बुद्धिमान मात्रात्मक निम्न बिंदु प्रतिवर्ती रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-08 10:45:49 अंत में संशोधित करें: 2023-12-08 10:45:49
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बुद्धिमान मात्रात्मक निम्न बिंदु प्रतिवर्ती रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति क्रिप्टोक्यूरेंसी के लिए एक बुद्धिमान ऊर्जावान निचले स्तर की उलटी ट्रेडिंग रणनीति है। यह बहु-समय फ्रेम तकनीक और अनुकूलित आरएसआई सूचकांकों का उपयोग करके बाजार के संभावित अल्पकालिक निचले स्तर का आकलन करता है, और निचले स्तर के पास उलटी प्रविष्टि करता है, जिससे अतिरिक्त लाभ होता है।

रणनीति सिद्धांत

सबसे पहले, यह रणनीति परिवर्तन की मात्रा और लेनदेन की मात्रा की गणना का उपयोग करती है, जो कि आरएसआई को अनुकूलित करने के लिए बाजार के संभावित अल्पकालिक निचले बिंदुओं का आकलन करती है। फिर, बहु-समय फ्रेम तकनीक के साथ मिलकर, एक बड़े स्तर पर निचले बिंदु संकेतों को निर्धारित किया जाता है। जब आरएसआई को अनुकूलित करने के लिए आरएसआई की रेखा 0 के स्तर से नीचे से गुजरती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।

विशेष रूप से, अनुकूलित आरएसआई सूचकांक की गणना करने का तरीका यह हैः पहले प्रत्येक के लाइन के परिवर्तन की गणना करें, फिर उस रूट के लाइन के लेनदेन की गणना करें, और फिर परिवर्तन की मात्रा को उस रूट के लाइन की मात्रा प्राप्त करने के लिए गुणा करें। RSI की गणना की गई है, और N चक्रों का औसत लिया गया है, ताकि अनुकूलित आरएसआई सूचकांक प्राप्त किया जा सके। यह सूचक बाजार के निचले बिंदुओं को स्पष्ट रूप से बता सकता है।

इस आधार पर, इस रणनीति में एक बहु-समय फ्रेम तकनीक की शुरुआत की गई है, जो संकेतों को उच्च स्तर के फ्रेम में आंकती है, ताकि अल्पकालिक बाजार के शोर से बाधित न हो। जब उच्च स्तर की औसत रेखा निचले स्तर से वापस आ जाती है, तो इस रणनीति के लिए खरीदने का समय है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बाजार के अल्पकालिक निचले बिंदुओं का आकलन करने के लिए आरएसआई को अनुकूलित करने का उपयोग करता है, जो कम बिंदुओं के उलट व्यापार के लिए एक प्रभावी संकेत प्रदान करता है। इसके अलावा, मल्टी-टाइम फ्रेम तकनीक के समावेश से संकेतों की गुणवत्ता में सुधार होता है, जिससे अल्पकालिक बाजार के शोर से बाधित नहीं होता है।

पारंपरिक आरएसआई के मुकाबले, अनुकूलन आरएसआई में मात्रात्मकता की गणना की गई है, जिससे यह तेजी से बदलते क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों के लिए अधिक संवेदनशील हो जाता है और बाजार के निचले बिंदुओं को पहले और अधिक सटीक रूप से निर्धारित कर सकता है, जो निचले बिंदुओं के लिए पूर्ववर्ती प्रदान करता है।

इसके अलावा, इस रणनीति में ट्रेंड फॉलोइंग और रिवर्स ट्रेडिंग दोनों के फायदे हैं। बाजारों में जहां ट्रेंड स्पष्ट नहीं है, यह रिवर्स ट्रेडिंग का लाभ उठा सकता है। और स्पष्ट बैल बाजारों में, यह ट्रेंड के साथ चल सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि निचले स्तर के निर्णय की सटीकता की 100% गारंटी नहीं दी जा सकती। बाजार में अक्सर अल्पकालिक अवधि में भारी तर्कहीन उतार-चढ़ाव होते हैं। यदि निचले स्तर को आगे बढ़ाया जाता है, तो स्टॉप लॉस का अधिक जोखिम होता है।

इसके अलावा, कई समय फ़्रेमों के बीच विचलन हो सकता है। यदि उच्च समय फ़्रेम सिग्नल में विलंब होता है, तो व्यापार घाटा हो सकता है।

जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, इस रणनीति में एक अधिक रूढ़िवादी स्टॉप-लॉस तंत्र का उपयोग किया जाता है, और बैच-स्टॉप सेट किया जाता है, जो धीरे-धीरे रिटर्न को अनुकूलित करता है। इसके अलावा, आरएसआई के पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे निचले बिंदु के निर्णय की सटीकता में सुधार हो सकता है।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. आरएसआई सूचक के पैरामीटर को अनुकूलित करें और बाजार के निचले बिंदुओं के बारे में निर्णय की सटीकता में सुधार करें। विभिन्न चक्रों के पैरामीटर का प्रयास करें।

  2. अन्य संकेतक जोड़ें पुष्टि करने के लिए, गलत सिग्नल से बचें। जैसे कि संश्लेषित यातायात संकेतक आदि।

  3. स्टॉप लॉस मैकेनिज्म का अनुकूलन करें, स्टॉप लॉस की सीमा को उचित रूप से ढीला करें, और अधिक ट्रेंड मुनाफा कमाएं, जबकि लाभ-हानि अनुपात की गारंटी दी जाए।

  4. समय सीमा के अनुकूलन के विकल्प, एक बड़े स्तर पर संकेतों की विश्वसनीयता सुनिश्चित करना। दैनिक, साप्ताहिक और अधिक उन्नत स्तर की औसत लाइनों का परीक्षण किया जा सकता है।

  5. विभिन्न क्रिप्टोक्यूरेंसी किस्मों पर रणनीति का परीक्षण करें और सर्वश्रेष्ठ चुनें।

संक्षेप

यह बुद्धिमान कम-बिंदु पलटाव रणनीति आरएसआई संकेतक और बहु-समय फ्रेम तकनीक के अनुकूल होने के माध्यम से बाजार के संभावित अल्पकालिक निचले बिंदुओं का आकलन करती है। इसकी उलटी ट्रेडिंग विशेषताएं इसे अनिश्चितता के दौरान अतिरिक्त लाभ प्राप्त करने में सक्षम बनाती हैं। साथ ही, यह स्पष्ट प्रवृत्ति व्यवहार का भी अनुसरण कर सकती है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, इस रणनीति को अधिक विश्वसनीय व्यापारिक संकेत प्राप्त करने की उम्मीद है, जिससे दीर्घकालिक स्थिर लाभ प्राप्त हो सके।

रणनीति स्रोत कोड
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// © theCrypster 2020

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strategy(title = "Low Scanner strategy crypto", overlay = false, pyramiding=1,initial_capital = 1000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
leng=1
p1=close[1]
min=input(10)
len55 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
tf3 = input("60", type=input.resolution)
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T_c = fixnan( ti ? close : na )

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d=(vrsi[1]-pp[1])
min1 =input(1)
len100 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   min1 / timeframe.multiplier * 7 : 
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x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange
plot(zx,color=col,linewidth=1)
//

tf10 = input("60", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(24, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)

hma(_src, _length)=>
    wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
    
hma3(_src, _length)=>
    p = length/2
    wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)


a = security(syminfo.tickerid, tf10, hma(close, length))
b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)

linear_reg = linreg(close_price, len, 0)


//plot(linear_reg, color=color.blue, title="LR", linewidth=3)

buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) 
//
l = crossover(zx,0) or buy
        
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long)

per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=10, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
q3=input(title=" qty_percent3", defval=25, minval=1)
tp1=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp2=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)
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tp4=input(title=" Take profit4", defval=5, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)