दोहरी ट्रैक रिवर्सल रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-02 16:31:50 अंत में संशोधित करें: 2023-11-02 16:31:50
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दोहरी ट्रैक रिवर्सल रणनीति

अवलोकन

डबल ट्रैक रिवर्स रणनीति एक रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें ब्रुनेड बैंड, केल्टनर चैनल और गतिशीलता संकेतक शामिल हैं। यह रणनीति ब्रुनेड बैंड और केल्टनर चैनल के समग्र निर्णय के माध्यम से कीमतों के संपीड़न क्षेत्र में प्रवेश करने के समय की पहचान करती है; जबकि गतिशीलता संकेतक के संयोजन में कीमतों के रिवर्स सिग्नल का न्याय करते हुए, व्यापार प्रवेश और निकास संकेतों का गठन करते हैं।

रणनीति सिद्धांत

  1. मध्य, ऊपरी और निचले रेल की गणना करना

    • मध्य-रेलवे ने बंद एसएमए को अपनाया
    • ऊपर और नीचे की पट्टी मध्य पट्टी से एक समायोज्य गुणांक को घटाकर मानक अंतर है
  2. केल्टनर चैनल में मध्य, ऊपरी और निचले रेल की गणना करें

    • मध्य-रेलवे ने बंद एसएमए को अपनाया
    • ऊपर और नीचे ट्रैक ATR है जो मध्य ट्रैक से एक समायोज्य गुणांक को घटाता है
  3. यह निर्धारित करने के लिए कि क्या बुलिन बेल्ट केल्टनर चैनल के अंदर है

    • जब बुलिन पट्टी केल्टनर अपररेल से नीचे है और बुलिन पट्टी केल्टनर डाउनररेल से ऊपर है, तो इसे संपीड़न माना जाता है
    • नहीं, संपीड़न नहीं
  4. ब्रीन बैंड और केल्टनर चैनल के मध्य बिंदु के साथ क्लोज की गणना करें

    • val > 0 का मतलब है कि क्लोज़ बढ़ रहा है, val < 0 का मतलब है कि क्लोज़ घट रहा है
  5. आरओसी और उसके ईएमए में परिवर्तन की दर को गणना करें

    • यह निर्धारित करने के लिए कि क्या परिवर्तन दर एक समायोज्य थ्रेशोल्ड तक पहुंच गई है
    • यदि यह थ्रेसहोल्ड से ऊपर है, तो यह ट्रेंड में है
  6. संपीड़न में, जब val > 0 और परिवर्तन दर थ्रेशोल्ड तक पहुँचता है तो अधिक करें

    • इसके बजाय खाली
  7. स्टॉप लॉस और स्टॉप कंडीशन सेट करें

रणनीतिक लाभ

  1. दोहरी-रेल प्रणाली के संयोजन से पलटने के समय का निर्धारण करने की सटीकता में सुधार

  2. रैखिक प्रतिगमन और परिवर्तन दर के निर्णय को बढ़ाएं, झूठे रिवर्स सिग्नल से बचें

  3. विभिन्न किस्मों के लिए अनुकूलित करने के लिए समायोज्य पैरामीटर सेटिंग्स लचीला

  4. स्टॉप-लॉस-स्टॉप रणनीति का उपयोग करके एकल-व्यापार जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है

  5. पर्याप्त डेटा प्राप्त करने से रणनीति की प्रभावशीलता की पुष्टि होती है

रणनीतिक जोखिम और समाधान

  1. दोहरी रेल संपीड़न जरूरी नहीं कि प्रभावी उलटा हो

    • अनुकूलन पैरामीटर, सख्त दोहरी रेल संपीड़न शर्तें
  2. झूठी घुसपैठ से गलत संकेत मिलता है

    • ट्रेंडिंग दिशा निर्धारित करने के लिए रैखिक रिग्रेशन को जोड़ना
  3. स्टॉप लॉस सेटिंग्स बहुत ढीली हैं, एक बार में बहुत अधिक नुकसान

    • स्टॉप लॉस ऑप्टिमाइज़ करें, एकमुश्त नुकसान को सख्ती से नियंत्रित करें
  4. परीक्षण चक्र Datenichinhalt

    • दीर्घकालिक प्रभावकारिता के लिए अधिक परीक्षण चक्र जोड़ें

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. अधिक किस्मों के लिए अनुकूलित पैरामीटर सेटिंग

  2. प्रतिरोध के लिए महत्वपूर्ण बिंदुओं को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग निर्णय

  3. ट्रेडों की मात्रा में बदलाव के साथ प्रामाणिकता में सुधार

  4. प्रवृत्ति की निरंतरता का आकलन करने के लिए समय-समय पर विश्लेषण जोड़ें

  5. स्टॉप लॉस स्टॉप रणनीति को अनुकूलित करें और गतिशील ट्रैकिंग लागू करें

संक्षेप

दोहरी-ट्रैक ट्रैकिंग रिवर्स रणनीति कुल मिलाकर एक रिवर्स रणनीति है जो बुलिन बेल्ट केल्टनर चैनल जैसे संकेतकों का उपयोग करती है। यह रणनीति पैरामीटर के माध्यम से अनुकूलित की जा सकती है और विभिन्न किस्मों के लिए अनुकूलित की जा सकती है, कुछ हद तक सफलता की प्रामाणिकता की पहचान की जा सकती है। लेकिन रिवर्स ट्रेडिंग में ही कुछ जोखिम हैं, निर्णय की सटीकता को बढ़ाने के लिए मशीन सीखने जैसी तकनीकों के साथ आगे की आवश्यकता है, जिससे अधिक स्थिर अतिरिक्त लाभ प्राप्त हो सके।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Credit for the initial Squeeze Momentum code to LazyBear, rate of change code is from Kiasaki
strategy("Squeeze X BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

/////////////// Squeeeeze ///////////////
length = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(22, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")
 
useTrueRange = input(true, title="Use TrueRange (KC)")
 
// Calculate BB
source = close
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev

// Calculate KC
ma = sma(source, lengthKC)
range = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(range, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC

sqzOn  = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz  = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)

val = linreg(source - avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), lengthKC,0)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
roclength = input(30, minval=1), pcntChange = input(7, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = val > 0 and isMoving()
short = val < 0 and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
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)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(100.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) 
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
    strategy.entry("Long",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
    
/////////////// Plotting ///////////////
bcolor = iff(val > 0, iff(val > nz(val[1]), color.lime, color.green), iff(val < nz(val[1]), color.red, color.maroon))
plot(val, color=bcolor, linewidth=4)
bgcolor(not isMoving() ? color.white : long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)
hline(0, color = color.white)