संचयी ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
क्रमिक वृद्धि ट्रेडिंग रणनीति बाजार के क्रमिक वृद्धि और वितरण चरणों की पहचान करके, विक्टोरियल विश्लेषण के सिद्धांतों का उपयोग करके, संभावित खरीद और बिक्री के अवसरों की तलाश के लिए बाउंस और रिवर्स आकृति के निर्णय के साथ।
रणनीति सिद्धांत
विभिन्न लंबाई के औसत रेखा क्रॉसिंग का उपयोग करके संचय और वितरण चरणों की पहचान करें। जब समापन मूल्य पर औसत रेखा के रूप में AccumulationLength की लंबाई होती है, तो इसे संचय चरण के रूप में माना जाता है; जब समापन मूल्य के नीचे औसत रेखा के रूप में DistributionLength की लंबाई होती है, तो इसे वितरण चरण के रूप में माना जाता है।
विभिन्न लंबाई के समानान्तर रेखाओं के क्रॉसिंग का उपयोग करके उछाल धनुष आकार और उलटा आकार की पहचान की जाती है। जब निचले बिंदु पर स्प्रिंगलेंथ की समानान्तर रेखा होती है, तो इसे उछाल धनुष आकार माना जाता है; जब ऊपरी बिंदु के नीचे UpthrustLength की समानान्तर रेखा होती है, तो इसे उलटा आकार माना जाता है।
जब वृद्धि चरण में प्रहार धनुष के रूप में देखा जाता है, तो अधिक करें; जब आवंटन चरण में उलट रूप में देखा जाता है, तो खाली करें।
स्टॉप लेवल सेट करें. लंबी पोजीशन स्टॉप लॉस का मूल्य समापन मूल्य का ((1 - स्टॉप लॉस प्रतिशत) है, जबकि छोटी पोजीशन स्टॉप लॉस का मूल्य समापन मूल्य का ((1 + स्टॉप लॉस प्रतिशत) है।
आकृति पहचान की सुविधा के लिए ग्राफ पर आकृति चरण, वितरण चरण, उछल-कूद और उलटा रूप को चिह्नित करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
विक्टोरियल विश्लेषण का उपयोग करके बाजार की गति के संचय और वितरण चरणों की पहचान करने से ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है।
ट्रेडिंग सिग्नल को और अधिक सत्यापित करने के लिए बॉल-आर्क और रिवर्स मोड के संयोजन के साथ ट्रेडिंग करें।
स्टॉप लॉस की स्थापना से एकल हानि को प्रभावी रूप से नियंत्रित किया जा सकता है
चार्ट पर चिह्नित करें, आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि गतिज बल कैसे बनता है।
इस रणनीति के पैरामीटर को विभिन्न बाजारों और ट्रेडिंग चक्रों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
संचयी घटनाओं के कारण औसत रेखा सिग्नल गलत सिग्नल दे सकता है।
धनुष-बिरोधी और उलटा-बिरोधी मोड विफल हो सकते हैं।
स्टॉप लॉस को तोड़ने से नुकसान बढ़ सकता है।
विभिन्न बाजारों के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता है, यदि उपयुक्त नहीं है तो ट्रेडिंग सिग्नल त्रुटि हो सकती है।
मशीन ट्रेडिंग सिस्टम शायद पर्याप्त लचीला नहीं है और इसे मैन्युअल निगरानी की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न बाजारों में विभिन्न चक्रों के तहत मापदंडों के इष्टतम संयोजन का परीक्षण किया जा सकता है।
लेन-देन संकेतों की पुष्टि करने के लिए लेन-देन की मात्रा को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है।
गतिशील स्टॉप को सेट किया जा सकता है, जो बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप लेवल को समायोजित करता है।
महत्वपूर्ण समय पर गलत लेनदेन से बचने के लिए बुनियादी तत्वों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है
गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को शामिल किया जा सकता है।
संक्षेप
क्रमिक क्रैश ट्रेडिंग रणनीति विक्टोरियल विश्लेषण, औसत संकेतक, आकृति पहचान और अन्य के रूप में कई तकनीकी विश्लेषण विधियों को एकीकृत करती है, जो बाजार की ताकत को प्रभावी ढंग से पहचान सकती है और ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न कर सकती है। इस रणनीति में विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल, नियंत्रित जोखिम और स्पष्ट दृश्य प्रदर्शन जैसे फायदे हैं। लेकिन एक यांत्रिक ट्रेडिंग सिस्टम के रूप में, इसके रिटर्न समय और पैरामीटर अनुकूलता में सुधार करना बाकी है। भविष्य में अनुकूलन का रुख पैरामीटर पैकेज अनुकूलन, लेनदेन की पुष्टि, स्टॉप लॉस अनुकूलन, महत्वपूर्ण बुनियादी कारकों को शामिल करने आदि में है। कुल मिलाकर, यह रणनीति प्रभावी निर्णय सहायता प्रदान करती है।
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © deperp
//@version=5
strategy("Wyckoff Range Strategy", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, commission_type=strategy.commission.percent)
// Input Variables
AccumulationLength = input(32, "Accumulation")
DistributionLength = input(35, "Distribution")
SpringLength = input(10, "Spring")
UpthrustLength = input(20, "Upthrust")
stopPercentage = input(10, "Stop Percentage")
// Accumulation Phase
isAccumulation = ta.crossover(close, ta.sma(close, AccumulationLength))
// Distribution Phase
isDistribution = ta.crossunder(close, ta.sma(close, DistributionLength))
// Spring and Upthrust
isSpring = ta.crossover(low, ta.sma(low, SpringLength))
isUpthrust = ta.crossunder(high, ta.sma(high, UpthrustLength))
// Strategy Conditions
enterLong = isAccumulation and isSpring
exitLong = isDistribution and isUpthrust
enterShort = isDistribution and isUpthrust
exitShort = isAccumulation and isSpring
// Entry and Exit Conditions
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (exitLong)
strategy.close("Long")
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exitShort)
strategy.close("Short")
// Stop Loss
stopLossLevelLong = close * (1 - stopPercentage / 100)
stopLossLevelShort = close * (1 + stopPercentage / 100)
strategy.exit("Stop Loss Long", "Long", stop=stopLossLevelLong)
strategy.exit("Stop Loss Short", "Short", stop=stopLossLevelShort)
// Plotting Wyckoff Schematics
plotshape(isAccumulation, title="Accumulation Phase", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Accumulation")
plotshape(isDistribution, title="Distribution Phase", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Distribution")
plotshape(isSpring, title="Spring", location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.triangleup)
plotshape(isUpthrust, title="Upthrust", location=location.abovebar, color=color.orange, style=shape.triangledown)