गोल्ड क्विक ब्रेकआउट रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
गोल्ड रैपिड ब्रेकआउट रणनीति एक ऐसी रणनीति है जो तेजी और धीमी रेखा का उपयोग करके व्यापार को तोड़ती है। यह प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए तेजी से खिड़की और धीमी खिड़की की स्थापना करती है, और ब्रेकआउट पर प्रवेश करती है। साथ ही यह जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस-पोजीशन पॉइंट की स्थापना करती है। यह रणनीति उच्च अस्थिरता वाली किस्मों के लिए है, जो लाभ के लिए प्रवृत्ति के तेजी से बदलाव को पकड़ सकती है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति एक साथ एक तेज खिड़की और एक धीमी खिड़की सेट करती है। तेज खिड़की में डिफ़ॉल्ट रूप से 13 चक्र होते हैं, जो अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए उपयोग किए जाते हैं; धीमी खिड़की में डिफ़ॉल्ट रूप से 52 चक्र होते हैं, जो मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों की दिशा का निर्धारण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। रणनीति तेज खिड़की और धीमी खिड़की की मध्य रेखा की गणना करती है, और इसे चार्ट पर खींचती है। जब तेज मध्य रेखा धीमी मध्य रेखा को पार करती है, तो यह अल्पकालिक रुझान में बदलाव को दर्शाता है, जो एक नया उछाल प्रवृत्ति बनाने की संभावना है; जब तेज मध्य रेखा धीमी मध्य रेखा को पार करती है, तो यह अल्पकालिक रुझान में बदलाव को दर्शाता है, जो एक नया गिरावट प्रवृत्ति बनाने की संभावना है।
धीमी मध्य रेखा को पार करते समय, यदि तत्काल मूल्य भी तेज मध्य रेखा से अधिक है, तो एक खरीद संकेत होता है, जो धीमी खिड़की के उच्चतम मूल्य के रूप में खरीद और स्टॉप लॉस ऑर्डर के रूप में होता है, और अधिक खोला जाता है। जब तेज मध्य रेखा के नीचे धीमी मध्य रेखा को पार करते समय, यदि तत्काल मूल्य भी तेज मध्य रेखा से कम होता है, तो एक बिक्री संकेत होता है, जो धीमी खिड़की के सबसे कम मूल्य के रूप में होता है। स्टॉप लॉस ऑर्डर के रूप में खोला जाता है।
इसके अलावा, रणनीति में स्टॉप-लोफ-बीड पॉइंट्स भी सेट किए गए हैं। स्टॉप-लोफ-बीड पॉइंट्स को तेज विंडो के लिए न्यूनतम मूल्य और धीमी विंडो के लिए न्यूनतम मूल्य के बड़े मूल्य के रूप में बनाया गया है, और स्टॉप-लोफ-बीड पॉइंट्स को तेज विंडो के लिए उच्चतम मूल्य और धीमी विंडो के लिए उच्चतम मूल्य के छोटे मूल्य के रूप में बनाया गया है। यह सुनिश्चित करता है कि स्टॉप-लॉफ पॉइंट्स वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा से बाहर स्थित हैं ताकि जोखिम को नियंत्रित किया जा सके।
जब अतिरिक्त कमोडिटी शर्तों को पूरा नहीं किया जाता है, तो रणनीति को बंद कर दिया जाता है। इससे प्रवृत्ति के समापन के दौरान अनावश्यक नुकसान से बचा जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
उच्च अस्थिरता वाली किस्मों के लिए प्रवृत्ति में परिवर्तन का त्वरित आकलन करना। तेज खिड़की और धीमी खिड़की के संयोजन के माध्यम से, अल्पकालिक और मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों में परिवर्तन को जल्दी से पकड़ना संभव है, जैसे कि सोने जैसी उच्च अस्थिरता वाली किस्मों के लिए।
जोखिम नियंत्रण में है। उचित रोक-टोक तंत्र के माध्यम से, समय पर रोक-टोक और प्रभावी जोखिम नियंत्रण रणनीति की अनुमति है।
ट्रेडिंग तर्क स्पष्ट और सरल है. तेजी से और धीरे-धीरे औसत रेखा पार करने के आधार पर निर्णय लेना, और फिर एक उचित स्टॉप-लॉस सेट करना बहुत सरल और स्पष्ट है।
अनुकूलन और विस्तार करने में आसान। आप पैरामीटर को समायोजित करके अनुकूलन कर सकते हैं, या आप विस्तार के लिए अधिक निर्णय सूचकांकों को जोड़ सकते हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
त्वरित खिड़की को शोर से प्रभावित किया जा सकता है। त्वरित खिड़की, एक अल्पकालिक निर्णय संकेतक के रूप में, अधिक बाजार शोर से प्रभावित हो सकती है, जिससे गलत संकेत उत्पन्न होते हैं।
धीमी गति की खिड़की में विलंबता होती है। मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों के दौरान, धीमी गति की खिड़की में कुछ विलंब हो सकता है, जिससे सिग्नल निर्णय में देरी होती है।
स्टॉपलॉस बहुत करीब हो सकता है। स्टॉपलॉस सीधे धीमी गति से खिड़की डेटा लेता है, और शायद नवीनतम मूल्य से बहुत करीब है, जो आसानी से बंद हो सकता है।
बाजारों को व्यवस्थित करने में असमर्थता। जब बाजारों को व्यवस्थित किया जाता है, तो यह रणनीति गलत संकेतों के लिए अतिसंवेदनशील होती है, जिससे नुकसान होता है।
समाधान के लिएः
अन्य फ़िल्टर संकेतकों को जोड़ने के लिए त्वरित विंडो चक्र को समायोजित करें
धीमी गति वाली विंडो चक्र का अनुकूलन करें और चलती औसत जैसे संकेतक जोड़ें।
स्टॉप लॉस को हाल की कीमतों के साथ एक निश्चित बफर जोन के रूप में सेट करें।
इस तरह से, हम गलत संकेतों से बचने के लिए अपने निर्णय को बढ़ा सकते हैं।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
तेजी से खिड़की और धीमी गति से खिड़की के चक्र मापदंडों को अनुकूलित करें ताकि वे विभिन्न किस्मों के लिए अधिक अनुकूल हो सकें।
स्थिति प्रबंधन तंत्र को बढ़ाया गया है ताकि स्थिति को समायोजित करके जोखिम को नियंत्रित किया जा सके।
अतिरिक्त रोकथाम रणनीति, लाभ के एक निश्चित अनुपात के बाद सक्रिय रोकथाम।
अधिक संकेतकों को फ़िल्टर करने के लिए और अधिक स्थिर ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए। जैसे कि खरीद और बिक्री के बिंदुओं को बढ़ाने के लिए और गलत संकेतों से बचने के लिए।
विशेष आकृति के लिए निर्णय में वृद्धि, जैसे त्रिकोण समापन, सिर, कंधे, पीठ, आदि, रणनीति की जीत की दर को बढ़ाने के लिए।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना, निर्णय मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करना, और रणनीतियों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर।
संक्षेप
सोने की तेजी से तोड़ने की रणनीति एक तेजी से धीमी गति से औसत रेखा के पार के आधार पर प्रवृत्ति तोड़ने की रणनीति है. यह तेजी से प्रवृत्ति परिवर्तन को पकड़ने में सक्षम है, जैसे कि सोने की तरह उच्च अस्थिरता किस्मों के लिए उपयुक्त है. साथ ही यह जोखिम को नियंत्रित करने के लिए उचित रोक तंत्र स्थापित करता है. इस रणनीति के व्यापार तर्क सरल स्पष्टता, अनुकूलन करने के लिए आसान है. हम भी विश्लेषण के माध्यम से इस रणनीति के संभावित जोखिम को खोजने के लिए, और तदनुसार अनुकूलन दिशा दी है. कुल मिलाकर, इस रणनीति हमें एक उच्च दक्षता प्रवृत्ति परिवर्तन को पकड़ने के लिए एक विचार प्रदान करता है, जो बहुत अच्छा व्यावहारिक मूल्य है. लगातार अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, एक स्थिर और विश्वसनीय प्रवृत्ति तोड़ने व्यापार प्रणाली का निर्माण किया जा सकता है.
/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Breakout Scalper", overlay=true)
fast_window = input(title="Fast Window", defval=13, minval=1)
slow_window = input(title="Slow Window", defval=52, minval=1)
instant_period = input(title="Instant Period", defval=3, minval=1)
fast_low = lowest(fast_window)
fast_high = highest(fast_window)
fast_mid = (fast_low + fast_high) / 2
slow_low = lowest(slow_window)
slow_high = highest(slow_window)
slow_mid = (slow_low + slow_high) / 2
instant_price = ema(close, instant_period)
plot(instant_price, title="Instant Price", color=black, transp=50)
fp = plot(fast_mid, title="Fast Mid", color=green)
sp = plot(slow_mid, title="Slow Mid", color=red)
fill(fp, sp, color=(fast_mid > slow_mid ? green : red))
is_buy_mode = (instant_price > fast_mid) and (fast_mid > slow_mid)
is_sell_mode = (instant_price < fast_mid) and (fast_mid < slow_mid)
entry_color = is_buy_mode ? green : (is_sell_mode ? red : na)
exit_color = is_buy_mode ? red : (is_sell_mode ? green : na)
entry_buy_stop = slow_high
entry_sell_stop = slow_low
exit_buy_stop = max(fast_low, slow_low)
exit_sell_stop = min(fast_high, slow_high)
strategy.entry("long", strategy.long, stop=entry_buy_stop, when=is_buy_mode)
strategy.exit("stop", "long", stop=exit_buy_stop)
strategy.entry("short", strategy.short, stop=entry_sell_stop, when=is_sell_mode)
strategy.exit("stop", "short", stop=exit_sell_stop)
strategy.close("long", when=(not is_buy_mode))
strategy.close("short", when=(not is_sell_mode))
entry_buy_stop_color = (strategy.position_size == 0) ? (is_buy_mode ? green : na) : na
plotshape(entry_buy_stop, location=location.absolute, color=entry_buy_stop_color, style=shape.circle)
entry_sell_stop_color = (strategy.position_size == 0) ? (is_sell_mode ? red : na) : na
plotshape(entry_sell_stop, location=location.absolute, color=entry_sell_stop_color, style=shape.circle)
exit_buy_stop_color = (strategy.position_size > 0) ? red : na
plotshape(exit_buy_stop, location=location.absolute, color=exit_buy_stop_color, style=shape.xcross)
exit_sell_stop_color = (strategy.position_size < 0) ? green : na
plotshape(exit_sell_stop, location=location.absolute, color=exit_sell_stop_color, style=shape.xcross)