प्रक्षेप पथ औसत आयाम पर आधारित बहु-समय IGKEIT ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति का नाम है ट्रेडिंग ट्रेडिंग रणनीति ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रेडिंग ट्रे
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में सबसे पहले एक कण को परिभाषित किया जाता है जो कीमत की प्रक्षेपवक्र के अनुरूप होता है। यह कण गुरुत्वाकर्षण और जड़ता से प्रभावित होता है, और इसकी गति की प्रक्षेपवक्र कीमत के चारों ओर घूमती है। फिर कण और कीमत के बीच औसत विचलन दूरी की गणना की जाती है, और इसके आधार पर एक ऊपर या नीचे की प्रक्षेपवक्र का निर्माण किया जाता है। जब कीमत ऊपर या नीचे की प्रक्षेपवक्र को तोड़ती है, तो एक व्यापार संकेत जारी किया जाता है।
विशेष रूप से, रणनीति में परिभाषित कण स्थान सूत्र हैः
pos:=if pos<close
nz(pos[1])+grav+traj
else
nz(pos[1])-(grav)+traj
यहाँgravयह गुरुत्वाकर्षण बिंदु है जो कणों को कीमतों के करीब लाता है।trajइन दोनों के संयोजन से कणों की कीमतों में उतार-चढ़ाव होता है।
और फिर हम कीमत और कणों के बीच औसत विचलन दूरी की गणनाavgdistऔर इस तरह से ऊपर और नीचे की ओर एक ट्रैक बनाया गयाः
bbl=pos-sma(avgdist,varb)
bbh=pos+sma(avgdist,varb)
अंत में, जब कीमत ऊपर से अधिक हो तो अधिक करें और नीचे से कम करें तो खाली करें।
रणनीतिक लाभ
पारंपरिक चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
- इस प्रकार, यह एक और महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि यह इस तरह के एक नए प्रकार के आभासी मूल्य निर्धारण के लिए तैयार है।
- ऊपर और नीचे की कक्षाओं को ऐतिहासिक औसत आयामों के आधार पर अनुकूलित किया जा सकता है, जो एक सफलता को पकड़ने में मदद करता है;
- बहु-समय फ़्रेम डिजाइन, उच्च और निम्न समय फ़्रेम के बीच स्विच करने के लिए, अधिक व्यापारिक अवसरों को पकड़ने के लिए
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- गलत तरीके से सेट किए गए कणों की गति मापदंडों के कारण झूठे या गुम होने वाले संकेत हो सकते हैं;
- कई समय-सीमाओं के बीच स्विच करने पर सिग्नल संघर्ष हो सकता है;
- उप-उपग्रह संकेतों को तोड़ने से रोकथाम के जोखिम में वृद्धि हो सकती है।
इसके लिए जोखिम प्रबंधन उपायों में शामिल हैंः झूठे संकेतों को कम करने के लिए पैरामीटर का अनुकूलन करना, समय सीमा के स्पष्ट नियम को परिभाषित करना, उचित स्टॉप पोजीशन सेट करना आदि।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस नीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- कणों की गति से संबंधित पैरामीटर को अनुकूलित करना, मूल्य प्रक्षेपवक्र को अनुकूलित करना;
- उच्चतर समय-सीमाओं में संकेतों की पुष्टि के लिए समय-सीमाओं की परतों की संख्या में वृद्धि;
- बाजार में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान संकेत उत्पन्न करने से बचने के लिए अस्थिरता सूचक निर्णय में शामिल होना;
- स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करें और एकल स्टॉप लॉस को कम करें।
संक्षेप
इस रणनीति में कीमतों की यात्रा के अनुकूलन को शामिल करके चलती औसत रणनीति में सुधार किया गया है, जिसमें पैरामीटर अनुकूलन, बहु-समय फ्रेम और स्टॉप लॉस ऑप्टिमाइज़ेशन जैसी विशेषताएं हैं। इसकी कुंजी कीमतों का अनुकरण करने के लिए उपयुक्त कण गति समीकरण खोजने में है। हालांकि आगे के परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है, बुनियादी विचार व्यवहार्य हैं और आगे की जांच के लायक हैं।
/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//2 revert
strategy("Jomy's Gyroscopic Bands",precision=8,commission_value=.03,overlay=true,initial_capital =10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0)//,calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=false)
leverage=input(1,"leverage")
a=0
a:= if volume > -1
nz(a[1])+1
else
nz(a)
vara=input(4.0,"variable a (10 to the power of __ ",step=.5)
vara:=pow(10,vara)
varb=input(12,"variable b")
pos=0.0
pos:=if a<=5
close
else
nz(pos[1])
grav=1/sqrt((close*close))*vara
traj=0.0
traj:=(nz(close[1])-nz(close[2])+nz(traj[1])*varb)/(varb+1)
pos:=if pos<close
nz(pos[1])+grav+traj
else
nz(pos[1])-(grav)+traj
plot(pos,color=color.white)
plot(close)
avgdist=abs(close-pos)
bbl=pos-sma(avgdist,varb)
bbh=pos+sma(avgdist,varb)
plbbh=plot(bbh,color=color.red)
plbbl=plot(bbl,color=color.red)
long = close>pos
short = close<pos
fill(plbbh,plbbl,color=long?color.lime:color.red)
//bgcolor(close>bbh?color.lime:close<bbl?color.red:na,transp=90)
strategy.entry("Long1",strategy.long,when=long,qty=(strategy.equity*leverage/open))
strategy.close("Long1",when=not long)
strategy.entry("Short1",strategy.short,when=short,qty=(strategy.equity*leverage/open))
strategy.close("Short1",when=not short)
//plot(strategy.equity,color=color.lime,linewidth=4)