
डबल रिवर्स संतुलन रणनीति एक संयोजन रणनीति है जो रिवर्स रणनीति और फ़िल्टर डिस्कनेक्शन रणनीति का उपयोग करती है। यह रणनीति पहले 123 रिवर्स सिस्टम का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है, फिर अनुभव मोड को तोड़ने के साथ संयोजन में फ़िल्टर प्रसंस्करण करती है, दोनों ट्रेडिंग सिग्नल को एकीकृत करती है, उच्च जीत की दर प्राप्त करती है।
123 रिवर्स सिस्टम उल्फ जेन्सेन की पुस्तक से लिया गया है कि कैसे मैं फ्यूचर मार्केट में तीन गुना रिटर्न कमा सकता हूं। यह रणनीति रिवर्स प्रकार की रणनीति के अंतर्गत आती है। जब समापन मूल्य पिछले दिन के समापन मूल्य से 2 दिन लगातार अधिक होता है, और 9 दिन धीमी K लाइन 50 से नीचे होती है, तो अधिक करें; जब समापन मूल्य पिछले दिन के समापन मूल्य से 2 दिन लगातार कम होता है, और 9 दिन तेज K लाइन 50 से ऊपर होती है, तो खाली करें।
अनुभव मॉडल विघटन (ईएमडी) एक स्व-अनुकूली डेटा विश्लेषण विधि है। यह डेटा में विभिन्न आवृत्ति घटकों को अलग करने और डेटा की लंबी अवधि की प्रवृत्ति को निकालने के लिए प्रभावी है। यहां हमने लंबाई को 20 पर सेट किया है, डेल्टा 0.5 है, Fraction 0.1 है, और कीमत में विभिन्न आवृत्ति घटकों के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है।
डबल रिवर्स संतुलन रणनीति 123 रिवर्स सिस्टम और अनुभव मोड के टूटने से उत्पन्न ट्रेडिंग सिग्नल को संश्लेषित करती है और जब दोनों सिग्नल एक समान होते हैं तो यह पुष्टि करता है कि यह एक रणनीति जीतने की दर को बढ़ाता है।
डबल रिवर्स संतुलन रणनीति रिवर्स रणनीति और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक को जोड़ती है, विभिन्न मॉडलों के लाभों का समग्र उपयोग करती है। रिवर्स सिस्टम अल्पकालिक रिवर्स अवसरों को पकड़ता है, और अनुभव मॉडल लंबे समय तक रुझानों को पकड़ने के लिए विघटित होता है, दोनों का संयोजन रणनीति की स्थिरता को बढ़ा सकता है।
इस रणनीति में 123 रूपों को भी शामिल किया गया है, जो कि गैर-आदर्श रिवर्स को बांटने से बचने के लिए है। अनुभव मोड के विघटन में उचित पैरामीटर सेट करें, जो कुछ शोर को फ़िल्टर करने में मदद करता है और गलत संकेतों को कम करता है।
डबल रिवर्स बैलेंस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम रिवर्स विफलता है। हालांकि 123 प्रारूपों को पेश करने से इसकी संभावना कम हो सकती है, लेकिन ध्यान रखें कि रिवर्स ट्रेडिंग की प्रकृति में अधिक अनिश्चितता है। इसके अलावा, अनुभवी पैटर्न को तोड़ने के रूप में एक अनुकूलन तरंगों की विधि भी चरम परिस्थितियों में विफल हो सकती है।
इन जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, हम उलटने के मापदंडों को ठीक से समायोजित कर सकते हैं ताकि उलटने के संकेत अधिक विश्वसनीय हो सकें। हम विभिन्न फ़िल्टर विधियों का परीक्षण भी कर सकते हैं ताकि अनुभव मोड को अलग-अलग किया जा सके और देखें कि क्या बेहतर फ़िल्टर प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है। इसके अलावा, छोटे व्यापार को बनाए रखना आवश्यक है ताकि एकल नुकसान से बचा जा सके।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
विभिन्न मापदंडों के साथ एक रिवर्स सिस्टम का परीक्षण करें और सर्वोत्तम संयोजन निर्धारित करें
विभिन्न डिजिटल फ़िल्टरिंग विधियों को आज़माएं, जैसे कि लघु तरंग रूपांतरण, हिल्बर्ट रूपांतरण आदि।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए अतिरिक्त स्टॉप-लॉस रणनीति
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में, यह सुनिश्चित करना कि ट्रेडिंग दिशा अधिक सटीक और विश्वसनीय है
धन प्रबंधन का अनुकूलन करें और सर्वोत्तम सौदा आकार अनुपात निर्धारित करें
डबल रिवर्स बैलेंसिंग रणनीति रिवर्स रणनीति और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक के एकीकृत उपयोग के फायदे. इसकी उचित पैरामीटर सेटिंग, जोखिम नियंत्रण, स्थिर व्यापार. इस रणनीति में बहुत मजबूत सार्वभौमिकता और विस्तार है, जो एक अनुशंसित व्यापार रणनीति है.
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
Empirical(Length,Delta,Fraction) =>
pos = 0
xBandpassFilter = 0.0
xPeak = 0.0
xValley =0.0
xPrice = hl2
beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
xPeak := iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1]))
xValley := iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1]))
xAvrPeak = sma(xPeak, 50)
xAvrValley = sma(xValley, 50)
nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak
nAvrValley = Fraction * xAvrValley
pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1,
iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthEMD = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Fraction = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )