गोल्डन रेशियो मेन रिवर्सन ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-07 11:03:20
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अवलोकन

गोल्डन रेशियो मीडियन रिवर्सन ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति चैनल इंडिकेटर और मूविंग एवरेज का उपयोग करके मजबूत ट्रेंड दिशाओं की पहचान करती है, और कीमतें एक निश्चित अनुपात तक वापस जाने के बाद ट्रेंड दिशा में पद खोलती है। यह रणनीति मजबूत ट्रेंड विशेषताओं वाले बाजारों के लिए उपयुक्त है और ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन कर सकती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के मुख्य संकेतकों में चैनल संकेतकों, चलती औसत और पुलबैक ट्रिगर लाइन शामिल हैं। विशेष रूप सेः

  1. चैनल संकेतक की गणना मूल्य चैनल की पहचान करने के लिए उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न से की जाती है।
  2. चलती औसत का उपयोग कीमतों की समग्र प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है।
  3. पलकबैक ट्रिगर लाइन तब पोजीशन खोलती है जब कीमतें एक निश्चित अनुपात में चैनल सीमा से वापस उछल जाती हैं।

जब कीमत चैनल के नीचे पहुंचती है, तो रणनीति सबसे निचले बिंदु को संदर्भ बिंदु के रूप में रिकॉर्ड करती है और बिक्री संकेत की अनुमति देती है। जब कीमतें बढ़ती हैं, एक बार बढ़ोतरी पुलबैक अनुपात तक पहुंच जाती है, तो रिबाउंड बिंदु के आसपास शॉर्ट पोजीशन खोले जाएंगे।

इसके विपरीत, जब मूल्य चैनल के शीर्ष तक पहुंचता है, तो रणनीति उच्चतम बिंदु को संदर्भ बिंदु के रूप में रिकॉर्ड करती है और खरीद संकेत की अनुमति देती है। जब कीमतें गिरती हैं, यदि गिरावट पुलबैक अनुपात की आवश्यकता को पूरा करती है, तो उस बिंदु के आसपास लंबी स्थिति खोली जाती है।

इसलिए, इस रणनीति का ट्रेडिंग तर्क मूल्य चैनल को ट्रैक करना और रिवर्स सिग्नल दिखाई देने पर मौजूदा ट्रेंड में हस्तक्षेप करना है। यह औसत रिवर्स ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीतियों की एक सामान्य दिनचर्या का हिस्सा है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. यह मजबूत ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन कर सकता है।
  2. ट्रेडों में प्रवेश करने की आक्रामकता को पुलबैक अनुपात पैरामीटर के माध्यम से समायोजित किया जा सकता है।
  3. उचित मात्रा नियंत्रण से एकल व्यापार घाटे को सीमित किया जा सकता है।

विशेष रूप से, क्योंकि रणनीति मुख्य रूप से प्रवृत्ति उलट बिंदुओं पर पद खोलती है, यह बड़े मूल्य उतार-चढ़ाव और अधिक स्पष्ट रुझानों वाले बाजारों में बेहतर काम करती है। इसके अलावा, पुलबैक अनुपात पैरामीटर को समायोजित करने से प्रवृत्तियों का पालन करने के लिए रणनीति के आक्रामकता स्तर को नियंत्रित किया जा सकता है। अंत में, स्टॉप लॉस एकल व्यापार हानि को बहुत अच्छी तरह से नियंत्रित कर सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिमों में निम्नलिखित भी शामिल हैंः

  1. रणनीति व्यापारिक साधनों की प्रवृत्ति विशेषताओं के प्रति संवेदनशील है।
  2. गलत पॉलबैक अनुपात सेटिंग्स से अति-आक्रामकता या अति-संरक्षकता हो सकती है।
  3. स्थिति धारण करने का समय बहुत लंबा हो सकता है, रात भर के जोखिम पर ध्यान देने की आवश्यकता है।

विशेष रूप से, यदि रणनीति में उपयोग किए जाने वाले ट्रेडिंग साधन में कमजोर प्रवृत्ति और छोटा उतार-चढ़ाव है, तो प्रदर्शन से समझौता हो सकता है। इसके अलावा, बहुत बड़ा या बहुत छोटा पुलबैक अनुपात रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित करेगा। अंत में, जैसा कि रणनीति की स्थिति रखने का समय अवधि अधिक हो सकती है, ओवरनाइट जोखिम नियंत्रण को भी ध्यान देने की आवश्यकता है।

उपरोक्त जोखिमों से बचने के लिए, निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित करने पर विचार करें:

  1. अधिक स्पष्ट प्रवृत्ति विशेषताओं वाले व्यापारिक साधनों का चयन करें।
  2. सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए पुलबैक अनुपात पैरामीटर को समायोजित करें।
  3. रखरखाव समय को उचित रूप से नियंत्रित करने के लिए लाभ लेने के लिए बाहर निकलें।

निष्कर्ष

गोल्डन रेशियो अर्थ रिवर्सन ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति सरल संकेतकों के माध्यम से मूल्य रुझानों और पुलबैक संकेतों का न्याय करती है, मजबूत बाजारों में रुझानों को ट्रैक करने के लिए पद खोलती है, और एक विशिष्ट ट्रेंड सिस्टम से संबंधित है। इस रणनीति में बड़े पैरामीटर ट्यूनिंग स्पेस हैं, अनुकूलन के माध्यम से अधिक बाजार वातावरण के अनुकूल हो सकते हैं, और जोखिम नियंत्रण भी उचित है। इसलिए, यह लाइव ट्रेडिंग में सत्यापित और सुधार करने लायक एक रणनीति विचार है।


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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=3
//
// A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at
//     http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html
//
// "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun
//  describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. 
//  He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend
//  before entering the trade."
//
//  See Also:
//    - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/)
//    - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf)
//    - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020)
//
// 
// -----------------------------------------------------------------------------
// Copyright 2018 sherwind
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
// GNU General Public License for more details.
// 
// The GNU General Public License can be found here
// <http://www.gnu.org/licenses/>.
//
// -----------------------------------------------------------------------------
//

strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true)
channel_len  = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1)
pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)
trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1)


upper_band = highest(high, channel_len)
lower_band = lowest(low, channel_len)
trend      = sma(close, trend_filter_len)

low_ref  = 0.0
low_ref  :=  nz(low_ref[1])
high_ref = 0.0
high_ref := nz(high_ref[1])
long_ok  = false
long_ok  := nz(long_ok[1])
short_ok = false
short_ok := nz(short_ok[1])
long_ok2 = false
long_ok2  := nz(long_ok2[1])

if (low == lower_band)
    low_ref  := low
    long_ok  := false
    short_ok := true
    long_ok2 := false

if (high == upper_band)
    high_ref := high
    long_ok  := true
    short_ok := false
    long_ok2  := true

// Pull Back Level
trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref)

plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red)
plot(trigger, title="Trigger", color=purple)
plot(trend, title="Trend", color=orange)

enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0
enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0

if (enter_long)
    long_ok := false
    strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long")
else
    strategy.cancel("pullback-long")

if (enter_short)
	short_ok := false
    strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short")
else
    strategy.cancel("pullback-short")

strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band)
strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)


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