMomLength = close - close[Length]
    nRes = abs(100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length)))
    pos := iff(nRes > TopBand, -1,
    	     iff(nRes < LowBand, 1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOabs", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(20, maxval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOabs = CMOabs(LengthCMO, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOabs == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posCMOabs == -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 )

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