दीर्घकालिक रुझान उलटने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-13 10:51:35
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अवलोकन

लंबी अवधि की रुझान उलटने की रणनीति एक यांत्रिक ट्रेडिंग प्रणाली है जो रुझान के बाद और अल्पकालिक उलटों को जोड़ती है। यह एक चैनल बनाने के लिए 7-दिवसीय उच्च और निम्न और लंबी अवधि की प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करती है। एक बैल बाजार में, यह डुबकी पर खरीदता है और अपट्रेंड में बेचता है। एक भालू बाजार में, यह रैली पर बेचता है और डुबकी पर खरीदता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्यतः निम्नलिखित सिद्धांतों पर आधारित हैः

पिछले सप्ताह में वृद्धि और गिरावट का आकलन करने के लिए 7 दिन के उच्च-निम्न का उपयोग करें।
200-दिवसीय चलती औसत दीर्घकालिक प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करता है।
जब कीमत 7 दिन के निचले स्तर से नीचे टूट जाती है और 200 दिन के चलती औसत से ऊपर होती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। यह अल्पकालिक डाउनसाइड सुधार के अंत का संकेत देता है और प्रवृत्ति ऊपर की ओर उलट सकती है।
जब कीमत 7 दिन के उच्च स्तर से ऊपर टूट जाती है और 200 दिन के चलती औसत से नीचे होती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। यह अल्पकालिक ऊपर की ओर सुधार के अंत का संकेत देता है और प्रवृत्ति नीचे की ओर उलट सकती है।
प्रति व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने के लिए 2x एटीआर स्टॉप लॉस का प्रयोग करें।

व्यापार संकेतों का उपयोग करने के लिए, आपको केवल एक ही दिशा का संकेत देना होगा। यह कम अवधि के सुधारों से झूठे संकेतों से बचाता है। यह केवल एक ही दिशा का संकेत देता है। यह केवल एक ही दिशा का संकेत देता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

मूल्य और चलती औसत के आधार पर सरल और स्पष्ट संकेत। लागू करना आसान है।
अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों रुझानों पर विचार करता है, शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करता है।
प्रवृत्ति का अनुसरण और औसत प्रतिगमन संयुक्त रूप से रिटर्न को सुचारू करता है।
एटीआर स्टॉप लॉस जोखिम को नियंत्रित करता है, कम अधिकतम ड्रॉडाउन।
शेयरों, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टो बाजारों पर लागू।
उच्च और निम्न आवृत्ति वातावरण में चल सकता है।

जोखिम विश्लेषण

मुख्य जोखिम हैंः

मजबूत ट्रेंडिंग बाजारों में बड़े रुझानों को याद कर सकता है।
अस्थिर बाजारों में स्टॉप लॉस अक्सर ट्रिगर हो सकता है।
अनुचित मापदंडों से अधिक व्यापार हो सकता है।
गलत अल्पकालिक और दीर्घकालिक प्रवृत्ति मेट्रिक्स बहुत अधिक संकेतों को फ़िल्टर कर सकते हैं।
नमूना डेटा के बाहर होने के कारण मॉडल विफलता।

मुख्य जोखिम प्रबंधन तकनीकेंः

उचित स्टॉप लॉस और व्यापार आवृत्ति के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।
बाजारों और समय-सीमाओं में मजबूत बैकटेस्टिंग।
एकल रणनीति जोखिम को कम करने के लिए पोर्टफोलियो विविधता।
व्यापार प्रति हानि को सीमित करने के लिए घातीय स्टॉप लॉस।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित में सुधार किया जा सकता हैः

बेहतर अल्पकालिक प्रवृत्ति मीट्रिक के लिए चैनल लंबाई का अनुकूलन करें।
बेहतर दीर्घकालिक प्रवृत्ति मीट्रिक के लिए एमए लंबाई को अनुकूलित करें।
अन्य स्टॉप लॉस तकनीकों की कोशिश करें जैसे प्रतिशत, पीछे की ओर।
वॉल्यूम की स्थिति जोड़ें। रुझान उलट अक्सर वॉल्यूम में वृद्धि देखते हैं।
लघु और दीर्घकालिक मापदंडों को खोजने के लिए मशीन लर्निंग।
मौलिक और भावनाओं के आधार पर गतिशील निकास नियम।
घातीय या लाभ लॉकिंग एल्गोरिदम के लिए स्टॉप लॉस का अनुकूलन करें।

पैरामीटर अनुकूलन और संयोजन रिटर्न और जोखिम मेट्रिक्स में और सुधार कर सकते हैं।

सारांश

लंबी अवधि की रुझान उलटने की रणनीति ट्रेंड फॉलोइंग और मीडियन रिवर्सन दोनों को जोड़ती है। अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों रुझानों का न्याय करके, यह ट्रेंड रिवर्सन बिंदुओं पर संकेत उत्पन्न करती है। शुद्ध ट्रेंड या मीडियन रिवर्सन रणनीतियों की तुलना में, यह बाजार शोर को फ़िल्टर करती है और स्थिर रिटर्न और जोखिम नियंत्रण प्राप्त करती है। कुल मिलाकर, यह रणनीति बाजार के विचारों के साथ अल्गो व्यापारियों के लिए उपयुक्त है और मात्रात्मक पोर्टफोलियो के लिए स्थिर प्रदर्शन प्रदान करती है। चल रहे अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन के साथ, जोखिम-रिटर्न में और सुधार संभव है।

/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © racer8
//@version=4
// This Algo Strategy Has Only 3 rules and 62% Win Rate (Youtube) 

strategy("Trend Bounce", overlay=true)

nn = input(7,"Channel Length")
hi = highest(high,nn)
lo = lowest(low,nn)
n2 = input(200,"Ma Length")
ma = sma(close,n2)

if close>ma and close<lo[1]
    strategy.entry("Buy",strategy.long)
if close>hi[1]
    strategy.close("Buy") 
    
if close<ma and close>hi[1]
    strategy.entry("Sell",strategy.short)
if close<lo[1]
    strategy.close("Sell")


plot(hi,"high",color=color.aqua)
plot(lo,"low",color=color.aqua)
plot(ma,"sma",color=color.yellow)       

//-----------------------------------------Stop Loss-------------------------------------------------------

atr = sma(tr,10)[1]
bought = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
sold = strategy.position_size[0] < strategy.position_size[1]
slm = input(2.0,"ATR Stop Loss",minval=0)
StopPrice_Long  = strategy.position_avg_price - slm*atr              // determines stop loss's price 
StopPrice_Short  = strategy.position_avg_price + slm*atr              // determines stop loss's price 
FixedStopPrice_Long = valuewhen(bought,StopPrice_Long,0)                  // stores original StopPrice  
FixedStopPrice_Short = valuewhen(sold,StopPrice_Short,0)                  // stores original StopPrice  
plot(FixedStopPrice_Long,"ATR Stop Loss Long",color=color.blue,linewidth=1,style=plot.style_cross)
plot(FixedStopPrice_Short,"ATR Stop Loss Short",color=color.red,linewidth=1,style=plot.style_cross)
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="Stop", stop=FixedStopPrice_Long)    // commands stop loss order to exit!
if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id="Stop", stop=FixedStopPrice_Short)    // commands stop loss order to exit!

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