ICHIMOKU क्लाउड और STOCH संकेतक आधारित ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-15 11:19:29
टैगः

अवलोकन

यह रणनीति रुझानों को निर्धारित करने और ट्रैक करने के लिए ICHIMOKU क्लाउड चार्ट पैटर्न संकेतक और STOCH यादृच्छिक संकेतक पर आधारित है। रणनीति का नाम ICHIMOKU क्लाउड स्टॉक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति मुख्य रूप से वर्तमान रुझान की दिशा और ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थितियों का आकलन इचिमोकू क्लाउड चार्ट और स्टोच संकेतक के माध्यम से करती है।

जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा से ऊपर पार करती है और स्टॉक संकेतक ओवरसोल्ड क्षेत्र से वापस उछलता है, तो इसे तेजी की प्रवृत्ति माना जाता है और रणनीति तेजी की दिशा लेती है। जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा से नीचे पार करती है और स्टॉक संकेतक ओवरबोल्ड क्षेत्र से वापस गिरता है, तो इसे मंदी की प्रवृत्ति माना जाता है और रणनीति मंदी की दिशा लेती है।

कोड में, रूपांतरण रेखा को अंतिम N1 बार की उच्चतम और निम्नतम कीमतों के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है; आधार रेखा को अंतिम N2 बार की उच्चतम और निम्नतम कीमतों के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा के ऊपर पार होती है तो एक तेजी का संकेत उत्पन्न होता है।

स्टॉक सूचक ओवरबॉट और ओवरसोल्ड थ्रेशोल्ड लाइनों, साथ ही स्मूलिंग पैरामीटर K और D को परिभाषित करता है। जब स्टॉक ओवरसोल्ड क्षेत्र से वापस उछलता है तो एक तेजी का संकेत उत्पन्न होता है, और जब यह ओवरबोल्ड क्षेत्र से वापस गिरता है तो एक मंदी का संकेत उत्पन्न होता है।

इन दोनों संकेतकों को मिलाकर रणनीति प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करती है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति प्रभावी रूप से प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए चार्ट पैटर्न संकेतकों और ओवरबॉट/ओवरसोल्ड संकेतकों को जोड़ती है।

एक एकल रुझान आकलन सूचक का उपयोग करने की तुलना में, यह रणनीति रुझान और अतिरेक स्थितियों दोनों को व्यापक रूप से ध्यान में रखती है, और प्रवेश समय को अधिक सटीक रूप से निर्धारित कर सकती है।

इचिमोकू क्लाउड चार्ट मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों की पहचान कर सकता है, जबकि स्टॉक संकेतक अल्पकालिक ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थितियों का पता लगा सकता है। दोनों व्यवस्थित निर्णय बनाने के लिए एक दूसरे का पूरक हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

ब्लैक स्वान घटनाओं के मामले में संकेतक की विफलता का जोखिम।
कुछ विलंब होता है, जिससे प्रवृत्ति का कुछ हिस्सा छूट सकता है या शुरुआती पदों को उलट दिया जा सकता है।
संयुक्त बहु कारक निर्णय में कुछ व्यक्तिपरकता होती है, और अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स गलतियों का कारण बन सकती हैं।
उच्च व्यापारिक आवृत्ति लेनदेन लागत के कारण लाभ को प्रभावित कर सकती है।

संबंधित अनुकूलन उपाय:

प्रमुख नीतिगत घटनाओं के दौरान अंधेरे व्यापार से बचने के लिए समाचार घटनाओं को मिलाएं।
देरी की संभावना को कम करने के लिए चक्र मापदंडों को उचित रूप से छोटा करें।
वैज्ञानिक सेटिंग्स में सुधार के लिए बैकटेस्टिंग के माध्यम से मापदंडों का अनुकूलन करें।
व्यापारिक आवृत्ति को कम करने के लिए लाभ लेने और हानि रोकने के दायरे को उचित रूप से बढ़ाएं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के लिए मुख्य अनुकूलन दिशाएं हैंः

विभिन्न बाजार विशेषताओं को बेहतर ढंग से अनुकूलित करने के लिए ICHIMOKU रूपांतरण लाइन और आधार लाइन के चक्र मापदंडों को अनुकूलित करना।
स्टॉक सूचक के के, डी समतल करने वाले मापदंडों और ओवरबॉट/ओवरसोल्ड सीमा मानों को अनुकूलित करें।
एक बहु-कारक मॉडल बनाने और प्रणाली की विश्वसनीयता में सुधार के लिए अन्य संकेतकों को बढ़ाना।
लाभप्रदता सुनिश्चित करते हुए व्यापारिक आवृत्ति को कम करने के लिए लाभ लेने और हानि रोकने के बिंदुओं को अनुकूलित करें।
आपात स्थितियों का आकलन करने और बड़ी घटनाओं के दौरान विफलता से बचने के लिए एक मॉड्यूल जोड़ें।

सारांश

यह रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने के लिए ट्रेंड की दिशा और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्थितियों पर व्यापक निर्णय लेने के लिए इचिमोकू क्लाउड चार्ट और स्टॉक संकेतक को जोड़ती है। चार्ट पैटर्न और मात्रात्मक संकेतकों पर विचार करके, रणनीति अधिक व्यवस्थित है। भविष्य के अनुकूलन में मापदंडों को समायोजित करना, अन्य संकेतक जोड़ना, आपातकालीन निर्णय मॉड्यूल जोड़ना आदि शामिल हो सकते हैं।

/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("ICHI + STOCH V1", overlay=true)
length = input.int(20, minval=1)
smoothK = input(5)
smoothD = input(3)
OverBought = input(25)
OverSold = input(65)
Profit = input(1800)
Stop = input(1200)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
co = ta.crossover(k,d)
cu = ta.crossunder(k,d)
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(1, minval=1, title="Lagging Span")
conversionLine = math.avg(ta.lowest(conversionPeriods), ta.highest(conversionPeriods))
baseLine = math.avg(ta.lowest(basePeriods), ta.highest(basePeriods))
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = math.avg(ta.lowest(laggingSpan2Periods), ta.highest(laggingSpan2Periods))
TREND = ta.ema(math.avg(leadLine1,leadLine2),displacement)
//plot(conversionLine, color=#2962FF, title="Conversion Line")
//plot(baseLine, color=#B71C1C, title="Base Line")
//plot(close, offset = -displacement + 1, color=#43A047, title="Lagging Span")
plot(TREND, color=#2962FF, title="TREND")
p1 = plot(leadLine1,style=plot.style_line, offset = displacement - 1, color=#A5D6A7,
	 title="Leading Span A")

p2 = plot(leadLine2,style=plot.style_line, offset = displacement - 1, color=#EF9A9A,
	 title="Leading Span B")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))
close_price = ta.sma(close,1)
pc = plot(close_price,style=plot.style_line, color=#2a0ab9,
	 title="Price Close")
if (not na(k) and not na(d))
	if (co and k < OverSold)and(close_price > TREND)
		strategy.entry("BUY order", strategy.long, comment="BUY order")
		strategy.exit("exitBUY", "BUY order", profit = Profit, loss = Stop)
	if (cu and k > OverBought)and(close_price < TREND)
		strategy.entry("SELL order", strategy.short, comment="SELL order")
		strategy.exit("exitSELL", "SELL order", profit = Profit, loss = Stop)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित