ट्रेंड ब्रेकथ्रू डबल मूविंग एवरेज फ़िल्टर रणनीति
अवलोकन
यह एक ऐसी रणनीति है जो प्रवृत्ति के निर्णय के लिए सम-रेखा और ब्रीनिंग चैनल का उपयोग करती है और फिल्टर और स्टॉप-लॉस सिद्धांतों को तोड़ती है। यह प्रवृत्ति में बदलाव के समय संकेतों को पकड़ सकता है, दोहरे सम-रेखा फिल्टर के माध्यम से गलत संकेतों को कम कर सकता है, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट कर सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित घटक शामिल हैंः
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प्रवृत्ति का निर्धारणः MACD का उपयोग मूल्य प्रवृत्ति का निर्धारण करने के लिए किया जाता है, जिसमें बहु-हेड और खाली-हेड प्रवृत्तियों के बीच अंतर किया जाता है।
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रेंज फ़िल्टरिंगः ब्रीनिंग चैनल का उपयोग करके कीमतों के उतार-चढ़ाव की सीमा का निर्धारण करें, जो कि रेंज को तोड़ने वाले सिग्नल को फ़िल्टर करें।
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द्वि-समानता रेखा पुष्टिकरणः एक द्वि-समानता रेखा जिसमें एक तेजी से ईएमए और एक धीमी गति से ईएमए शामिल है, एक प्रवृत्ति संकेत की पुष्टि करने के लिए। केवल एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब तेजी से ईएमए> धीमी गति से ईएमए।
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स्टॉप लॉस मैकेनिज्मः स्टॉप लॉस सेट करें, और जब कीमत स्टॉप लॉस को तोड़ती है तो इसे बंद कर दें।
सिग्नल में प्रवेश करने का तर्क यह हैः
- MACD ने इसे ऊपर की ओर देखा
- कीमतों ने बुरीन चैनल को पार कर लिया
- तेजी से ईएमए धीमी गति से ईएमए से अधिक है
जब उपरोक्त तीन शर्तें एक साथ पूरी होती हैं तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
समस्थानिक लॉजिस्टिक्स दो प्रकार के होते हैं, स्टॉप-प्लेन-प्लेन और स्टॉप-लॉस-प्लेन-प्लेन. स्टॉप-प्लेन को प्रवेश मूल्य के लिए एक निश्चित अनुपात से गुणा किया जाता है, और स्टॉप-लॉस को प्रवेश मूल्य के लिए एक निश्चित अनुपात से गुणा किया जाता है। जब कीमत इनमें से किसी एक बिंदु को तोड़ती है, तो समस्थानिक।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- इस प्रकार, यह ट्रेंड को समय पर पकड़ने में मदद करता है, और कम ट्रैकबैक करता है।
- दोहरे समान्य फ़िल्टर के माध्यम से गलत सिग्नल को फ़िल्टर करके सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करना।
- नुकसान की रोकथाम प्रणाली प्रभावी रूप से व्यक्तिगत नुकसान को नियंत्रित करती है।
- पैरामीटर अनुकूलित करने के लिए पर्याप्त जगह है, इसे इष्टतम स्थिति में समायोजित किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- भूकंप के दौरान उत्पन्न गलत संकेतों से नुकसान हो सकता है।
- स्टॉप पॉइंट की गलत सेटिंग से अनावश्यक नुकसान हो सकता है।
- गलत पैरामीटर के कारण रणनीति खराब हो सकती है।
इन जोखिमों के लिए, पैरामीटर को अनुकूलित करने, स्टॉप-लॉस स्थिति को समायोजित करने और अन्य तरीकों से अनुकूलन और सुधार किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
- सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए द्वि-समान रेखाओं की लंबाई को समायोजित करें
- विभिन्न प्रकार के नुकसान को रोकने के लिए परीक्षण करें, जैसे कि ट्रैक किए गए नुकसान, हिट-स्टॉप, आदि।
- MACD मापदंडों का परीक्षण करने के लिए इष्टतम मापदंडों की खोज करें।
- मशीन लर्निंग का उपयोग करके पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें।
- अतिरिक्त सशर्त फ़िल्टर सिग्नल जोड़ें
विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करके, रिटर्न दर और शार्प अनुपात का आकलन करके, इस रणनीति की इष्टतम स्थिति का पता लगाया जा सकता है।
संक्षेप
यह एक मात्रात्मक रणनीति है जो रुझानों का आकलन, सीमा फ़िल्टरिंग, द्वि-समानता पुष्टि और स्टॉप-लॉस विचारों का उपयोग करती है। यह प्रभावी रूप से रुझानों की दिशा का आकलन करने में सक्षम है, लाभ को अधिकतम करने और जोखिम को नियंत्रित करने के बीच संतुलन ढूंढता है। पैरामीटर अनुकूलन और मशीन सीखने आदि के माध्यम से, इस रणनीति में सुधार की बहुत अधिक जगह है।
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