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ट्रेंड रिवर्सल वोलाटीलिटी संयोजन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-24 14:23:58
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अवलोकन

यह रणनीति अधिक मजबूत ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए एक स्टैटिस्टिकल अस्थिरता रणनीति के साथ एक रुझान उलटने की रणनीति को जोड़ती है।

यह कैसे काम करता है

इस रणनीति के दो भाग हैंः

  1. रुझान उलटने की रणनीति

    • 123 पैटर्न का उपयोग करके ट्रेंड रिवर्स पॉइंट की पहचान करें। विशेष रूप से, यदि बंद लगातार 2 दिनों तक बढ़ी है और 9-दिवसीय स्टोकेस्टिक स्लो लाइन 50 से नीचे है; बंद लगातार 2 दिनों तक गिर गई है और 9-दिवसीय स्टोकेस्टिक फास्ट लाइन 50 से ऊपर है तो शॉर्ट जाएं।

  2. सांख्यिकीय अस्थिरता रणनीति

    • चरम मूल्य पद्धति का उपयोग करके 30 दिन की सांख्यिकीय अस्थिरता की गणना करें। अस्थिरता 0.5% से अधिक है तो लंबी जाएं; अस्थिरता 0.16% से कम है तो छोटी जाएं।

रणनीति केवल तभी ट्रेड सिग्नल उत्पन्न करती है जब दोनों रणनीतियाँ दिशा पर सहमत होती हैं (दोनों लंबी या दोनों छोटी) । अन्यथा, कोई व्यापार नहीं।

लाभ विश्लेषण

कॉम्बो रणनीति दो अलग-अलग प्रकार की रणनीतियों को जोड़कर संकेत विश्वसनीयता में सुधार करती हैः

  1. 123 पैटर्न ट्रेंड रिवर्स पॉइंट्स को सटीक रूप से कैप्चर करता है और एक बार के मूल्य स्पाइक्स से गुमराह होने से बचता है।

  2. सांख्यिकीय अस्थिरता पिछले महीने के दौरान बाजार आंदोलन के आधार पर उच्च अस्थिरता, उच्च अवसर अवधि पर केंद्रित है।

एक-दूसरे को सत्यापित करके, दोनों रणनीतियाँ संयुक्त रूप से प्रमुख बाजार मोड़ बिंदुओं को अधिक सटीक रूप से पकड़ती हैं और अधिक सटीक ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती हैं।

जोखिम विश्लेषण

  1. 123 पैटर्न झूठे ब्रेकआउट के जोखिम से पूरी तरह से बच नहीं सकते हैं। अनियमित whipsaws खराब संकेतों का कारण बन सकते हैं।

  2. सांख्यिकीय अस्थिरता केवल ऐतिहासिक आंकड़ों पर विचार करती है और भविष्य में अस्थिरता में बदलाव की भविष्यवाणी नहीं कर सकती है। अस्थिरता का अचानक विस्तार या संकुचन खराब संकेतों का कारण बन सकता है।

  3. दोनों रणनीतियाँ पैरामीटर ट्यूनिंग पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। खराब पैरामीटर सेटिंग्स सिग्नल की गुणवत्ता को काफी कम कर सकती हैं।

  4. यद्यपि समग्र रूप से अधिक विश्वसनीय है, कॉम्बो दृष्टिकोण व्यक्तिगत रणनीतियों से कुछ मजबूत संकेतों को याद कर सकता है।

सुधार के क्षेत्र

  1. मतदान तंत्र बनाने के लिए बोलिंगर बैंड, केडीजे जैसे अधिक संकेतक शामिल करें।

  2. अधिक ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके प्रवृत्ति उलट संभावनाओं का निर्धारण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें।

  3. शोर को फ़िल्टर करने के लिए सिग्नल शक्ति सीमाएँ सेट करें।

  4. विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।

  5. संयुक्त रणनीति के जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेंड रिवर्स और सांख्यिकीय अस्थिरता रणनीतियों को मिलाकर संकेत की गुणवत्ता में सुधार करती है, जिससे बाजार के मोड़ के आसपास अधिक सटीक व्यापार संकेत प्रदान होते हैं। लेकिन गलत व्याख्या के जोखिम और पैरामीटर अनुकूलन के मुद्दे बने रहते हैं। अधिक संकेतकों और मशीन लर्निंग जैसे आगे के सुधार से और भी मजबूत और विश्वसनीय व्यापार संकेत हो सकते हैं।

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 31/07/2021
// 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
// This indicator used to calculate the statistical volatility, sometime 
// called historical volatility, based on the Extreme Value Method.
// Please use this link to get more information about Volatility.
//
// 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


SV(Length,TopBand,LowBand) =>
    pos = 0.0
    xMaxC = highest(close, Length)
    xMaxH = highest(high, Length)
    xMinC = lowest(close, Length)
    xMinL = lowest(low, Length)
    SqrTime = sqrt(253 / Length)
    Vol = ((0.6 * log(xMaxC / xMinC) * SqrTime) + (0.6 * log(xMaxH / xMinL) * SqrTime)) * 0.5
    nRes = iff(Vol < 0,  0, iff(Vol > 2.99, 2.99, Vol))
    pos := iff(nRes > TopBand, 1,
    	     iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Statistical Volatility", 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, "---- Statistical Volatility ----")
LengthSV = input(30, minval=1)
TopBand = input(0.005, step=0.001)
LowBand = input(0.0016, step=0.001)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posSV = SV(LengthSV,TopBand,LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posSV == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posSV == -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 )
अधिक

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