महान आनंद बहु कारक मात्रात्मक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-04 13:04:03
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अवलोकन

ग्रेट डीलाइट मल्टीफैक्टर मात्रात्मक रणनीति कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है, जिसमें चलती औसत, एमएसीडी और इचिमोकू क्लाउड शामिल हैं, एक प्रवृत्ति-अनुसरण लंबी अवधि की रणनीति के रूप में। यह मुख्य रूप से समग्र प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए 200-दिवसीय सरल चलती औसत का उपयोग करता है, और विशिष्ट प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए 20-दिवसीय घातीय चलती औसत, एमएसीडी सूचकांक और इचिमोकू क्लाउड से अतिरिक्त विवरण।

दीर्घकालिक और अल्पकालिक दोनों रुझानों के साथ-साथ बहु-कारक सत्यापन पर विचार करके, यह रणनीति झूठे ब्रेकआउट के कारण होने वाले शोर ट्रेडों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकती है। उच्च गुणवत्ता वाले अवसरों का पीछा करते हुए, यह जोखिमों को भी नियंत्रित करता है, जिससे यह मध्यम से दीर्घकालिक होल्डिंग के लिए अनुभवी निवेशकों के लिए उपयुक्त हो जाता है।

रणनीतिक सिद्धांत

जब कीमत 200-दिवसीय एमए से ऊपर होती है, तो रणनीति का मानना है कि बाजार एक बुल ट्रेंड में है। जब तक 20-दिवसीय एमए और एमएसीडी संकेतक एक ही समय में एक खरीद संकेत उत्पन्न करते हैं, और कीमत उच्चतम इचिमोकू क्लाउड मूल्य या क्लाउड के अंदर से अधिक होती है, तब तक एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।

जब मूल्य 200-दिवसीय एमए से नीचे टूट जाता है, तो रणनीति यह निर्धारित करती है कि एक भालू प्रवृत्ति शुरू हो गई है। सिग्नल आवश्यकताएं अब सख्त हो जाती हैंः 20-दिवसीय एमए और एमएसीडी खरीद संकेतों के अलावा, इचिमोकू क्लाउड को खरीद को ट्रिगर करने से पहले एक खरीद संकेत (हरी बादल या बादल के ऊपर की कीमत) भी देना चाहिए।

बिक्री संकेत तर्क समान है लेकिन उलट हैः एक बैल बाजार में, एक मोमबत्ती बादल तल या बादल फ्लिप ट्रिगर के नीचे बंद होती है; एक भालू बाजार में, लाल बादल या 20-दिवसीय एमए और एमएसीडी बिक्री संकेतों में प्रवेश करते हैं।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ बाजार की स्थितियों को निर्धारित करने के लिए कई दीर्घकालिक और अल्पकालिक संकेतकों के संयोजन में निहित है, जो गलत संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है। विशेष रूप सेः

  1. 200-दिवसीय एम.ए. सामान्य रुझान को निर्धारित करता है ताकि विपरीत रुझान के कारोबार से बचा जा सके।
  2. 20-दिवसीय एमए रिवर्स को पकड़ने के लिए अल्पकालिक गतिशीलता पर ध्यान केंद्रित करता है।
  3. एमएसीडी रुझान परिवर्तनों की पुष्टि करता है।
  4. इचिमोकू बादल गलत संकेतों को रोकने के लिए दो बार जाँच करता है।

बहुस्तरीय सत्यापन के माध्यम से लाभप्रदता दर में काफी सुधार किया जा सकता है। इसके अलावा, दीर्घकालिक और अल्पकालिक संकेतकों के बीच समन्वय भी रणनीति को अल्पकालिक और मध्यमकालिक दोनों कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम एक ही समय में गलत संकेत देने वाले कई संकेतकों की संभावना है। हालांकि चरम परिस्थितियों में यह बहुत संभावना नहीं है, फिर भी यह लंबे समय तक उपयोग पर हो सकता है। मुख्य काउंटर उपाय हैंः

  1. इष्टतम संयोजन खोजने के लिए उचित रूप से मापदंडों को समायोजित करें।
  2. गलत संकेतों के बाद तेजी से दिशा उलटने के लिए सख्त स्टॉप लॉस। लाइव ट्रेडिंग में स्टॉप जोड़ने पर विचार कर सकते हैं।
  3. मुनाफे को सुरक्षित करने के लिए वायदा निवेश के तरीकों का प्रयोग करें।
  4. प्रमुख समर्थन क्षेत्रों के अनुसार स्थिति आकार समायोजित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम खोजने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें।
  2. जोखिम नियंत्रण में सुधार के लिए स्टॉप लॉस मॉड्यूल जोड़ें।
  3. ऊपर और नीचे का पीछा करने से बचने के लिए परिवर्तन दर जैसे सहसंबंध संकेतकों को शामिल करें।
  4. संकेतक भार को प्रशिक्षित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क जैसे मशीन लर्निंग विधियों का परिचय दें।
  5. विभिन्न बाजारों में मजबूती का सत्यापन करें।

निष्कर्ष

ग्रेट डेलाइट रणनीति संकेतकों के वैज्ञानिक संयोजनों के माध्यम से शोर को फ़िल्टर करती है, जोखिमों को नियंत्रित करते हुए लगातार लाभप्रदता को सक्षम करती है। दीर्घकालिक रुझानों और अल्पकालिक अवसरों दोनों को ध्यान में रखते हुए, यह मध्यम-लंबी अवधि के निवेश में व्यापक रूप से लागू होता है। पैरामीटर ट्यूनिंग, स्टॉप लॉस जोड़ और मशीन लर्निंग की शुरूआत जैसे अनुकूलन के माध्यम से आगे के प्रदर्शन में सुधार की उम्मीद की जा सकती है।


/*backtest
start: 2023-11-03 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="MACD/EMA/SMA/Ichimoku Long Strategy",overlay=true)




// Ichimoku

conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)


p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
 title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red, 
 title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color(green,50) : color(red,50))



bottomcloud=leadLine2[displacement-1]
uppercloud=leadLine1[displacement-1]




// SMA Indicator - Are we in a Bull or Bear market according to 200 SMA?
SMA200 = sma(close, input(200))
EMA = ema(close,input(20))


//MACD Indicator - Is the MACD bullish or bearish?

fastLength = input(12)
slowlength = input(26)
MACDLength = input(9)

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD

// Set Buy/Sell conditions

[main,signal,histo]=macd(close,fastLength,slowlength,MACDLength)

buy_entry = if ((uppercloud>bottomcloud or close>max(uppercloud,bottomcloud)) and close>EMA and (delta>0 and close>min(uppercloud,bottomcloud))) or (close<SMA200 and delta>0 and close>EMA and (uppercloud>bottomcloud or close>max(uppercloud,bottomcloud)))
    true
if close<EMA and ((delta<0 and close<min(uppercloud,bottomcloud)) or (uppercloud<bottomcloud and close>max(uppercloud,bottomcloud)))
    buy_entry = false


strategy.entry("Buy",true , when=buy_entry)
alertcondition(buy_entry, title='Long', message='Chart Bullish')


sell_entry = if ((uppercloud<bottomcloud or close<min(uppercloud,bottomcloud)) and close<EMA and (delta<0 and close<max(uppercloud,bottomcloud))) or (close>SMA200 and delta<0 and close<EMA and (uppercloud<bottomcloud or close<min(uppercloud,bottomcloud)))
    true
if close>EMA and ((delta>0 and close>max(uppercloud,bottomcloud)) or (uppercloud>bottomcloud and close<min(uppercloud,bottomcloud)))
    sell_entry = false



strategy.close("Buy",when= sell_entry)


alertcondition(sell_entry, title='Short', message='Chart Bearish')

//plot(delta, title="Delta", style=cross, color=delta>=0 ? green : red )

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