मात्रात्मक गोल्डन क्रॉस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक ट्रेडिंग रणनीति है जो कस्टम नेट वॉल्यूम इंडिकेटर की गणना करके क्रॉस बाय और डेड फोर्क से सोने की मात्रा निर्धारित करती है। यह रणनीति ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति का मुख्य तर्क यह है कि एक कस्टम नेटवर्थ (एनवी) सूचक की गणना की जाती है। एनवी सूचक मूल्य परिवर्तन की दिशा का आकलन करके, दिन के लेनदेन को सकारात्मक के रूप में लेता है, यदि यह नकारात्मक है तो दिन के लेनदेन का नकारात्मक मान लेता है, और यदि कोई परिवर्तन नहीं है तो 0 लेता है। इस प्रकार, यह स्पष्ट रूप से मूल्य परिवर्तन और लेनदेन की मात्रा के बीच संबंध को दर्शाता है।
इसके बाद, रणनीति ने एनवी सूचकांक के 3-दिवसीय सरल चलती औसत की गणना की, क्रमशः गोल्ड क्रॉसलाइन और डेड क्रॉसलाइन के रूप में। जब एनवी सूचकांक नीचे से ऊपर की ओर गोल्ड क्रॉसलाइन को तोड़ता है, तो अधिक करें; जब एनवी ऊपर से नीचे की ओर डेड क्रॉसलाइन को तोड़ता है, तो शून्य करें।
इसके अलावा, रणनीतियों ने व्यापार के समय पर नियंत्रण के लिए एक पैरामीटर स्टार्ट-ऑफ समय निर्धारित किया है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह रणनीति सरल, स्पष्ट और समझने में आसान है, पैरामीटर सेट करने के लिए लचीला है, ट्रेडिंग किस्म, ट्रेडिंग समय आदि को अनुकूलित किया जा सकता है। इसके अलावा, यह रणनीति एक प्रवृत्ति-अनुवर्ती रणनीति है, जो मूल्य प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से पकड़ने, ट्रेडिंग आवृत्ति को कम करने और उच्च लाभप्रदता प्राप्त करने में सक्षम है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित जोखिम हैं:
यदि आप रणनीति का पालन करते हैं, तो आप मूल्य परिवर्तन की प्रवृत्ति पर समय पर प्रतिक्रिया नहीं दे सकते हैं। आप कुछ व्यापारिक अवसरों को याद कर सकते हैं या समय पर नुकसान को रोक नहीं सकते हैं।
क्वांटिफाइड गोल्ड क्रॉसिंग में एक प्रकार की विलंबता होती है, जो देरी से प्रवेश के कारण हो सकती है, जिससे नुकसान बढ़ सकता है।
बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने में असमर्थ, आसानी से फंस जाता है।
गतिशील चलती औसत का उपयोग करके अन्य संकेतकों के साथ मिलकर जोखिम को कम किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए एक अतिरिक्त रोक-अप रणनीति का उपयोग करें, जैसे कि चलती रोक-अप, रातोंरात रोक-अप आदि।
फ़िल्टर करने के लिए मैकड, केडीजे और अन्य संकेतकों का उपयोग करके फ़िल्टर करने के लिए फ़िल्टर करें।
पैरामीटर अनुकूलन, आनुवंशिक एल्गोरिदम, मार्कोव श्रृंखला और अन्य तरीकों के माध्यम से इष्टतम पैरामीटर संयोजन की खोज के लिए।
रणनीतिक संयोजन, अन्य गैर-संबंधित रणनीतियों के साथ संयोजन, जोखिम को और अधिक फैलाने और समग्र रिटर्न दर को बढ़ाने में मदद करता है।
संक्षेप
इस रणनीति को सरल और प्रभावी प्रवृत्ति का पालन करने के लिए स्वर्ण क्रॉसिंग की मात्रा के माध्यम से प्राप्त किया गया है, हालांकि कुछ हद तक पिछड़ापन है, लेकिन पैरामीटर को लचीला और आसानी से समझने के लिए सेट किया गया है, यह एक रणनीति है जो शुरुआती अभ्यास के लिए उपयुक्त है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, आप धीरे-धीरे रणनीति की प्रभावशीलता को बढ़ा सकते हैं और जोखिम को कम कर सकते हैं।
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-15 03:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="@DankCoins - Customized Net Volume")
src = input(defval = close, title = "VA Source")
nv = change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume
// Inputs //
VHigh = input(defval = 50, title = "VHigh Amount")
VLow = input(defval = -50, title = "VLow Amount")
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2012)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2012)
MAV1 = sma(volume, 3)
MAV2 = -sma(volume, 3)
enterShort = crossunder(nv, MAV1)
exitShort = crossunder(nv, MAV2)
enterLong = crossover(nv, MAV2)
exitLong = crossover(nv, MAV1)
// Time Function
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=enterLong and window())
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=enterShort and window())
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long Entry", when=exitLong and window())
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short Entry", when=exitShort and window())
// Plot
plot(nv, color=blue, title="NV")
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plot(MAV1, color=green)
plot(MAV2, color=green)