भंवर दोलक प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
स्पाइरल ऑब्जर्वेटर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति एक स्पाइरल सूचक पर आधारित एक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह स्पाइरल सूचक का निर्माण करने के लिए कई अलग-अलग चक्रों की चलती औसत का उपयोग करता है, कीमतों में संभावित रुझानों की पहचान करता है, और कम अवधि की चलती औसत को एक सहायक निर्णय के रूप में जोड़ता है, जिससे कम जोखिम वाले ट्रेंड ट्रैकिंग ऑपरेशन की अनुमति मिलती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य संकेतक एक भंवर संकेतक है। भंवर संकेतक में कई अलग-अलग अवधि की अल्पकालिक, मध्यम और दीर्घकालिक चलती औसत शामिल हैं। विशेष रूप से, रणनीति में चार चक्रों की 6, 27, 72 और 234 दिन की चलती औसत का उपयोग किया गया है। अल्पकालिक चलती औसत मूल्य की नवीनतम प्रवृत्ति को दर्शाता है, और दीर्घकालिक चलती औसत मूल्य की दीर्घकालिक प्रवृत्ति को दर्शाता है। संकेतक का मुख्य तर्क यह है कि जब एक लंबी अवधि की चलती औसत एक छोटी अवधि की चलती औसत के ऊपर से गुजरती है, तो यह संकेत देती है कि कीमतों में वृद्धि हुई है, इसे खरीदा जाना चाहिए; और जब एक लंबी अवधि की चलती औसत एक छोटी अवधि की चलती औसत के नीचे से गुजरती है, तो यह संकेत देती है कि कीमतों में वृद्धि हुई है, इसे बेचा जाना चाहिए।
भंवर संकेतक का उल्लेखनीय लाभ यह है कि यह ट्रेंड को सटीक रूप से निर्धारित करने में सक्षम है और बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है। लेकिन इसकी प्रतिक्रिया पर्याप्त संवेदनशील नहीं है और टर्नओवर को समय पर पकड़ने में असमर्थ है। इसलिए, रणनीति में एक सहायक निर्णय संकेतक बनाने के लिए एक अधिक संवेदनशील 6-दिवसीय चलती औसत शामिल किया गया है। जब भंवर संकेतक और सहायक संकेतक शून्य-अक्ष के माध्यम से ऊपर की ओर जाते हैं, तो खरीदते हैं और शून्य-अक्ष के माध्यम से नीचे की ओर जाते हैं, तो बेचते हैं। यह एक भंवर संकेतक का गठन करता है जो प्रवृत्ति की दिशा और ताकत का निर्धारण करता है, जो विक्रेता-खरीद बिंदुओं की बहु-पुष्टि तर्क को निर्धारित करने में सहायक होता है, और एक ही समय में ओवरराइडिंग संकेतों के संचालन की संवेदनशीलता को बढ़ाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह सटीक निर्णय और संचालित संवेदनशीलता है। भंवर संकेतक और सहायक संकेतक का संयोजन, प्रवृत्ति निर्णय और विशिष्ट खरीद और बिक्री बिंदु की पहचान करने के लिए एक जैविक एकता को प्राप्त करता है, और प्रत्येक क्षेत्र के कार्य एक दूसरे के हस्तक्षेप से बचते हैं। कई पुष्टि तंत्र बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकते हैं और गलत संचालन से बच सकते हैं। साथ ही सहायक संकेतक का समावेश भी रणनीति की संचालित संवेदनशीलता की गारंटी देता है।
एकल सूचक रणनीति की तुलना में, यह रणनीति कई संकेतकों का लाभ उठाती है, बाजार में बदलाव की पहचान करने और प्रतिक्रिया करने की क्षमता में अधिक है। बड़े रुझानों के बिना, रणनीति स्थिर लाभ प्राप्त कर सकती है; जब बड़े रुझान बदल जाते हैं, तो रणनीति तेजी से प्रतिक्रिया करने और नुकसान को कम करने में सक्षम होती है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का मुख्य जोखिम संकेतकों के पैरामीटर की गलत सेटिंग और आकस्मिक घटनाओं के प्रभाव में है। चलती औसत पैरामीटर सेटिंग को संवेदनशीलता और शोर-विरोधी हस्तक्षेप क्षमता के लिए एक संतुलन की आवश्यकता होती है, यदि पैरामीटर गलत तरीके से सेट किया जाता है, तो यह रणनीति के असामान्य व्यवहार का कारण बन सकता है। इसके अलावा, महत्वपूर्ण आकस्मिक घटनाओं से कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव हो सकता है, जिससे संकेतक निष्क्रिय हो जाते हैं, जिससे गलत व्यापार होता है।
इन जोखिमों को कम करने के लिए, यह संकेतकों के प्रदर्शन को और अधिक स्थिर बनाने के लिए पैरामीटर के संयोजन को अनुकूलित करने और परीक्षण करने की सिफारिश की जाती है। इसके अलावा, महत्वपूर्ण घटनाओं के कारण बाजार के प्रभाव पर ध्यान देने की आवश्यकता है, यदि आवश्यक हो तो रणनीति को निलंबित करें, असामान्य उतार-चढ़ाव की अवधि के गलत संचालन से बचें। जब कीमत की प्रवृत्ति कम हो जाती है, तो स्थिति को धीरे-धीरे कम करना भी एक प्रभावी सुरक्षा साधन है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित करें, संकेतक की हस्तक्षेप प्रतिरोध क्षमता और संचालन संवेदनशीलता में सुधार करें। विभिन्न लंबाई मापदंडों के संयोजन का प्रयास करें और एक चिकनी और संवेदनशील संकेतक चुनें।
स्टॉप लॉस मैकेनिज्म को बढ़ाएं। जब कीमतें प्रतिकूल दिशा में महत्वपूर्ण समर्थन के स्तर को तोड़ती हैं, तो स्टॉप लॉस सेट करें और आगे के नुकसान से बचें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में, रणनीति की स्थिरता को बढ़ाएं। उदाहरण के लिए, लेनदेन की मात्रा के संकेतकों को जोड़ना, केवल लेनदेन की मात्रा में वृद्धि के मामले में व्यापार संकेत उत्पन्न करता है।
विभिन्न बाजार चरणों के अनुसार विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का उपयोग करना। उदाहरण के लिए, बैल बाजार के लिए अधिक सक्रिय पैरामीटर का उपयोग करना और भालू बाजार के लिए अधिक स्थिर सेटिंग का उपयोग करना।
संक्षेप
स्पायरोल वाइब्रेटर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति मूल्य प्रवृत्ति की दिशा और ताकत का आकलन करने के लिए स्पायरोल संकेतक का उपयोग करती है, और एक अधिक संवेदनशील अल्पकालिक चलती औसत के साथ विशिष्ट खरीद और बिक्री के समय का निर्धारण करती है। यह रणनीति सफलतापूर्वक प्रवृत्ति निर्णय और व्यापार निष्पादन के दो स्तरों को जोड़ती है, जो संचालन की स्थिरता सुनिश्चित करती है और रणनीति की लचीलापन को बढ़ाती है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप-लॉस सेटिंग्स और राज्य तंत्र की शुरूआत के माध्यम से, रणनीति की जोखिम-रोधी क्षमता को और बढ़ाने की उम्मीद है, बेहतर रिटारगेटिंग संकेतक और वास्तविक स्टॉक प्रदर्शन के लिए।
/*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
//swap strategy line for study line to enable backtesting
strategy(title="Vortex Ocillator" )
//study(title = "Vortex Oscillator", precision = 6)
// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
// strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2048, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() => true
// Component Code Stop
//vortex histogram
short_input = input(6, minval = 1)
long_input = input(27, minval = 1)
longer_input = input(72, minval = 1)
longest_input = input(234, minval = 1)
short = sma(close, short_input)
long = sma(close, long_input)
longer = sma(close, longer_input)
longest = sma(close, longest_input)
hist = short - long
longhist = short - longer
longesthist = short - longest
hist_fractal = input(3, minval = 0)
longhist_fractal = input(2, minval = 0)
longesthist_fractal = input(4, minval = 0)
vortexhist = avg((hist / hist_fractal), (longhist / longhist_fractal), (longesthist / longesthist_fractal))
crossover_calc = vortexhist > 0 and vortexhist[1] < 0
crossunder_calc = vortexhist < 0 and vortexhist[1] > 0
crossover2 = crossover(vortexhist, 0)
crossunder2 = crossunder(vortexhist, 0)
hist_color = hist > 0? fuchsia : purple
longhist_color = longhist > 0? olive : orange
longesthist_color = longesthist > 0? teal : blue
vortexhist_color = vortexhist >= 0? green : red
plot(longesthist, "Longest Ocillator", style = histogram, color = longesthist_color, transp = 5)
plot(longhist, "Longer Ocillator", style = histogram, color = longhist_color, transp = 30)
plot(hist, "Short Ocillator", style = histogram, color = hist_color, transp = 30)
plot(vortexhist, "Vortex Ocillator", style = columns, color = vortexhist_color, transp = 40)
plotshape(crossover_calc,title = "Crossover",location = location.bottom, style = shape.triangleup, size = size.small, color = green)
plotshape(crossunder_calc,title = "Crossunder",location = location.bottom, style = shape.triangledown, size = size.small, color = red)
//micro
micro_ema_length = input(6,"Micro EMA Length")
micro = ema(vortexhist, micro_ema_length)
plot(micro, title = "micro", linewidth = 1, color = white)
microup = crossover(vortexhist, micro)
microdown = crossunder(vortexhist, micro)
//new micro signals
xmicroup = microup and vortexhist >=0 or crossover_calc
xmicrodown = microdown and vortexhist >=0 or crossunder_calc
plotshape(xmicroup, title = "Micro up", style = shape.circle, color = olive, location = location.bottom, size = size.tiny)
plotshape(xmicrodown, title = "Micro down", style = shape.circle, color = fuchsia, location = location.bottom, size = size.tiny)
//optional strategy options for backtesting, comment out the alertcondition rows and swap the top study row for the strategy row to compile as strategy
if testPeriod()
strategy.entry("buy", true, 1, when = xmicroup, limit = low)
if testPeriod()
strategy.close("buy", when = xmicrodown)
//if (xmicroup)
//strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
//if (xmicroup)
//strategy.exit("My Short Exit Id", "My Short Entry Id")
//if (xmicrodown)
//strategy.exit("My Long Exit Id", "My Long Entry Id")