गोल्डन सेक्शन मीन रिवर्सन ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-07 11:03:20 अंत में संशोधित करें: 2023-12-07 11:03:20
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गोल्डन सेक्शन मीन रिवर्सन ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

गोल्ड स्प्लिट मीडियम रिवर्स ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति प्रबलित प्रवृत्ति दिशा की पहचान करने के लिए चैनल संकेतक और चलती औसत का उपयोग करके प्रवृत्ति दिशा में एक स्थिति खोलने के लिए, कीमतों में एक निश्चित अनुपात में वापसी होने के बाद। यह रणनीति मजबूत प्रवृत्ति विशेषताओं वाले बाजारों के लिए उपयुक्त है, जो प्रवृत्ति की स्थिति में बेहतर प्रदर्शन कर सकती है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति के मुख्य संकेतकों में चैनल, चलती औसत और रिवर्स ट्रिगर शामिल हैं।

  1. मूल्य चैनल की पहचान करने के लिए एक चैनल सूचकांक, जिसमें उच्चतम और निम्नतम मूल्य की गणना की जाती है;
  2. मूविंग एवरेज का उपयोग कीमतों के समग्र रुझान की दिशा का आकलन करने के लिए किया जाता है।
  3. एक रिवर्स ट्रिगर लाइन का उपयोग उस स्थिति को खोलने के लिए किया जाता है जब कीमत एक निश्चित अनुपात में चैनल की सीमा से वापस आ जाती है।

जब कीमत चैनल के निचले हिस्से को छूती है, तो रणनीति न्यूनतम बिंदु को एक संदर्भ बिंदु के रूप में रिकॉर्ड करती है, और एक संकेत सेट करती है कि इसे खाली करने की अनुमति दी जाए। जब कीमत बढ़ जाती है, तो यह रिबाउंड बिंदु के पास एक खाली स्थान खोलती है, जब यह बढ़ जाती है।

इसके विपरीत, जब कीमत चैनल के शीर्ष को छूती है, तो रणनीति उच्चतम बिंदु को एक संदर्भ बिंदु के रूप में रिकॉर्ड करती है और अधिक संकेतों को अनुमति देने के लिए सेट करती है। जब कीमत गिरती है, तो यदि गिरावट अनुपात आवश्यकताओं को पूरा करती है, तो उस बिंदु के पास अधिक स्थिति खोलें।

इसलिए, रणनीति का व्यापारिक तर्क मूल्य चैनल को ट्रैक करना है और मौजूदा प्रवृत्ति में हस्तक्षेप करने के लिए उपयुक्त बिंदु चुनने के लिए एक पलटाव संकेत दिखाई देता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ प्रमुख फायदे हैंः

  1. मजबूत रुझानों के साथ बेहतर प्रदर्शन करने के लिए;
  2. रणनीति में प्रवेश की कठोरता को अनुपात पैरामीटर के माध्यम से समायोजित किया जा सकता है;
  3. उचित वापसी नियंत्रण, एकल नुकसान को सीमित करता है।

विशेष रूप से, चूंकि रणनीति मुख्य रूप से रुझान के मोड़ पर स्थितियों को खोलती है, इसलिए यह बड़े पैमाने पर कीमतों में उतार-चढ़ाव और स्पष्ट रुझान वाले बाजारों में बेहतर प्रदर्शन करती है। इसके अलावा, समायोजन समायोजन अनुपात पैरामीटर रणनीति ट्रेंड ट्रैकिंग की उग्रता को नियंत्रित कर सकते हैं। अंत में, स्टॉप-लॉस के माध्यम से एकल नुकसान को अच्छी तरह से नियंत्रित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित प्रमुख जोखिम भी हैं:

  1. रणनीति ट्रेडिंग किस्मों की प्रवृत्ति विशेषताओं के प्रति अधिक संवेदनशील है;
  2. अनुचित रीडायरेक्ट अनुपात से अति-कठोर या रूढ़िवादी हो सकते हैं।
  3. इस तरह की स्थिति में, निवेशकों को रात भर के जोखिमों के बारे में सावधान रहना चाहिए।

विशेष रूप से, यदि रणनीति का उपयोग करने वाले ट्रेडों की किस्मों में कम प्रवृत्ति और कम उतार-चढ़ाव होता है, तो प्रभाव छूट सकता है। इसके अलावा, बहुत बड़ा या बहुत छोटा समायोजन अनुपात सेट करना रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है। अंत में, क्योंकि रणनीति का पोजीशन समय लंबा हो सकता है, रात भर के जोखिम पर नियंत्रण पर भी ध्यान देना चाहिए।

उपरोक्त जोखिमों से बचने के लिए, निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित करने पर विचार किया जा सकता हैः

  1. ट्रेडों के प्रकारों का चयन करें जिनमें रुझान अधिक स्पष्ट है;
  2. समायोजन अनुपात पैरामीटर को समायोजित करें
  3. Exit स्टॉप सेट करें ताकि स्टॉक रखने के समय को उचित रूप से नियंत्रित किया जा सके

संक्षेप

गोल्ड स्प्लिट मेरिडियन रिवर्स ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति एक साधारण सूचक के माध्यम से मूल्य प्रवृत्ति और रिवर्स सिग्नल का आकलन करती है, मजबूत स्थिति में स्थिति ट्रैक करने की प्रवृत्ति को खोलती है, जो एक अधिक विशिष्ट प्रवृत्ति प्रणाली से संबंधित है। इस रणनीति के पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए अधिक जगह है, जो अधिक बाजार की परिस्थितियों के अनुकूल होने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, और जोखिम नियंत्रण भी अधिक उचित है। इसलिए, यह एक अनुकूलन रणनीति विचार है जो वास्तविक परीक्षण और सुधार के लायक है।

रणनीति स्रोत कोड
/*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=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)