धुरी संकेतकों पर आधारित प्रवृत्ति हेरफेर रणनीतियाँ
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक्सल सूचकांकों पर आधारित है, जो एक्सल सूचकांकों के माध्यम से वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करते हैं, और आरएसआई सूचकांकों के साथ संयोजन में प्रवृत्ति को ट्रैक करने के उद्देश्य से रिवर्स मैनिपुलेशन करते हैं।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में SMA चलती औसत और RSI की तुलनात्मक कमजोरी का उपयोग किया गया है ताकि एक अक्षीय सूचक का निर्माण किया जा सके। इसकी गणना निम्नानुसार की गई हैः
- N दिन SMA चलती औसत की गणना करें
- M दिन RSI की गणना करें
- जब समापन मूल्य SMA से ऊपर होता है, तो अक्षीय संकेतक = ((RSI-35) / (85-35)
- जब समापन मूल्य SMA से नीचे होता है, तो Pivot = ((RSI-20) / (70-20)
- एक्सल सूचकांक के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा
- एक्सल सूचक> 50 के लिए देख रहा है
- <50 के लिए गिरावट
धुरी संकेतक के संकेतों के अनुसार, प्रवृत्ति की दिशा को ट्रैक करने के लिए रिवर्स मैनिपुलेशन करें, यानी, कम कीमत पर कम करें, और अधिक कीमत पर अधिक करें।
इस रणनीति की कुंजी प्रवृत्ति की दिशा का पता लगाने के लिए अक्षीय संकेतकों का उपयोग करना है, और बाजार की प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए रिवर्स मैनिपुलेशन करना है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के मुख्य फायदे हैंः
ट्रेंड की दिशा का पता लगाने के लिए एक अक्षीय संकेतक का उपयोग करें। एक अक्षीय संकेतक में एक चलती औसत और आरएसआई संकेतक को शामिल किया गया है, जिससे ट्रेंड टर्नओवर का अधिक सटीक पता लगाया जा सकता है।
रिवर्स मैनिपुलेशन रणनीतियों का उपयोग करके, ट्रेंड को प्रभावी ढंग से ट्रैक किया जा सकता है। जब ट्रेंड रिवर्स होता है, तो समय पर रिवर्स ऑपरेशन करें, ट्रेंड की गति का पालन करें।
आरएसआई पैरामीटर सेट करें समायोज्य रणनीति संवेदनशीलता. आरएसआई पैरामीटर जितना छोटा होगा, बाजार में बदलाव के प्रति उतनी ही संवेदनशील होगी, और विभिन्न बाजारों के लिए पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है।
विभिन्न चक्रों के लिए रुझान विश्लेषण के लिए SMA चक्र को लचीले ढंग से समायोजित करें।
विभिन्न दिशाओं में काम करने के लिए स्विच करें।
उच्च दक्षता और उच्च लाभ के साथ, आपको बड़ी मात्रा में धन की आवश्यकता नहीं है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
इस तरह, एक व्यक्ति को अपने जीवन के बारे में गलत निर्णय लेने का खतरा होता है।
रिवर्स-मैनिपुलेशन रणनीतियों में नुकसान का जोखिम अधिक होता है और स्टॉप लॉस को सख्ती से नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है।
जब प्रवृत्ति मजबूत होती है, तो समय पर रिवर्स ऑपरेशन नहीं किया जा सकता है, और प्रवृत्ति को याद किया जा सकता है।
अनुचित पैरामीटर सेटिंग अतिसंवेदनशीलता या मंदता का कारण बन सकती है।
लेन-देन अक्सर होता है और लेन-देन शुल्क एक बड़ा बोझ होता है।
संबंधित जोखिम प्रबंधन उपाय:
गलतफहमी से बचने के लिए एक उचित चलती औसत चक्र सेट करें।
सख्ती से रोकना, एकल हानि को नियंत्रित करना।
जोखिम को कम करने के लिए बड़े पैमाने पर गोदामों का निर्माण करें।
पैरामीटर अनुकूलन परीक्षण, इस रणनीति के लिए उपयुक्त पैरामीटर संयोजन का चयन करें।
स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें और नुकसान को कम करें।
अनुकूलन दिशा
इस नीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
सूचक पैरामीटर का अनुकूलन करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन चुनें। सबसे अच्छा पैरामीटर ट्रांजिट रिट्रेसिंग द्वारा निर्धारित किया जा सकता है।
अनुकूलित स्टॉप-लॉस रणनीति. आप गतिशील स्टॉप-लॉस योजनाओं को सेट कर सकते हैं, जैसे कि अनुवर्ती तारों के उतार-चढ़ाव को रोकना और स्टॉप-लॉस को ट्रैक करना।
अन्य संकेतकों के साथ मिलकर फ़िल्टर सिग्नल. MACD, KDJ और अन्य संकेतकों को शामिल किया जा सकता है ताकि गलत संकेतों से बचा जा सके.
मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके स्वचालित रूप से अनुकूलन करें। इवोल्यूशन एल्गोरिदम, रिफॉर्मेशन लर्निंग और अन्य तरीकों का उपयोग करके स्वचालित रूप से इष्टतम पैरामीटर ढूंढें।
मात्रा-मूल्य के संबंध में चयन करते समय: यदि लेन-देन की मात्रा में वृद्धि होती है, तो प्रवेश पर विचार करें।
स्टॉक मूल्य में उतार-चढ़ाव के लिए मॉडल आधारित स्टॉप का उपयोग करें, गतिशील स्टॉप करें
उच्च आवृत्ति डेटा का उपयोग करके स्टॉप लॉस अनुकूलन
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर अक्षीय संकेतक प्रवृत्ति दिशा का निर्धारण करने के लिए प्रवृत्ति का पीछा करने के लिए, रिवर्स छेड़छाड़ मॉडल का उपयोग करें, बाजार के रुझान की दिशा का प्रभावी ढंग से पालन कर सकते हैं. इसका लाभ यह है कि यह निर्णय सटीक, लचीला है, धन का उपयोग करने में उच्च दक्षता है, लेकिन कुछ गलत निर्णय और हानि का जोखिम भी है. पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस अनुकूलन आदि के माध्यम से, रणनीति की लाभप्रदता और स्थिरता को और बढ़ाया जा सकता है। यह रणनीति एक अधिक विशिष्ट मात्रा ट्रेडिंग रणनीति है, समग्र सोच स्पष्ट है, और गहराई से अध्ययन के लायक है।
/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 03/10/2017
// The Pivot Detector Oscillator, by Giorgos E. Siligardos
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities 2009 Sep
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="The Pivot Detector Oscillator, by Giorgos E. Siligardos")
Length_MA = input(200, minval=1)
Length_RSI = input(14, minval=1)
UpBand = input(100, minval=1)
DownBand = input(0)
MidlleBand = input(50)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(MidlleBand, color=black, linestyle=dashed)
// hline(UpBand, color=red, linestyle=line)
// hline(DownBand, color=green, linestyle=line)
xMA = sma(close, Length_MA)
xRSI = rsi(close, Length_RSI)
nRes = iff(close > xMA, (xRSI - 35) / (85-35),
iff(close <= xMA, (xRSI - 20) / (70 - 20), 0))
pos = iff(nRes * 100 > 50, 1,
iff(nRes * 100 < 50, -1, nz(pos[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)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes * 100, color=blue, title="Pivot Detector Oscillator")