दोहरे संकेतक खरीदें फ़िल्टर खरीदें सिग्नल रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
डबल सूचक खरीदें फ़िल्टर खरीदें सिग्नल रणनीति संभावित खरीद के अवसरों की पहचान करने के लिए यादृच्छिक सूचकांक चिकनी चलती औसत (Stochastic RSI) और ब्रुइंग बैंड संकेतकों के संयोजन का उपयोग करती है। यह रणनीति सबसे अधिक लाभदायक खरीदने के बिंदुओं को अलग करने के लिए कई फ़िल्टर स्थितियों का उपयोग करती है। यह बाजार में उतार-चढ़ाव की स्थिति में उच्च संभावना वाले खरीद के अवसरों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में खरीद के अवसरों की पहचान करने के लिए दो सूचकांकों का उपयोग किया जाता है।
सबसे पहले, यह एक यादृच्छिक सूचकांक स्लाइडिंग चलती औसत का उपयोग करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या बाजार ओवरसोल्ड है। यह संकेतक, यादृच्छिक सूचकांक और इसके स्लाइडिंग चलती औसत के संयोजन के साथ, ओवरसोल्ड संकेत के रूप में माना जाता है जब% K लाइन अपने% D लाइन को कम से कम से पार करती है। यहां एक थ्रेशोल्ड सेट किया गया है, जब% K लाइन 20 से अधिक है तो ओवरसोल्ड है।
दूसरा, यह रणनीति मूल्य परिवर्तन की पहचान करने के लिए ब्यूरिन बैंड के संकेतकों का उपयोग करती है। ब्यूरिन बैंड मूल्य के मानक अंतर के आधार पर ऊपर और नीचे की ओर गणना करता है। जब कीमत नीचे की ओर जाती है, तो यह एक ओवरसोल्ड स्थिति है। रणनीति यहां 2 गुना मानक अंतर के पैरामीटर को सेट करती है, जिससे ब्यूरिन बैंड की सीमा अधिक होती है, जिससे अधिक झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है।
उपरोक्त दो संकेतकों के ओवरसोल्ड सिग्नल प्राप्त करने के बाद, इस रणनीति में खरीदारी के समय की पहचान करने के लिए कई फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ी जाती हैंः
- कीमतें अभी-अभी बुरीन के नीचे की ओर बढ़ी हैं
- वर्तमान समापन मूल्य N रूट K लाइन से पहले के समापन मूल्य से अधिक है, जो खरीद इनपुट चैनल दिखाता है
- वर्तमान समापन मूल्य दीर्घकालिक या मध्यम अवधि के समापन मूल्य से कम है, अनुकूल समायोजन
एक समग्र निर्णय के बाद पहचाने गए खरीद के समय, एक खरीद संकेत जारी करता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
दोहरे सूचकांक के फ़िल्टरिंग के कुछ फायदे हैंः
- दोहरे सूचकांक का उपयोग करके, खरीदारी के संकेतों को अधिक विश्वसनीय बनाने और झूठे संकेतों से बचने के लिए।
- कई फ़िल्टरिंग शर्तें हैं जो भूकंप की स्थिति में बार-बार खरीदारी से बचने के लिए हैं।
- बेतरतीब सूचकांक सूचकांक के साथ ओवरसोल्ड की स्थिति का आकलन करने के लिए, ब्रिन बैंड सूचकांक असामान्य कीमतों का आकलन करता है।
- मूल्य निर्धारण को बढ़ाने के लिए, यह सुनिश्चित करें कि पर्याप्त खरीदार हैं।
- इस प्रकार, हम अपने ग्राहकों के लिए एक और विकल्प प्रदान कर सकते हैं।
कुल मिलाकर, यह रणनीति कई तकनीकी संकेतकों और फ़िल्टरिंग साधनों का उपयोग करती है, जिससे खरीद के समय की पहचान अधिक सटीक और विश्वसनीय हो जाती है, जिससे बेहतर व्यापार प्रदर्शन होता है।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि दोहरे सूचकांक की फ़िल्टरिंग रणनीति के कई फायदे हैं, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं जिनसे बचने की जरूरत हैः
- अनुचित पैरामीटर सेटिंग के कारण खरीद संकेत बहुत बार या संरक्षित हो सकते हैं, जिन्हें सावधानीपूर्वक परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
- कई फ़िल्टरिंग स्थितियों के कारण, कुछ खरीदारी के अवसरों को याद किया जा सकता है, और तेजी से ट्रैक करने में असमर्थता होती है।
- संकेतक के प्रसारण के दौरान, एक गलत संकेत उत्पन्न होता है, संकेतक की स्थिरता पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है।
- इस तरह के संकेतों के साथ, एक व्यक्ति को अपने व्यापार को प्रभावित करने के लिए एक गलत संकेत प्राप्त हो सकता है।
उपरोक्त जोखिमों के लिए, इस रणनीति को निम्नानुसार अनुकूलित किया जा सकता हैः
- फ़िल्टरिंग स्थितियों की संवेदनशीलता को संतुलित करने के लिए सूचक मापदंडों को समायोजित करें।
- इस तरह के संकेतों से पता चलता है कि बाजार में तेजी के दौरान क्या हो रहा है और क्या नहीं हो रहा है।
- नुकसान को रोकने के उपायों को बढ़ाएं।
अनुकूलन दिशा
इस दोहरे सूचकांक फ़िल्टरिंग रणनीति को निम्नलिखित आयामों से और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः
- अधिक तकनीकी सूचकांक के संयोजन का परीक्षण करें और बेहतर खरीद समय निर्णय के साधनों की तलाश करें। जैसे कि वीआरएसआई, डीएमआई आदि।
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना, पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करना।
- स्व-अनुकूली रोकथाम तंत्र को बढ़ाएं। जब लाभ एक निश्चित स्तर तक पहुंचता है, तो रोकथाम लाइन को धीरे-धीरे बढ़ाएं।
- यह सुनिश्चित करने के लिए कि पर्याप्त क्रय शक्ति है, लेनदेन की मात्रा के संकेतकों के साथ संयुक्त।
- धन प्रबंधन रणनीति का अनुकूलन करें। गतिशील ट्रेडों की संख्या सेट करें और एकल नुकसान को कम करें।
अधिक उन्नत तकनीकों और विधियों को शामिल करके, इस दोहरे सूचकांक फ़िल्टरिंग रणनीति को अधिक सटीक खरीद समय चयन और अधिक मजबूत जोखिम नियंत्रण क्षमता प्राप्त होती है, जिससे वास्तविक समय में अधिक स्थिर और विश्वसनीय रिटर्न प्राप्त होता है।
संक्षेप
कुल मिलाकर, द्विआधारी सूचक खरीदें फ़िल्टर खरीदें सिग्नल रणनीति स्टोचैस्टिक आरएसआई और ब्रिन बैंड जैसे कई तकनीकी संकेतकों का उपयोग करती है, और कीमत की ताकत और रिवर्स फैसले जैसे कई फ़िल्टरिंग स्थितियों के साथ मिलकर, एक उच्च संभावना विश्वसनीय खरीद के समय की पहचान करती है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस सेटिंग आदि के साथ आगे सुधार के साथ, यह रणनीति आय की स्थिरता के लिए मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों में से एक हो सकती है।
इसका मुख्य लाभ यह है कि यह सूचकांक और फ़िल्टरिंग शर्तों के प्रभावी संयोजन के साथ खरीदारी के समय को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करता है। जोखिम और अनुकूलन दिशा दोनों को नियंत्रित किया जा सकता है और हल किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह एक उच्च दक्षता वाली क्वांटिटेशन रणनीति है जिसे लागू किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SORAN Buy and Close Buy", pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, overlay=false)
////Buy and Close-Buy messages
Long_message = input("")
Close_message = input("")
///////////// Stochastic Slow
Stochlength = input(14, minval=1, title="lookback length of Stochastic")
StochOverBought = input(80, title="Stochastic overbought condition")
StochOverSold = input(20, title="Stochastic oversold condition")
smoothK = input(3, title="smoothing of Stochastic %K ")
smoothD = input(3, title="moving average of Stochastic %K")
k = sma(stoch(close, high, low, Stochlength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
///////////// RSI
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input( 70 , title="RSI overbought condition")
RSIOverSold = input( 30 , title="RSI oversold condition")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)
///////////// Double strategy: RSI strategy + Stochastic strategy
pd = input(22, title="LookBack Period Standard Deviation High")
bbl = input(20, title="Bolinger Band Length")
mult = input(2.0 , minval=1, maxval=5, title="Bollinger Band Standard Devaition Up")
lb = input(50 , title="Look Back Period Percentile High")
ph = input(.85, title="Highest Percentile - 0.90=90%, 0.95=95%, 0.99=99%")
new = input(false, title="-------Text Plots Below Use Original Criteria-------" )
sbc = input(false, title="Show Text Plot if WVF WAS True and IS Now False")
sbcc = input(false, title="Show Text Plot if WVF IS True")
new2 = input(false, title="-------Text Plots Below Use FILTERED Criteria-------" )
sbcFilt = input(true, title="Show Text Plot For Filtered Entry")
sbcAggr = input(true, title="Show Text Plot For AGGRESSIVE Filtered Entry")
ltLB = input(40, minval=20, maxval=99, title="Long-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Medium Term--Default=40")
mtLB = input(14, minval=1, maxval=40, title="Medium-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Long Term--Default=14")
str = input(3, minval=1, maxval=9, title="Entry Price Action Strength--Close > X Bars Back---Default=3")
//Alerts Instructions and Options Below...Inputs Tab
new4 = input(false, title="-------------------------Turn On/Off ALERTS Below---------------------" )
new5 = input(false, title="----To Activate Alerts You HAVE To Check The Boxes Below For Any Alert Criteria You Want----")
sa1 = input(false, title="Show Alert WVF = True?")
sa2 = input(false, title="Show Alert WVF Was True Now False?")
sa3 = input(false, title="Show Alert WVF Filtered?")
sa4 = input(false, title="Show Alert WVF AGGRESSIVE Filter?")
//Williams Vix Fix Formula
wvf = ((highest(close, pd)-low)/(highest(close, pd)))*100
sDev = mult * stdev(wvf, bbl)
midLine = sma(wvf, bbl)
lowerBand = midLine - sDev
upperBand = midLine + sDev
rangeHigh = (highest(wvf, lb)) * ph
//Filtered Bar Criteria
upRange = low > low[1] and close > high[1]
upRange_Aggr = close > close[1] and close > open[1]
//Filtered Criteria
filtered = ((wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh))
filtered_Aggr = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and not (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh)
//Alerts Criteria
alert1 = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? 1 : 0
alert2 = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh) ? 1 : 0
alert3 = upRange and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered ? 1 : 0
alert4 = upRange_Aggr and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered_Aggr ? 1 : 0
//Coloring Criteria of Williams Vix Fix
col = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? #00E676 : #787B86
isOverBought = (crossover(k,d) and k > StochOverBought) ? 1 : 0
isOverBoughtv2 = k > StochOverBought ? 1 : 0
filteredAlert = alert3 ? 1 : 0
aggressiveAlert = alert4 ? 1 : 0
plot(isOverBought, "Overbought / Crossover", style=plot.style_line, color=#FF5252)
plot(filteredAlert, "Filtered Alert", style=plot.style_line, color=#E040FB)
plot(aggressiveAlert, "Aggressive Alert", style=plot.style_line, color=#FF9800)
if (filteredAlert or aggressiveAlert)
strategy.entry("Buy", strategy.long, alert_message = Long_message)
if (filteredAlert or aggressiveAlert)
alert("Buy Signal", alert.freq_once_per_bar)
if (isOverBought)
strategy.close("Buy", alert_message = Close_message)