मासिक पैराबोलिक ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-01 14:28:46
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अवलोकन

मासिक पैराबोलिक ब्रेकआउट रणनीति मजबूत खरीद संकेतों की पहचान करती है जब आरएसआई 36 महीने के उच्च स्तर पर पहुंचता है और दो एमएसीडी संकेतों में से एक भी 36 महीने के उच्च स्तर तक पहुंचता है। यह जीवन में एक बार ब्रेकआउट को पकड़ने के लिए आदर्श है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से आरएसआई और एमएसीडी संकेतकों पर आधारित है। आरएसआई का उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि क्या कोई स्टॉक ओवरबॉट या ओवरसोल्ड है। एमएसीडी का उपयोग मूल्य परिवर्तनों की गति और ताकत का पता लगाने के लिए किया जाता है।

विशेष रूप से, रणनीति पहले मैन्युअल रूप से 14-दिवसीय आरएसआई की गणना करती है। फिर यह 4-दिवसीय और 9-दिवसीय ईएमए के बीच के अंतर के रूप में एमएसीडी 1 की गणना करती है, और एमएसीडी 2 12-दिवसीय और 26-दिवसीय ईएमए के बीच के अंतर के रूप में।

इस आधार पर, यह पिछले 36 महीनों में आरएसआई, एमएसीडी1 और एमएसीडी2 के उच्चतम मानों को रिकॉर्ड करता है। जब इस महीने का आरएसआई 36 महीने के उच्च स्तर से अधिक हो जाता है, और एमएसीडी1 या एमएसीडी2 भी अपने 36 महीने के उच्च स्तर से अधिक हो जाता है, तो एक मजबूत खरीद संकेत उत्पन्न होता है।

यह संकेत आरएसआई और एमएसीडी के विभिन्न समय अवधि के नए उच्च निर्णयों को जोड़ता है। यह दुर्लभ प्रमुख रुझानों में प्रभावी रूप से महान खरीद अवसरों की पहचान कर सकता है, ऐसे अवसरों को कैप्चर कर सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह विभिन्न समय अवधि में नए उच्च निर्णयों के लिए कई संकेतकों की बैकपैक अवधि को जोड़ती है। यह इसे दीर्घकालिक मेगा रुझानों में प्रभावी रूप से उत्कृष्ट खरीद अवसरों की खोज करने की अनुमति देता है। यह लाभ की संभावना को बहुत बढ़ा सकता है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति सीधे खरीद संकेत स्थान देती है, जो स्पष्ट रूप से व्यापारिक निर्णयों का मार्गदर्शन कर सकती है और मात्रात्मक व्यापार के लिए बहुत उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि यह समय की अवधि में संकेतकों के उच्चतम मूल्यों पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जिससे खराब ट्रेड हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि बाजार गिरता है और फिर उछाल आता है, तो संकेत भी ट्रिगर हो सकते हैं। फिर हमें उछाल से लाभ कमाने के अवसर को याद करने का जोखिम है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति सीधे 30 दिनों के बाद स्टॉप लॉस एग्जिट सेट करती है, जो मेगा ट्रेंड्स में मुनाफे को बनाए रखने के लिए बहुत रूढ़िवादी हो सकती है।

जोखिमों को कम करने के लिए, हम प्रवेश और स्टॉप लॉस स्थितियों को अनुकूलित करने के लिए अन्य कारकों को जोड़ने पर विचार कर सकते हैं, जैसे कि ट्रेडिंग वॉल्यूम ब्रेकआउट, अस्थिरता माप आदि।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. पैरामीटर अनुकूलन. हम सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए आरएसआई अवधि, एमएसीडी अवधि और अन्य मापदंडों के अनुकूलन का परीक्षण कर सकते हैं.

  2. अन्य संकेतकों या मौलिक तथ्यों को शामिल करें। उदाहरण के लिए, प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए व्यापारिक मात्रा में ब्रेकआउट को मिलाएं, या महत्वपूर्ण मौलिक समाचार घटनाओं पर ध्यान दें।

  3. प्रवेश और निकास तंत्र को अनुकूलित करें. हम 30 दिनों के बाद बस बाहर निकलने के बजाय अधिक परिष्कृत लाभ लेने और हानि रोकने की योजना निर्धारित कर सकते हैं। हम प्रवृत्ति रेखा निर्णय, चैनल ब्रेकआउट आदि को भी शामिल कर सकते हैं।

  4. रणनीति की मजबूती का आकलन करें. हम पैरामीटर स्थिरता का आकलन करने के लिए लंबी ऐतिहासिक अवधि का बैकटेस्ट कर सकते हैं. हम अनुकूलन क्षमता का आकलन करने के लिए मल्टी-मार्केट बैकटेस्ट भी कर सकते हैं.

निष्कर्ष

मासिक पैराबोलिक ब्रेकआउट रणनीति बहु-अवधि आरएसआई और एमएसीडी को मिलाकर दीर्घकालिक मेगा रुझानों में उत्कृष्ट खरीद अवसरों की सफलतापूर्वक पहचान करती है। इसमें रुझान और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड दोनों निर्णय शामिल हैं, और इसका अत्यधिक मजबूत व्यावहारिक मूल्य है। आगे के अनुकूलन के साथ, यह रणनीति एक कुशल मात्रात्मक व्यापार प्रणाली बन सकती है। यह निवेशकों को बाजार के मोड़ बिंदुओं को पकड़ने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है।


/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Stringent Strategy for Backtesting", overlay=true)

// Initialize RSI variables
rsiPeriod = 14

// Manually calculate RSI
delta = close - close[1]
gain = iff(delta > 0, delta, 0)
loss = iff(delta < 0, -delta, 0)

avgGain = sma(gain, rsiPeriod)
avgLoss = sma(loss, rsiPeriod)

rs = avgGain / avgLoss
rsiValue = 100 - (100 / (1 + rs))

// Manually calculate MACD1 and MACD2
emaShort1 = ema(close, 4)
emaLong1 = ema(close, 9)
macd1 = emaShort1 - emaLong1

emaShort2 = ema(close, 12)
emaLong2 = ema(close, 26)
macd2 = emaShort2 - emaLong2

// Find the highest values in the last 3 years (36 months)
highestRsi = highest(rsiValue, 36)
highestMacd1 = highest(macd1, 36)
highestMacd2 = highest(macd2, 36)

// Define buy signal conditions
buyCondition = (rsiValue >= highestRsi) and (macd1 >= highestMacd1 or macd2 >= highestMacd2)

// Plot the buy signal on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")

// Backtesting: Entry and Exit
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Exit condition (Example: Exit after 30 bars)
strategy.exit("Sell", "Buy", bar_index[30])


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