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दोहरी सीसीआई मात्रात्मक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-28 15:47:04
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अवलोकन

यह रणनीति क्लासिक तकनीकी संकेतक CCI और स्व-विकसित VCI और MCI दोहरे सूचकांक को व्यापार संकेत बनाने के लिए जोड़ती है, जो एक विशिष्ट मात्रात्मक व्यापार रणनीति है। वॉल्यूम और मूल्य परिवर्तन की प्रवृत्ति और गति की पहचान करके, यह वर्तमान बाजार की मुख्य दिशा निर्धारित करता है और व्यापार संकेत बनाता है। इसका व्यापक रूप से डिजिटल मुद्राओं, विदेशी मुद्रा और शेयरों जैसे वित्तीय उपकरणों के लिए उपयोग किया जा सकता है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. ओएचएलसी4 चलती औसत की गणना करें और मूल्य स्तर का आकलन करने के लिए सीसीआई संकेतक के साथ संयोजन करें;
  2. पूंजी प्रवाह को मापने के लिए आवक सूचक की गणना करना;
  3. VCI सूचकांक की गणना करें, जो आवक सूचक के विचलन के माध्यम से पूंजी प्रवाह के वितरण को मापता है;
  4. एमसीआई सूचकांक की गणना करें, जो कीमतों के विचलन के माध्यम से कीमतों के वितरण को मापता है;
  5. बाजार की भावना का आकलन करने के लिए वीसीआई और एमसीआई सूचकांक की तुलना करें;
  • वीसीआई > एमसीआई, बड़ी खरीद रुचि;
  • वीसीआई < एमसीआई, उच्च बिक्री रुचि;
  1. वीसीआई और एमसीआई की तुलना के आधार पर लंबे और छोटे संकेतों का निर्माण करना;

लाभ विश्लेषण

  1. रणनीति में बाजार की भावना का आकलन करने के लिए मूल्य, व्यापारिक मात्रा और पूंजी प्रवाह जैसे कई आयामों को ध्यान में रखा गया है, जिसमें अपेक्षाकृत सटीक संकेत दिए गए हैं।
  2. वीसीआई और एमसीआई की गणना गतिशील मानक विचलन के आधार पर की जाती है, जो वास्तविक समय में बाजार परिवर्तनों के अनुकूल हो सकता है;
  3. रणनीतिक मापदंडों को व्यापक बैकटेस्टिंग के माध्यम से अनुकूलित किया गया है और इसमें मजबूत स्थिरता है;

जोखिम विश्लेषण

  1. मूल्य और व्यापारिक मात्रा के संकेतकों की गणना में देरी होती है और अचानक घटनाओं को पूर्व में पकड़ नहीं पाती है;
  2. एक एकल रणनीति जटिल और अस्थिर बाजार स्थितियों को पूरी तरह से कवर नहीं कर सकती है।
  3. इसे अन्य सहायक संकेतकों के साथ जोड़ने की आवश्यकता है और यह अकेले बाजार का आकलन नहीं कर सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सिग्नल निर्णय की सटीकता में सुधार के लिए डीप लर्निंग जैसे पूर्वानुमान मॉडल को शामिल करना;
  2. रणनीतिक स्थिरता बढ़ाने के लिए स्टॉप लॉस जैसे जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल जोड़ें;
  3. विशिष्ट बाजारों में प्रयोज्यता का परीक्षण करने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें;

निष्कर्ष

यह रणनीति बाजार की भावना का आकलन करने के लिए कीमत और व्यापारिक मात्रा जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए दोहरे सीसीआई सूचकांक की तुलना करके व्यापार संकेतों का गठन करती है। यह एक विशिष्ट और व्यावहारिक मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति है। लेकिन अभी भी रणनीति की प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए अन्य सहायक उपकरणों के साथ इसका उपयोग करने की आवश्यकता है। जोखिमों को कम करते हुए लागू परिदृश्यों को और अनुकूलित और विस्तारित करना सार्थक है।

/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("MCI and VCI - Modified CCI Formulas")
test = cci(ohlc4, 13)
test1 = cci(ohlc4, 20)

obv(src) => cum(change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume)
mDisc = input(0, title="Mode Discrepency")
mDiv = input(0.015, title="Interval")
mean(_src, _length)=>
    _return = sum(_src, _length) / _length

median(_src, _length)=>
    _return = _src
    for _i = 0 to _length
        _return := _return == 0 ? _src : (_return + _src[_i]) / 2
    _return


len = input(20, title="Standard (Average) Length")
mmm = input(20, title="Lookback length")
srcV = obv(input(ohlc4))
srcP = input(close)
x = sma(srcV, len)
MDV2 = abs(stdev(median(x, len), mmm))
MDV3 = abs(stdev(mean(x, len), mmm))
AMDV = (MDV2+MDV3)/2
pt1v = (srcV-ema(srcV, len))/ AMDV
pt2v = 1/mDiv
VCI=pt1v*pt2v
y = ema(srcP, len)
MDP2 =  abs(stdev(median(y, len), mmm))
MDP3 = abs(stdev(mean(y, len), mmm))
AMDA = (MDP2 + MDP3)/2
pt1p = 1/mDiv
pt2p = (srcP-ema(srcP, len))/ AMDA
MCI = pt1p * pt2p
plot(VCI, color=yellow, title="VCI", style="Histogram")
plot(MCI, color=white, title="MCI")

plot(500, style=line)

plot(0, style=line, linewidth=2)

plot(-500, style=line)
long = crossover(MCI, 0) and VCI > MCI[2] 
short = crossunder(MCI, 0) and VCI < MCI[2] 
//Time Control
//Set date and time
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 13, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017)
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 = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
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"


direction = input(0, title = "Strategy Direction", minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
if (long)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=window(), limit=ohlc4, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="Long")

if (short)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=window(), limit=ohlc4, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="Short")
अधिक

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