दोलन रणनीति के बाद गतिशीलता की प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-16 16:46:51
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अवलोकन

इस रणनीति में चलती औसत, वॉल्यूम-प्राइस और दोलन संकेतकों को मिलाकर ट्रिपल फिल्टर बनाए जाते हैं, जिसका उद्देश्य मध्यम अवधि के रुझानों को पकड़ना और ट्रेंडिंग बाजारों के दौरान अच्छे रिटर्न प्राप्त करना है।

सिद्धांत

इस रणनीति में तीन मुख्य घटक शामिल हैंः

  1. चलती औसत संकेतकों

प्रवृत्ति फ़िल्टर बनाने के लिए 20 दिन के ईएमए और 60 दिन के ईएमए का उपयोग करें। एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से ऊपर जाता है। एक बिक्री संकेत तब उत्पन्न होता है जब अल्पकालिक एमए दीर्घकालिक एमए से नीचे जाता है।

  1. मात्रा-मूल्य सूचक

VP सूचक की गणना करने के लिए टर्नओवर पर वॉल्यूम का उपयोग करें, पूंजी प्रवाह की दिशाओं का न्याय करें। बढ़ते VP शुद्ध प्रवाह का सुझाव देते हैं जबकि घटते VP शुद्ध बहिर्वाह का सुझाव देते हैं। VP उलटने से रुझान में बदलाव का संकेत मिल सकता है।

  1. बोलिंगर बैंड

बोलिंगर बैंड्स पैरामीटर की गणना करने के लिए 20-दिवसीय डोंचियन चैनल चौड़ाई का उपयोग करें, ऊपरी और निचले बैंड का गठन करें। ऊपरी बैंड के करीब आने वाली कीमतों को पॉलबैक दबाव का सामना करना पड़ सकता है, जबकि निचले बैंड के करीब आने वाली कीमतें वापस उछल सकती हैं।

तीनों घटकों को मिलाकर एक ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति का निर्माण होता है। यह खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब शॉर्ट एमए लंबी एमए के ऊपर पार करता है, वीपी अपट्रेंड में होता है और कीमत सिर्फ ऊपरी बैंड को छोड़ देती है। बिक्री संकेत उत्पन्न होते हैं जब शॉर्ट एमए लंबी एमए के नीचे पार करता है, वीपी डाउनट्रेंड में होता है और कीमत बस निचले बैंड को छोड़ देती है।

लाभ

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. ट्रिपल इंडिकेटर फिल्टर गलत ब्रेक से बचने में मदद करते हैं।

  2. रुझान, पूंजी प्रवाह और ओवरबॉट/ओवरसोल्ड को ध्यान में रखते हुए सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार होता है।

  3. विभिन्न अवधियों और उत्पादों के लिए अनुकूलित मापदंड।

  4. नियंत्रित निकासी और स्थिर लाभ।

  5. स्पष्ट तर्क और लचीला पैरामीटर ट्यूनिंग।

जोखिम

कुछ जोखिम भी हैं:

  1. रुझान उलटा होने का जोखिम। रुझान में बदलाव से स्टॉप लॉस हो सकता है।

  2. VP लेगिंग इश्यू. VP मूल्य परिवर्तनों में देरी करता है और प्रवेश या निकास बिंदुओं को याद कर सकता है.

  3. पैरामीटर को समायोजित करना मुश्किल है। पैरामीटर को विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के लिए समायोजन की आवश्यकता होती है।

  4. ड्रॉडाउन नियंत्रण में सुधार की आवश्यकता है। गतिशील स्टॉप या स्थिति आकार के साथ आगे अनुकूलित करें।

सुधार दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. अतिरिक्त नियंत्रण ड्रॉडाउन के लिए ट्रेलिंग स्टॉप जैसे स्टॉप लॉस विधियों को जोड़ें।

  2. अस्थिरता के आधार पर आकारों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए स्थिति आकार मॉड्यूल जोड़ें।

  3. विभिन्न उत्पादों और अवधियों के लिए सर्वोत्तम सेट खोजने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।

  4. सिग्नल की सटीकता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को बढ़ाएं।

  5. अचानक घटनाओं का न्याय करने के लिए भावना और समाचार विश्लेषण शामिल करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति मध्यम अवधि के रुझानों को पकड़ने में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए एमए, वीपी और बोलिंगर बैंड संकेतक को जोड़ती है। स्टॉप लॉस, पोजीशन साइजिंग और पैरामीटर ट्यूनिंग में आगे के सुधार से बेहतर परिणाम प्राप्त हो सकते हैं। तर्क स्पष्ट है और पैरामीटर अनुकूलन के लिए लचीले हैं।


/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 29/04/2019
// This is combo strategies for get 
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies 
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// 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.
//
// Secon strategy
// The Average Directional Movement Index Rating (ADXR) measures the strength 
// of the Average Directional Movement Index (ADX). It's calculated by taking 
// the average of the current ADX and the ADX from one time period before 
// (time periods can vary, but the most typical period used is 14 days).
// Like the ADX, the ADXR ranges from values of 0 to 100 and reflects strengthening 
// and weakening trends. However, because it represents an average of ADX, values 
// don't fluctuate as dramatically and some analysts believe the indicator helps 
// better display trends in volatile markets.
//
// 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

fADX(Len) =>
    up = change(high)
    down = -change(low)
    trur = rma(tr, Len)
    plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, Len) / trur)
    minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, Len) / trur)
    sum = plus + minus 
    100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), Len)

ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2) =>
    xADX = fADX(LengthADX)
    xADXR = (xADX + xADX[LengthADXR]) / 2
    pos = 0.0
    pos := iff(xADXR < Signal1, 1,
           iff(xADXR > Signal2, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal and Average Directional Movement Index Rating", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
LengthADX = input(title="Length ADX", defval=14)
LengthADXR = input(title="Length ADXR", defval=14)
Signal1 = input(13, step=0.01)
Signal2 = input(45, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posADXR = ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2 )
pos = iff(posReversal123 == 1 and posADXR == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posADXR == -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 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 

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