बहु समय सीमा स्टोकास्टिक क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-24 14:44:00
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अवलोकन

मल्टी टाइमफ्रेम स्टोकास्टिक क्रॉसओवर रणनीति एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह विभिन्न समय सीमाओं (जैसे दैनिक, साप्ताहिक, मासिक आदि) में मानक विचलन मूल्यों की गणना करता है, कई के और डी लाइनों का निर्माण करता है, चलती औसत बनाने के लिए इन लाइनों का औसत लेता है, और जब तेजी से लाइन धीमी रेखा से ऊपर पार करती है और जब तेजी से लाइन धीमी रेखा से नीचे पार करती है तो लंबी हो जाती है। कई समय सीमाओं में मानक विचलन लाइनों को जोड़कर, यह रणनीति प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकती है और प्रमुख प्रवृत्ति को पकड़ सकती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल तर्क कई समय सीमाओं में मानक विचलन की गणना करना और फिर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए औसत लेना है।

सबसे पहले, रणनीति दैनिक, साप्ताहिक और मासिक समय सीमाओं के अनुरूप 5 समूहों में विभिन्न मापदंडों के तहत मानक विचलन के K मूल्यों की गणना करती हैः

smoothK = input(55)
SMAsmoothK = input(13)  
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)

smoothK1 = input(89) 
SMAsmoothK1 = input(8)
k1 = sma(stoch(price, high, low, smoothK1), SMAsmoothK1) 

...

smoothK4 = input(377)
SMAsmoothK4 = input(2)
k4 = sma(stoch(price, high, low, smoothK4), SMAsmoothK4)

फिर यह क्रमशः विभिन्न मापदंडों के साथ डी रेखाओं की गणना करता हैः

smoothD = input(34)
d = sma(k, smoothD)  

...

smoothD4 = input(233) 
d4 = sma(k4, smoothD4)

इसके बाद, यह तेजी से लाइन Kavg और धीमी लाइन Davg प्राप्त करने के लिए K और D लाइनों के औसत की गणना करता हैः

Kavg = avg(k,k1,k2,k3,k4)
Davg = avg(d,d1,d2,d3,d4)

अंत में, यह लंबा हो जाता है जब कावग दावग के ऊपर पार करता है, और छोटा हो जाता है जब कावग दावग के नीचे पार करता हैः

long = crossover(Kavg, Davg)  
short = crossunder(Kavg, Davg)

कई समय सीमाओं में मानक विचलन रेखाओं को जोड़कर, यह रणनीति बड़े समय सीमाओं में बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकती है और प्रमुख प्रवृत्ति दिशा को पकड़ सकती है।

लाभ

शोर को फ़िल्टर करने और रुझानों को पकड़ने के लिए कई समय सीमाओं में मानक विचलन की भविष्यवाणी शक्ति का उपयोग करता है
समयसीमा मापदंडों को समायोजित करके रखरखाव अवधि को समायोजित करने की लचीलापन
मानक विचलन में ही निम्नलिखित विशेषताओं के लिए एक मजबूत प्रवृत्ति है
चलती औसत क्रॉसओवर एकल नकली ब्रेकआउट से गुमराह होने से बचता है
अधिक स्थिरता के लिए चलती औसत अवधि को अनुकूलित करना आसान है

जोखिम और समाधान

कई समय सीमा चलती औसत क्रॉसओवर कई झूठे संकेत उत्पन्न कर सकते हैं, चलती औसत अवधि का अनुकूलन
अस्थिर चाल से त्रुटियों के लिए प्रवण मानक विचलन, फ़िल्टर जोड़ने पर विचार करें
निश्चित अवधि बाजार परिवर्तनों के अनुकूल नहीं हो सकती, अनुकूलन अवधि अपनाएं
लंबे समय तक होल्डिंग पीरियड्स के दौरान ऊंचाइयों और निचले स्तरों का पीछा करने का जोखिम होता है, लाभ को लॉक करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग करें
केवल केडीजे संकेतक पर निर्भरता सीमित है, अन्य संकेतक के साथ संयोजन करें

समाधान:

झूठे ब्रेकआउट संकेतों से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ें
बाजार की अस्थिरता के आधार पर अनुकूलन अवधि का प्रयोग करें
समय पर ट्रेडों से बाहर निकलने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग करें
सर्वोत्तम संतुलन के लिए चलती औसत अवधि का अनुकूलन करें
मजबूतता में सुधार के लिए अधिक संकेतक शामिल करें

बढ़ोतरी के अवसर

इस रणनीति में निम्नलिखित क्षेत्रों में और सुधार किया जा सकता हैः

सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए अन्य संकेतक संकेतों जैसे एमएसीडी, बोलिंगर बैंड्स को शामिल करें
विरोधी प्रवृत्ति व्यापारों से बचने के लिए SMA दिशा, ADX जैसे प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें
बाजार की अस्थिरता के आधार पर अनुकूलन अवधि का उपयोग करें
ट्रेडों से बाहर निकलने के लिए रणनीति मापदंडों के आधार पर ट्रैलिंग स्टॉप लागू करें
सर्वोत्तम मापदंडों के लिए तेज और धीमी गति से चलती औसत अवधि का अनुकूलन करें
अल्पकालिक शोर से झूठे संकेतों से बचने के लिए प्रवेश फ़िल्टर जोड़ें
चलती औसत के क्रॉसओवर के बाद परीक्षण ब्रेकआउट प्रविष्टि
विभिन्न निकास रणनीतियों का मूल्यांकन करें जैसे कि Chandelier Exit निकास को अनुकूलित करने के लिए

निष्कर्ष

मल्टी टाइमफ्रेम स्टोकास्टिक क्रॉसओवर रणनीति स्टोकास्टिक संकेतक की प्रवृत्ति के बाद क्षमता और चलती औसत रणनीतियों की स्थिरता को जोड़ती है। संकेत उत्पन्न करने के लिए मल्टी-पीरियड मानक विचलन K और D लाइनों के औसत को लेकर, यह विभिन्न समय सीमाओं में मानक विचलन की भविष्यवाणी शक्ति का प्रभावी ढंग से उपयोग करता है, बाजार शोर को फ़िल्टर करता है, और प्रमुख प्रवृत्ति को पकड़ता है। इस रणनीति में पैरामीटर ट्यूनिंग और फिल्टर, स्टॉप आदि जैसे आगे के सुधारों के लिए जगह है। कुल मिलाकर, यह कई तकनीकी विश्लेषण उपकरणों की ताकत को एकीकृत करता है और एक कुशल प्रवृत्ति रणनीति है जिसे तलाशने और अनुकूलित करने के लायक है।

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="Slow Stochastic Multi K&D Average Crossover Strategy", overlay=false, pyramiding=0, calc_on_order_fills=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, currency="USD", default_qty_value=100)


price = input(close)

///////////////////////////////
smoothK = input(55) 

SMAsmoothK = input(13)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)



smoothD = input(34)
d = sma(k, smoothD)


///////////////////////////

smoothK1 = input(89) 

SMAsmoothK1 = input(8)
k1 = sma(stoch(price, high, low, smoothK1), SMAsmoothK1)

smoothD1 = input(55)
d1 = sma(k1, smoothD1)

//////////////////////////////////////

smoothK2 = input(144) 

SMAsmoothK2 = input(5)
k2 = sma(stoch(price, high, low, smoothK2), SMAsmoothK2)

smoothD2 = input(89)
d2 = sma(k2, smoothD2)

/////////////////////////////////////

smoothK3 = input(233) 

SMAsmoothK3 = input(3)
k3 = sma(stoch(price, high, low, smoothK3), SMAsmoothK3)

smoothD3 = input(144)
d3 = sma(k3, smoothD3)

////////////////////////////////////////////////

smoothK4 = input(377) 

SMAsmoothK4 = input(2)
k4 = sma(stoch(price, high, low, smoothK4), SMAsmoothK4)

smoothD4 = input(233)
d4 = sma(k4, smoothD4)

/////////////////////////////////////////////////

Kavg = avg(k,k1,k2,k3,k4, k4)
plot(Kavg, color=green)

Davg = avg(d,d1,d2,d3,d4, d4)
plot(Davg, color=red)


///////////////////////////////////////
hline(50, color=gray)


long = crossover(Kavg, Davg)// and d < 50
short = crossunder(Kavg, Davg)// and d > 50


last_long = long ? time : nz(last_long[1])
last_short = short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short) 
short_signal = crossover(last_short, last_long)



strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_signal) 

//len1 = input(3)

//closelong = d[1] < k[len1]
//closeshort = d[1] > k[len1]

//strategy.close("Long", when=closelong)
//strategy.close("Short", when=closeshort)

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