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बहु-कारक गति पलटाव कॉम्बो रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-21 11:20:31
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अवलोकन

यह रणनीति एक बहु-कारक कॉम्बो रणनीति है जो बाजार में उलट अवसरों की खोज के लिए उलट कारक और गति कारकों को जोड़ती है। रणनीति पहले सीमा-बंद गिरावट के बाद उलट अवसरों की पहचान करने के लिए दीर्घकालिक उलट कारक का उपयोग करती है, और फिर मुख्य रुझानों के तहत झूठे उलट संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए माध्यमिक स्क्रीनिंग के लिए गति संकेतक का उपयोग करती है, ताकि अल्पकालिक उलट मध्यस्थता अवसरों को लॉक किया जा सके।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के दो भाग हैंः

  1. 123 रिवर्स फैक्टर

    इस भाग में पिछले दिन के समापन मूल्य और 2 दिन पहले के समापन मूल्य के बीच संबंध निर्धारित करने के लिए इंट्राडे रिवर्सल के विचार का उपयोग किया जाता है।

    • खरीद संकेतः यदि बंद मूल्य में लगातार दो दिनों की गिरावट के बाद, बंद मूल्य वर्तमान दिन में बढ़ता है, और 9-दिवसीय धीमी K-लाइन 50 से कम है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है;

    • बेचने का संकेतः बंद होने की कीमत में लगातार दो दिन की वृद्धि के बाद, यदि बंद होने की कीमत वर्तमान दिन में गिरती है, और 9-दिवसीय तेजी से K-लाइन 50 से अधिक है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।

  2. एहलर्स डायनामिक मोमेंटम ऑसिलेटर (ईटीएसआई)

    इस भाग में गति सूचक के निर्माण के लिए तीन ईएमए स्मूलिंग मूल्य गति विधि का उपयोग किया गया है। सूचक के लिए सूत्र निम्नानुसार हैः

    xPrice1 = close - close[1]
xPrice2 = abs(close - close[1]) 
xSMA_R = EMA(EMA(EMA(xPrice1,r), s), u)
xSMA_aR = EMA(EMA(EMA(xPrice2, r), s), u) 
xTSI = xSMA_R / xSMA_aR * 100
xEMA_TSI = EMA(xTSI, N)

    जहाँ xSMA_R मूल्य गति का EMA चिकनी मूल्य है, xSMA_aR मूल्य अस्थिरता का EMA चिकनी मूल्य है, xTSI दोनों के अनुपात से निर्मित गति संकेतक है, और xEMA_TSI xTSI का माध्यमिक EMA चिकनी है। संकेतक xTSI और xEMA_TSI के बीच संबंध के आधार पर व्यापार संकेत की दिशा निर्धारित करता है।

अंत में, रणनीति दोनों भागों के संकेतों को AND करती है, और केवल तब ही वास्तविक ट्रेडिंग ऑर्डर जारी करती है जब दोनों कारकों के संकेत सहमत होते हैं।

रणनीति के फायदे

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ इसके बहु-कारक डिजाइन में निहित है, जो झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है और उच्च गुणवत्ता वाले व्यापारिक अवसरों की खोज कर सकता है। विशेष रूप से तीन मुख्य बिंदु हैंः

  1. 123 रिवर्स फैक्टर रेंज-बाउंड गिरावट के बाद अल्पकालिक रिबाउंड बिंदुओं की पहचान कर सकता है।

  2. एहलर्स गति संकेतक एक प्रमुख प्रवृत्ति के तहत होने वाले उलट संकेतों से बचने के लिए प्रमुख प्रवृत्ति की दिशा को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकता है, जिससे झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है।

  3. सिग्नल के दो हिस्सों पर AND ऑपरेशन सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और रणनीति स्थिरता को बढ़ा सकता है।

रणनीति के जोखिम

यद्यपि रणनीति जोखिम नियंत्रण के लिए एक बहु-कारक डिजाइन को अपनाती है, फिर भी निम्नलिखित मुख्य जोखिम हैंः

  1. उतार-चढ़ाव वाले रुझानों में उलटा संकेत हो सकता है और लाभ नहीं मिल सकता है।

  2. दोनों कारकों के बीच पैरामीटर सेटिंग्स में व्यक्तिपरकता है, जो विशिष्ट उत्पादों के लिए अधिक उपयुक्त हो सकती है।

  3. मूल्य उलटने के बाद बढ़े हुए घाटे का जोखिम फिर से उलट जाता है।

इन जोखिमों को अधिक किस्मों में अनुकूलित करने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करके, प्रतिवर्तन के बाद की स्थिति को नियंत्रित करके, संकेतक संबंधों में परिवर्तनों की वास्तविक समय की निगरानी और अन्य साधनों से कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के अनुकूलन के मुख्य पहलुओं में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. दो कारकों के मापदंडों को समायोजित करना ताकि बेहतर मेल खाने वाले डेटा नमूने मिल सकें।

  2. एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को बढ़ाना।

  3. ट्रेंडिंग और ऑसिलेटिंग किस्मों के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का उपयोग करना।

  4. बेहतर प्रदर्शन करने वाले कारकों को अधिक वजन देने के लिए कारक भार तंत्र को बढ़ाना।

  5. स्वचालित अनुकूलन और मापदंडों के अद्यतन को प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बढ़ाना।

निष्कर्ष

यह रणनीति बहु-कारक अनुकूलित डिजाइन प्राप्त करने के लिए सफलतापूर्वक उलट कारक और गति संकेतक को जोड़ती है। यह प्रभावी रूप से अल्पकालिक उलट अवसरों की पहचान कर सकती है और संकेतों के माध्यमिक सत्यापन के लिए गति संकेतक का उपयोग कर सकती है, जिससे रणनीति की जीत दर में सुधार होता है। हालांकि रणनीति में अभी भी सुधार की जगह है, लेकिन इसका मूल विचार मात्रात्मक रणनीतियों के डिजाइन के लिए एक अच्छा संदर्भ प्रदान करता है।

/*backtest
start: 2023-10-21 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 30/07/2020
// 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
// r - Length of first EMA smoothing of 1 day momentum        4
// s - Length of second EMA smoothing of 1 day smoothing      8    
// u- Length of third EMA smoothing of 1 day momentum         6  
// Length of EMA signal line                                  3
// Source of Ergotic TSI                                      Close
//
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to 
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods.  
//
// 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


ETSI(r,s,u,SmthLen) =>
    pos = 0
    xPrice = close
    xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
    xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
    xSMA_R = ema(ema(ema(xPrice1,r), s),u)
    xSMA_aR = ema(ema(ema(xPrice2, r), s),u)
    Val1 = 100 * xSMA_R
    Val2 = xSMA_aR
    xTSI = iff (Val2 != 0, Val1 / Val2, 0)
    xEMA_TSI = ema(xTSI, SmthLen)
    pos:= iff(xTSI > xEMA_TSI, 1,
    	   iff(xTSI < xEMA_TSI, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Ergodic TSI", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
r = input(4, minval=1)
s = input(8, minval=1)
u = input(6, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posETSI = ETSI(r,s,u,SmthLen)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posETSI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posETSI == -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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