सुपरट्रेंड और फिशर परिवर्तन पर आधारित प्रवृत्ति अनुसरण दीर्घकालिक रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में सुपरट्रेंड और फिशर परिवर्तित दो संकेतकों का संयोजन किया गया है, जिससे एक अधिक स्थिर प्रवृत्ति लंबी लाइन ट्रेडिंग रणनीति का अनुसरण करती है। जब सुपरट्रेंड सूचक एक खरीद संकेत देता है, और फिशर परिवर्तित सूचक 2.5 से कम और ऊपर जाता है, तो खरीद संकेत उत्पन्न होता है। रणनीति उचित स्टॉप और स्टॉप-ऑफ के साथ स्थिति प्रबंधन करती है।
रणनीति सिद्धांत
सुपरट्रेंड संकेतक का उपयोग मूल्य प्रवृत्ति की दिशा का पता लगाने के लिए किया जाता है। जब कीमत ऊपर की ओर बढ़ जाती है, तो यह एक अच्छा संकेत है; जब कीमत नीचे की ओर बढ़ जाती है, तो यह एक बुरा संकेत है। यह रणनीति सुपरट्रेंड के लिए एक अच्छा संकेत है जब यह एक अच्छा संकेत है।
फिशर रूपांतरण सूचकांक उपभोक्ता मनोविज्ञान पर कीमतों के उतार-चढ़ाव के प्रभाव की डिग्री को दर्शाता है। फिशर मूल्य [−2.5, 2.5] से कम बाजार तटस्थता का प्रतिनिधित्व करता है, 2.5 से कम बाजार आतंक का प्रतिनिधित्व करता है, और 2.5 से अधिक बाजार उत्साह का प्रतिनिधित्व करता है। यह रणनीति खरीद संकेत देती है जब फिशर 2.5 से कम होता है और बढ़ती है, तो आतंक को तटस्थ में बदलने के लिए पकड़ा जाता है।
रणनीति को उचित स्टॉप-लॉस स्टॉप के साथ प्रबंधित किया जाता है। स्टॉप-लॉस को एटीआर मूल्य को घटाकर एटीआर गुणांक के गुणनफल के रूप में सेट किया जाता है। स्टॉप-लॉस को एटीआर मूल्य को जोड़कर एटीआर गुणांक के गुणनफल के रूप में सेट किया जाता है। स्टॉप-लॉस की सीमा बढ़ जाती है, जो रणनीति के ट्रेंड-फॉलो जोखिम नियंत्रण विचार को दर्शाती है।
जोखिम राशि प्रबंधन को भी ध्यान में रखा गया है। एटीआर और जोखिम राशि के आधार पर पोजीशन स्केल की गणना करें, ताकि प्रति यूनिट जोखिम निर्धारित जोखिम राशि से अधिक न हो।
श्रेष्ठता विश्लेषण
कई संकेतकों का संयोजन, एक एकल संकेतक के कारण व्यापार की आवृत्ति से बचें। सुपरट्रेंड प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करता है, फिशर परिवर्तन बाजार के मनोवैज्ञानिक पक्ष का आकलन करता है, दोनों एक स्थिर व्यापार संकेत बनाने के लिए संयुक्त होते हैं।
एक उचित स्टॉप लॉस स्टॉप सेट करें जो प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए एक लंबी लाइन धारण करने के लिए फायदेमंद है, जबकि जोखिम को नियंत्रित करता है।
जोखिम प्रबंधन और न्यूनतम लेनदेन इकाइयों का उपयोग करें ताकि प्रत्येक लेनदेन के जोखिम को नियंत्रित किया जा सके और वहन क्षमता से अधिक बड़े नुकसान से बचा जा सके।
ट्रेडिंग सिग्नल स्थिर हैं और लंबी लाइन के लिए उपयुक्त हैं। फिशर रूपांतरण एक चिकनी संकेतक है जो बाजार के शोर को फ़िल्टर करने और झूठे संकेतों से बचने में मदद करता है।
सूचक मापदंडों के अनुकूलन के लिए बहुत जगह है। सुपरट्रेंड के एटीआर चक्र और गुणांक मापदंडों को विभिन्न किस्मों की अलग-अलग अवधि के आधार पर समायोजित किया जा सकता है, और फिशर परिवर्तन के चिकनाई मापदंडों के साथ, सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए।
जोखिम विश्लेषण
एक प्रवृत्ति का पालन करने की रणनीति के रूप में, एक छोटे से नुकसान को संकुचित समापन चरण में जमा किया जाएगा। प्रवृत्ति स्पष्ट है कि किस्मों और चक्र संचालन रणनीति का चयन करना चाहिए।
फिशर रूपांतरण चरम स्थितियों के लिए अच्छा नहीं है। जब बाजार लंबे समय तक किसी स्थिति को बनाए रखता है, तो फिशर का मूल्य तटस्थ क्षेत्र से लगातार विचलित हो जाता है, इस समय रणनीति को रोक दिया जाना चाहिए।
स्टॉप पॉइंट के बहुत करीब होने से बहुत बार बाहर निकलने की संभावना होती है। एटीआर चक्र और एटीआर गुणांक पैरामीटर को उचित रूप से सेट किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि स्टॉप डिस्टेंस के बीच एक निश्चित बफर रेंज हो।
लेन-देन की लागत को नजरअंदाज करने से छोटे मुनाफे के साथ लेन-देन की हानि हो सकती है। किस्मों के लेन-देन शुल्क के स्तर को ध्यान में रखा जाना चाहिए, उचित रूप से रोकथाम को समायोजित किया जाना चाहिए।
रणनीतिक लाभ के लिए बाजार में लंबे समय तक भाग लेना आवश्यक है। सुनिश्चित करें कि आपके पास लंबी अवधि के व्यापार के लिए पर्याप्त धन है और मानसिक रूप से स्थिर है।
अनुकूलन दिशा
एटीआर चक्र और एटीआर गुणांक पैरामीटर को समायोजित करें, स्टॉप लॉस स्टॉप एम्पलीफिकेशन को अनुकूलित करें। पैरामीटर को डेटा रिट्रेसिंग के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है, या गतिशील रूप से अनुकूलित किया जा सकता है।
विभिन्न फिशर परिवर्तन मापदंडों का प्रयास करें, जैसे कि चिकनाई चक्र, अधिक स्थिर व्यापारिक संकेतों की तलाश में। बाजार में उतार-चढ़ाव की गतिशील समायोजन मापदंडों के साथ संयोजन किया जा सकता है।
फ़िल्टर के रूप में अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में, बड़े बाजार की अनिश्चितता के दौरान गलत व्यापार से बचें। औसत रेखा, उतार-चढ़ाव दर आदि का उपयोग बड़े बाजार की चाल को समझने के लिए किया जा सकता है।
लाभप्रदता बढ़ाने के लिए विभिन्न रोकथाम रणनीतियों का परीक्षण करें, जैसे कि मोबाइल रोकथाम, बैच रोकथाम, एटीआर ट्रैक रोकथाम आदि।
फिक्स्ड रेश्यो फंड मैनेजमेंट, कैली फार्मूला आदि के रूप में अनुकूलित धन प्रबंधन रणनीतियाँ, लाभ-हानि की तुलना में अधिक हैं।
ट्रेडिंग लागत के लिए अनुकूलन, यह सुनिश्चित करने के लिए कि छोटे पदों के कारोबार के बाद लाभदायक बने रहें।
संक्षेप
इस रणनीति में सुपरट्रेंड और फिशर परिवर्तन जैसे संकेतक के लाभ को एकीकृत किया गया है, जिससे स्थिर प्रवृत्ति बनी हुई है और लंबी ट्रेडिंग रणनीति का पालन किया गया है। स्टॉप-स्टॉप प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण के माध्यम से बेहतर जोखिम रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है। रणनीति को और अधिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए पैरामीटर, फिल्टर सिग्नल और धन प्रबंधन आदि के लिए और अधिक अनुकूलित किया जाना है। लेकिन समग्र विचार मजबूत है, जो परीक्षण और निरंतर अनुकूलन के लायक है। यदि रुकावट और जोखिम की मानसिकता का प्रबंधन किया जाता है, तो रणनीति को स्थिर लंबी अवधि के रिटर्न की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-10-26 00:00:00
end: 2023-11-02 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supertrend and Fisher_LONG", overlay=true)
//This block is for Fisher Transformation Calculation.
len = input.int(10, minval=1, title="Length") // Length is optional. 10 is good but is up to you.
high_ = ta.highest(hl2, len)
low_ = ta.lowest(hl2, len)
round_(val) => val > .99 ? .999 : val < -.99 ? -.999 : val
value = 0.0
value := round_(.66 * ((hl2 - low_) / (high_ - low_) - .5) + .67 * nz(value[1]))
fish1 = 0.0
fish1 := .5 * math.log((1 + value) / (1 - value)) + .5 * nz(fish1[1])
fish2 = fish1[1]
// Buy condition for Fisher transformation.
buy_signal = (fish1 < -2.5) and (fish1 > fish2)
durum = 0 //just for the situation.
if (buy_signal)
durum := 1 // now it changes from 0 to 1.
// Supertrend indicator inputs and calculations (same as in the indicator)
Periods = input(title='ATR Period', defval=10) // period is 10, but you can change it
src = input(hl2, title='Source')
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=2) //atr multiplier is important. it is 2 for this strategy but you can find another for best performance
RiskAmount = input.float(title='Risk Amount ($)', defval=10.0, minval=0.0, step=1.0) // ıf you use risk-reward method, risk is 10$ for each position. you can also change it
changeATR = input(title='Change ATR Calculation Method ?', defval=true)
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - Multiplier * atr
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + Multiplier * atr
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
// Calculate position size based on risk amount
riskPerContract = atr * Multiplier
contracts = RiskAmount / (riskPerContract * syminfo.mintick)
//short signal condition
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1 and durum == 1
plotshape(buySignal, title='Buy Signal', location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
// variables
var float entryPrice = na
var float stopLoss = na
var float takeProfit = na
var float atr1 = na
var float takeProfit2 = na
var float takeProfit3 = na
//it calculates the stop level and reward profit levels using atr.
if (buySignal)
entryPrice := close
atr1 := atr
stopLoss := entryPrice - atr1 * Multiplier
contracts := entryPrice / (entryPrice - stopLoss) * RiskAmount / entryPrice
takeProfit := entryPrice + atr1 * Multiplier
takeProfit2 := entryPrice + 2 * atr1 * Multiplier
takeProfit3 := entryPrice + 3 * atr1 * Multiplier
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=contracts)
//
if (close <= stopLoss)
strategy.close("Buy", comment="Stop Loss Hit")
else if (close >= takeProfit)
strategy.close("Buy", comment="Take Profit Hit")
// draw the stop, entry and profit levels
plot(stopLoss, title="Stop Loss", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(entryPrice, title="Entry Price", color=color.orange, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(takeProfit, title="Take Profit", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(takeProfit2, title="Take Profit 2", color=color.blue, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(takeProfit3, title="Take Profit 3", color=color.purple, linewidth=1, style=plot.style_linebr)