मात्रात्मक व्यापार के लिए उच्च निम्न ब्रेकआउट

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-10 11:09:28
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अवलोकन

फ्यूजन रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली में 123 रिवर्स पैटर्न रणनीति और एक उच्च निम्न ब्रेकआउट रणनीति को जोड़ती है। विभिन्न समय सीमाओं में संकेतक संकेतों को संश्लेषित करके, इसका उद्देश्य बहु-समय सीमा पूंजी लाभ प्राप्त करना और मध्यम से दीर्घकालिक में अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न करना है।

रणनीति तर्क

फ्यूजन रणनीति में दो घटक शामिल हैंः

123 प्रतिवर्तन रणनीति यह रणनीति उलफ जेन्सेन की पुस्तक How I Tripled My Money in the Futures Market के पृष्ठ 183 पर विचार से उत्पन्न होती है। यह स्टोकैस्टिक संकेतक के साथ पिछले दो दिनों के समापन मूल्य और पिछले दिन के समापन मूल्य के बीच संबंध की जांच करके ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। विशेष रूप से, एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब दो लगातार दिनों के समापन मूल्य पिछले दिन की तुलना में अधिक होते हैं, और स्टोकैस्टिक स्लो संकेतक 50 से नीचे होता है। एक बिक्री संकेत तब उत्पन्न होता है जब दो लगातार दिनों के समापन मूल्य पिछले दिन की तुलना में कम होते हैं, और स्टोकैस्टिक फास्ट संकेतक 50 से ऊपर होता है। स्टोकैस्टिक संकेतक को शामिल करके, यह रणनीति बाजार के शीर्ष पर खरीदने और बॉटम बेचने से बचती है।
उच्च निम्न ब्रेकआउट रणनीति यह रणनीति विभिन्न समय अवधि में पिछले उच्च / निम्न स्तरों से परे मूल्य ब्रेकआउट का पता लगाकर ट्रेडिंग संकेतों की पहचान करती है। यह वर्तमान और पिछले समय अवधि में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न की गणना करती है और जब मूल्य उच्च से ऊपर टूट जाता है तो खरीद संकेत उत्पन्न करती है, और जब मूल्य निम्न से नीचे टूट जाता है तो संकेत बेचती है। इस रणनीति का लाभ उच्च समय सीमा में प्रवृत्ति पैटर्न परिवर्तनों की पहचान करने की क्षमता है, जिससे पहले प्रवेश की अनुमति मिलती है।

फ्यूजन रणनीति उपरोक्त दो रणनीतियों के संकेतों को जोड़ती है, और केवल जब सिग्नल दिशाओं को संरेखित किया जाता है तो वास्तविक ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। यह एक ही रणनीति में त्रुटियों के कारण होने वाले कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है और सिग्नल विश्वसनीयता में सुधार करता है।

रणनीति के फायदे

मल्टी-टाइमफ्रेम संश्लेषण सिग्नल की सटीकता में सुधार करता है दैनिक और उच्च समय सीमा पैटर्न के एकीकरण से ट्रेडिंग सिग्नल जनरेशन की सटीकता बढ़ जाती है, जिससे अल्पकालिक बाजार शोर से विचलित होने से बचा जाता है।
स्टोकैस्टिक के ओवरबॉट/ओवरसोल्ड जजमेंट का पूर्ण उपयोग करता है स्टोकैस्टिक स्लो सूचक का उपयोग ओवरबॉल्ड जोन में उत्सुक खरीद को रोकता है। स्टोकैस्टिक फास्ट सूचक ओवरसोल्ड जोन में उत्सुक बिक्री को रोकता है। अनावश्यक नुकसान कम हो जाते हैं।
समय पर ट्रेंड पैटर्न को पकड़ता है, खोए हुए अवसरों को कम करता है उच्च निम्न ब्रेकआउट रणनीति उच्च समय सीमाओं में प्रवृत्ति की शुरुआत को पहले पहचानती है, जिससे खोए हुए व्यापारिक अवसरों को कम किया जाता है।
कई उप रणनीतियों के साथ लचीला अनुकूलन कई उप-रणनीतियों के साथ, विशाल अनुकूलन स्थान उप-रणनीतियों के पैरामीटर ट्यूनिंग या रणनीति को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाने के लिए नए लोगों को पेश करने की अनुमति देता है।
सरल और स्पष्ट तर्क सरल संरचना और तर्क भविष्य में रणनीति को समझने, संशोधित करने और बनाए रखने में आसान बनाते हैं।

रणनीति के जोखिम

मल्टी-टाइमफ्रेम संश्लेषण सिग्नल विलंब का कारण बनता है यद्यपि सटीकता में सुधार हुआ है, लेकिन समय सीमाओं में संकेतों का संयोजन एक देरी का कारण बनता है और अल्पकालिक व्यापारिक अवसरों को याद कर सकता है।
123 पैटर्न लंबी समय सीमा के रुझान उलटने की पहचान नहीं कर सकते 123 रिवर्स रणनीति केवल हाल के दिनों को देखती है और लंबे समय के समय में प्रमुख रिवर्स बिंदुओं को याद करती है।
गलत पैरामीटर सेटिंग्स से झूठे संकेत हो सकते हैं स्टोकैस्टिक और ब्रेकआउट अवधि के खराब पैरामीटर ट्यूनिंग के परिणामस्वरूप अत्यधिक झूठे संकेत हो सकते हैं।
विशुद्ध रूप से तकनीकी, चरम घटनाओं के लिए कमजोर अनुकूलन क्षमता बुनियादी बातों पर विचार किए बिना, रणनीति काली हंस घटनाओं के लिए खराब रूप से अनुकूल है।

संबंधित समाधान:

देरी को कम करने के लिए गणना अवधि को ठीक से छोटा करें।
फ़िल्टर के रूप में दीर्घकालिक संकेतकों या पैटर्न को पेश करने का प्रयास करें।
मापदंडों का अनुकूलन और बैकटेस्ट में पूरी तरह से परीक्षण की मजबूती।
सिग्नल फ़िल्टरिंग के लिए मौलिक कारकों को शामिल करने पर विचार करें।

अनुकूलन के लिए निर्देश

स्थिरता के लिए उप-रणनीतियों के मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन।
मौलिक तत्वों, नकदी प्रवाह आदि जैसे अतिरिक्त संकेत शामिल करें।
प्रति व्यापार अधिकतम हानि को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस का परिचय दें.
अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विशिष्ट उत्पादों के लिए परिशुद्धता पैरामीटर।
मशीन लर्निंग मॉडल के साथ सहायता करें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, फ्यूजन रणनीति बहु-टाइमफ्रेम तकनीकी संकेतकों के फायदे को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य अधिक सटीक और समय पर संकेत उत्पादन करना है। एकल संकेतक रणनीतियों की तुलना में, इसमें बेहतर प्रवृत्ति संवेदन क्षमता और अधिक मजबूत संकेत उत्पादन है। लेकिन यह विलंब और चरम घटनाओं के लिए अपर्याप्त अनुकूलन क्षमता से भी पीड़ित है। भविष्य में सुधार अधिक सहायक उपकरणों, बेहतर पैरामीटर अनुकूलन और स्थिरता और लाभप्रदता को अपग्रेड करने से आ सकता है।

/*backtest
start: 2023-10-10 00:00:00
end: 2023-11-09 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 25/11/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This script shows a high and low period value.
//    Width - width of lines
//    SelectPeriod - Day or Week or Month and etc.
//    LookBack - Shift levels 0 - current period, 1 - previous and etc. 
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

    
HLL(LookBack, SelectPeriod) =>
    pos = 0.0
    xHigh  = security(syminfo.tickerid, SelectPeriod, high[LookBack])
    xLow   = security(syminfo.tickerid, SelectPeriod, low[LookBack])
    vS1 = xHigh
    vR1 = xLow
    pos := iff(close > vR1, 1,
             iff(close < vS1, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & High and Low Levels", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
SelectPeriod = input(title="Resolution", type=input.resolution, defval="D")
LookBack = input(1,  minval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posHLL = HLL(LookBack, SelectPeriod)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posHLL == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posHLL == -1, -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)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

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