एक बादल डबल अग्रिम अवसर चलती औसत प्रवृत्ति निम्नलिखित रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
एक क्लाउड दोहरी अग्रिम अवसर सम-रेखा प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति एक लोकप्रियता सूचक एक क्लाउड चार्ट पर आधारित एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह रणनीति एक क्लाउड चार्ट की मोड़ लाइन का उपयोग करती है, जो अग्रिम में एक खरीद और बिक्री संकेत भेजती है, जिससे प्रवृत्ति की अग्रिम पकड़ संभव हो जाती है। साथ ही, रणनीति में सम-रेखा की प्रवृत्ति निर्णय, बहु-स्तरीय पुष्टि, और झूठी तोड़फोड़ से बचने के लिए भी शामिल है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित बातों पर आधारित हैः
रूपांतरण रेखा और आधार रेखा का उपयोग करके एक क्लाउड मैप बनाएं और 26 चक्रों के साथ एक क्लाउड मैप बनाएं।
जब समापन मूल्य क्लाउड चार्ट ट्रैक को तोड़ता है, तो एक खरीद संकेत जारी किया जाता है; जब समापन मूल्य क्लाउड चार्ट ट्रैक को तोड़ता है, तो एक बेचने का संकेत जारी किया जाता है।
झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए, वर्तमान समापन मूल्य को एक साथ रूपांतरण रेखा और आधार रेखा के अधिकतम और न्यूनतम मूल्य को तोड़ने की आवश्यकता होती है।
स्टॉप लॉस लाइन 5% के रूप में सेट की गई है और इसे बंद किया जा सकता है।
इस तरह के एकाधिक फ़िल्टरिंग के माध्यम से, ट्रेंड टर्निंग पॉइंट्स को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सकता है और नए व्यापारिक अवसरों को समय पर पकड़ लिया जा सकता है। साथ ही, सख्त ब्रेकआउट फ़िल्टरिंग भी झूठे संकेतों को कम कर सकता है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
- एक क्लाउड चार्ट टर्नओवर लाइन स्पष्ट रूप से अग्रिम विशेषता है, जो एक प्रवृत्ति के टर्नओवर को जल्दी पकड़ सकती है।
- एकीकरण के लिए एक समान निर्णय, रात भर के अंतराल के कारण झूठी दरारों से बचा जाता है।
- मल्टी कंडिशन फिल्टरिंग, झूठे सिग्नल को कम करने और सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए।
- लंबी लाइन ऑपरेशन, अपेक्षाकृत छोटे पीछे हटने, आसान स्टॉप स्थान खोजने के लिए
- विभिन्न किस्मों के लिए उपयुक्त, विशेष रूप से ट्रेंडिंग किस्मों के लिए उपयुक्त
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैं:
- ट्रेंडिंग मार्केट बेहतर है, जो कि झूठे संकेतों को बढ़ाता है।
- एक क्लाउड मानचित्र पैरामीटर सेटिंग प्रभाव को प्रभावित करती है और विभिन्न किस्मों के लिए अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
- स्टॉप-डैमेज पोजीशन सेटिंग्स को सावधानी से सेट करने की आवश्यकता है।
- सिग्नल की आवृत्ति कम है, जिससे कम लाइन के अवसरों को याद करना आसान है।
जोखिम को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः
- प्रवृत्ति के लिए स्पष्ट किस्मों का चयन करें, और व्यापार से बचें।
- क्लाउड मैप पैरामीटर को अनुकूलित करें, विभिन्न चक्रों के लिए सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन निर्धारित करें।
- एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए गतिशील या समय पर स्टॉप लॉस का उपयोग करें
- सिग्नल की आवृत्ति को बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्थिति प्रबंधन तंत्र को जोड़ना, जैसे कि ऑपरेटरों के माध्यम से
strategy.position_sizeनियंत्रण के अनुपात को नियंत्रित करनाअधिक नस्ल फ़िल्टरिंग
security()फ़िल्टरिंग किस्मों के पूल, स्वचालित रूप से प्रवृत्ति की पहचान की डिग्रीजोखिम को और अधिक नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस स्टॉप रणनीति, मोबाइल स्टॉप लॉस या आंशिक स्टॉप सेट करें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में, जैसे कि ब्रीनिंग लाइन, आरएसआई, आदि, सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए एक बहु-सूचक व्यापार प्रणाली का निर्माण करें।
मशीन सीखने के तरीकों को लागू करना, खरीद और बिक्री संकेतों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए प्रशिक्षित करना और आदेशों की संख्या को गतिशील रूप से समायोजित करना।
संक्षेप
एक क्लाउड डबल अग्रिम अवसर समरूपता प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति एक क्लाउड चार्ट के माध्यम से प्रवृत्ति के पूर्व निर्णय को प्राप्त करने के लिए, फिर समरूपता बहुस्तरीय फ़िल्टर को एकीकृत करने के लिए, उच्च गुणवत्ता वाले व्यापार के अवसरों की प्रभावी पहचान की जा सकती है। रणनीति काफी मजबूत है, अनुकूलन के लिए जगह है, और इसे व्यापक रूप से वास्तविक व्यापार में लागू किया जा सकता है।
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © QuantCT
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strategy("Ichimoku Cloud Strategy Idea",
shorttitle="Ichimoku",
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initial_capital=1000,
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commission_value=0.1)
// ____ Inputs
conversion_period = input(9, minval=1, title="Conversion Line Period")
base_period = input(26, minval=1, title="Base Line Period")
lagging_span2_period = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Period")
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slp = input(title="Stop-loss (%)", minval=1.0, maxval=25.0, defval=5.0)
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// ____ Logic
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversion_line = donchian(conversion_period)
base_line = donchian(base_period)
lead_line1 = avg(conversion_line, base_line)
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chikou = close
chikou_free_long = close > high[displacement] and close > max(lead_line1[2 * displacement], lead_line2[2 * displacement])
enter_long = chikou_free_long and close > max(lead_line1[displacement], lead_line2[displacement])
exit_long = close < lead_line1[displacement] or close < lead_line2[displacement]
chikou_free_short = close < low[displacement] and close < min(lead_line1[2 * displacement], lead_line2[2 * displacement])
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exit_short = close > lead_line1[displacement] or close > lead_line2[displacement]
strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
strategy.close("Long", when=exit_long)
if (not long_only)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
strategy.close("Short", when=exit_short)
// ____ SL
sl_long = strategy.position_avg_price * (1- (slp/100))
sl_short = strategy.position_avg_price * (1 + (slp/100))
if (use_sl)
strategy.exit(id="SL", from_entry="Long", stop=sl_long)
strategy.exit(id="SL", from_entry="Short", stop=sl_short)
// ____ Plots
colors =
enter_long ? #27D600 :
enter_short ? #E30202 :
color.orange
p1 = plot(lead_line1, offset = displacement, color=colors,
title="Lead 1")
p2 = plot(lead_line2, offset = displacement, color=colors,
title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = colors)
plot(chikou, offset = -displacement, color=color.blue)