सीटी टीटीएम संकेतक पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में कीमतों के रुझानों की पहचान करने के लिए CT TTM का उपयोग किया जाता है और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस का उपयोग किया जाता है। इस रणनीति को CT TTM पर आधारित ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति कहा जाता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मूल्य रुझानों को निर्धारित करने के लिए CT TTM सूचक का उपयोग करती है। विशेष रूप से, रणनीति में निम्नलिखित चर परिभाषित किए गए हैंः
- e1 - मध्यवर्ती मूल्य
- osc - एक ऑसिलेटर जो e1 चक्र के समापन मूल्य और e1 के अंतर की गणना करके और एक रैखिक वापसी करके प्राप्त किया जाता है
- diff - ब्रिन बेल्ट और केंटना चैनल के बीच अंतर
- osc_color - विभिन्न रंगों को निर्दिष्ट करता है
- mid_color - diff के लिए अलग रंग निर्दिष्ट करें
यदि 0 अक्ष के ऊपर से गुजरता है, तो यह हरे रंग में दिखाई देता है, जो कई सिरों को दर्शाता है; यदि 0 अक्ष के नीचे से गुजरता है, तो यह लाल है, जो खाली सिरों को दर्शाता है।
जब ओस्की सकारात्मक हो, तो अधिक करें; जब ओस्की नकारात्मक हो, तो खाली करें।
यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए ऑसिलेटर ऑस्क का उपयोग करती है, और अंतर के साथ बहुभाषी ताकत का आकलन करती है। जब ऑसिलेटर ऑस्क पर 0 अक्ष से गुजरता है, तो यह माना जाता है कि यह नीचे से ऊपर की ओर है, और अधिक है; जब ऑस्क के नीचे 0 अक्ष से गुजरता है, तो यह माना जाता है कि यह ऊपर से नीचे की ओर है, और शून्य है।
रणनीति का विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
सीटी टीटीएम सूचक का उपयोग कर प्रवृत्ति का निर्धारण करने के लिए, उच्च सटीकता की दर। सीटी टीटीएम सूचक में चलती औसत, ब्रींड और केंटना चैनल को एकीकृत किया गया है, जिससे मूल्य प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सके।
ऑस्सिलेटर का उपयोग विशिष्ट बहुभाषी नोड्स को निर्धारित करने के लिए किया जाता है, जो गैर-प्रवृत्ति क्षेत्रों में गलत संकेतों से बचा जाता है। ऑस्सिलेटर प्रभावी रूप से व्यापार संकेतों पर छोटे मूल्य उतार-चढ़ाव के प्रभाव को फ़िल्टर कर सकता है।
ट्रैक किए गए स्टॉप का उपयोग जोखिम को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है, जिससे प्रत्येक नुकसान को प्रभावी ढंग से सीमित किया जा सकता है। रणनीति में प्रवेश के बाद समय पर स्टॉप सेट किया जाता है, जिससे मुनाफे पर ताला लगाया जा सकता है और अधिकतम नुकसान से बचा जा सकता है।
रणनीति में कम पैरामीटर होते हैं और इसे आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। यह रणनीति केवल एक पैरामीटर पर निर्भर करती है, जो कि सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए त्वरित परीक्षण की सुविधा प्रदान करती है।
चार्टिंग कार्यक्षमता में सुधार हुआ है, संकेत स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है। रणनीति विभिन्न रंगों का उपयोग करके पॉलीहोलिक सिग्नल और ताकत को अलग करती है, और रुझान निर्णय के परिणामों को दिखाती है।
रणनीतिक जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
सीटी टीटीएम सूचक कुछ बाजार स्थितियों में गलत संकेत दे सकता है, जिससे व्यापारिक नुकसान हो सकता है। जब कीमत में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो सूचक गलत ओवरहाउस सिग्नल दे सकता है।
जब ऑस्सिलेटर विचलित हो जाता है, तो ट्रेडिंग सिग्नल त्रुटि हो सकती है। जब कीमत उलट जाती है लेकिन ऑस्सिलेटर अभी तक नहीं बदलता है, तो एक गलत सिग्नल का कारण बनता है।
ट्रैक स्टॉप लॉस को बहुत अधिक कट्टरपंथी बनाने से नुकसान हो सकता है। जब स्टॉप लॉस सेट बहुत करीब हो जाता है, तो सामान्य उतार-चढ़ाव ट्रैक स्टॉप लॉस को ट्रिगर कर सकता है और बाहर जाने के लिए मजबूर हो सकता है।
यह रणनीति केवल प्रवृत्तियों के लिए है और बाजारों को समेटने के लिए उपयुक्त नहीं है। यह रणनीति प्रवृत्तियों के व्यापार पर आधारित है, जो कि अस्थिर बाजारों को समेटने के लिए बहुत प्रभावी नहीं है।
अति-अनुकूलन के कारण वक्र-फिट हो सकता है। पैरामीटर अनुकूलन के दौरान, अति-अनुकूलन के कारण होने वाली प्रतिक्रिया वक्र-फिट समस्या से बचने के लिए ध्यान दिया जाना चाहिए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
सिग्नल की सटीकता को बढ़ाने के लिए कई संकेतकों को संयोजित करें। MACD, KDJ आदि जैसे अन्य संकेतकों को जोड़ा जा सकता है, जिससे प्रवेश संकेतों का अनुकूलन किया जा सकता है।
स्टॉप मोड को अनुकूलित करने के लिए एक मॉड्यूल जोड़ा गया है, जिससे स्टॉप को और अधिक बुद्धिमान बनाया जा सकता है। स्टॉप ट्रैकिंग, स्टॉप लटकाने और अन्य स्टॉप मोड के लिए पैरामीटर का परीक्षण किया जा सकता है।
निधि प्रबंधन रणनीति का अनुकूलन करें, निश्चित हिस्सेदारी का परीक्षण करें, कैली सूत्र जैसे निधि प्रबंधन विधियों को अनुकूलित करें। अनुकूलन के बाद, एक एकल जोखिम की गारंटी के आधार पर निधि के उपयोग की दक्षता में सुधार किया जा सकता है।
विशिष्ट किस्मों के लिए पैरामीटर का अनुकूलन करें, रणनीति अनुकूलता में सुधार करें। विभिन्न व्यापारिक किस्मों की विशेषताओं के आधार पर बारीकी से समायोजित पैरामीटर, विशेष किस्मों के लिए रणनीति अनुकूलता में सुधार कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना, रणनीति के अनुकूलन सीखने को लागू करना। रणनीति को बढ़ाने के लिए RNN, LSTM आदि का उपयोग करना, रणनीति की अनुकूलन क्षमता में सुधार करना।
संक्षेप
इस रणनीति का उपयोग CT TTM संकेतक प्रवृत्ति की दिशा का निर्णय करने के लिए किया जाता है, जिसमें ऑस्सिलेटर के सफेद मूल्य को प्रवेश संकेत के रूप में लिया जाता है, और स्टॉप लॉस मैनेजमेंट जोखिम को ट्रैक किया जाता है। रणनीति का लाभ उच्च सटीकता है, पैरामीटर अनुकूलन आसान है, लेकिन संकेतक विफलता, स्टॉप लॉस अति-क्रूरता आदि का जोखिम भी है। भविष्य में, रणनीति को बेहतर बनाने के लिए बहु-सूचक संयोजन, स्टॉप लॉस अनुकूलन, धन प्रबंधन अनुकूलन आदि के माध्यम से उन्नत किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("CT TTM Squeeze")
length = input(title="Length", defval=20, minval=0)
bband(length, mult) =>
sma(close, length) + mult * stdev(close, length)
keltner(length, mult) =>
ema(close, length) + mult * ema(tr, length)
// Variables
e1 = (highest(high, length) + lowest(low, length)) / 2 + sma(close, length)
osc = linreg(close - e1 / 2, length, 0)
diff = bband(length, 2) - keltner(length, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red
// Strategy
long = osc > 0
short = osc < 0
if long
strategy.entry("Long", strategy.long)
if short
strategy.entry("Short", strategy.short)
plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)