पिवट पॉइंट्स और लीस्ट स्क्वेयर मूविंग एवरेज पर आधारित लॉन्ग-शॉर्ट बैलेंस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो केवल कई सिरों पर काम करती है, यह एक्सल पॉइंट रिवर्स रणनीति और न्यूनतम दो बार चलती औसत रणनीति के फायदे को जोड़ती है। यह रणनीति बुल मार्केट में मुख्य प्रवृत्ति का पालन करती है, एक्सल पॉइंट्स के ट्रैक बनाने के बाद रिवर्स सिग्नल का अधिक आकलन करती है; साथ ही, यह समाप्ति मूल्य को न्यूनतम दो बार चलती औसत से ऊपर रखने की आवश्यकता होती है ताकि रणनीति अधिक स्थिर हो सके।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में केंद्र बिंदु पलटने की रणनीति और न्यूनतम दो बार चलती औसत रणनीति शामिल है। केंद्र बिंदु पलटने की रणनीति पिछले कुछ ट्रेडिंग दिनों के लिए उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करती है, जो ऊपर और नीचे की ओर जाती है। जब कीमत ऊपर की ओर जाती है, तो इसे पलटने का संकेत माना जाता है। न्यूनतम दो बार चलती औसत एक ट्रेंडिंग सूचक है, जो कीमतों के करीब बेहतर होता है। जब यह रणनीति केंद्र बिंदु पर चलती है, तो यदि समापन मूल्य न्यूनतम दो बार रेखा से ऊपर है, तो अधिक करें।
विशेष रूप से, यह रणनीति पहले पिछले 3 K लाइनों के उच्चतम मूल्य और पिछले 16 K लाइनों के निम्नतम मूल्य की गणना करती है, जो कि अक्षीय बिंदुओं को ऊपर और नीचे की ओर ले जाती है। जब ऊपरी ट्रैक बनता है, तो अधिक स्थिति खोलें; जब अगली बार नीचे की ओर जाता है, तो एक समान स्थिति। साथ ही, यह मांग करता है कि समापन की कीमत 20 दिनों की न्यूनतम दोहरी गतिशील औसत से अधिक हो।
रणनीतिक लाभ
दो रणनीतियों के संयोजन के लाभ, व्यापारिक निर्णयों को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाते हैं
केंद्र बिंदु रणनीतियाँ एक पलटाव बिंदु का निर्धारण करती हैं, न्यूनतम द्वि-गुणित चलती औसत फ़िल्टर झूठी दरारें, व्यापार जोखिम को कम करती हैं
यह केवल अधिक है, यह अधिकांश लोगों की मनोवैज्ञानिक अपेक्षाओं के अनुरूप है।
रणनीति सरल, स्पष्ट, समझने और अनुकूलित करने में आसान
ट्रेडिंग आवृत्ति मध्यम, मध्यम लंबी लाइन संचालन के लिए उपयुक्त
जोखिम विश्लेषण
बाजार में तेजी से गिरावट के अवसरों का लाभ नहीं उठाया जा सका
कुछ देरी के साथ, कुछ कमाई के अवसरों से चूक गए
बैल और भालू में बदलाव से अधिक घाटा होता है
समाधान:
गणना चक्र को उचित रूप से छोटा करें और देरी को कम करें
चलती औसत मापदंडों को समायोजित करें और सहभागिता को अनुकूलित करें
स्टॉप लॉस को बढ़ाएं और एकल नुकसान को कम करें
अनुकूलन दिशा
प्रवृत्ति सूचकांक के एक समूह को शामिल करना, निर्णय की सटीकता में सुधार करना
मशीन लर्निंग मॉडल भविष्यवाणियों को बढ़ाने के लिए, निर्णय लेने के लिए
अस्थिरता सूचकांक के साथ संयोजन, स्थिति के आकार को नियंत्रित करना
पैरामीटर को अनुकूलित करें और रणनीति जीतने की संभावना बढ़ाएं
स्थिरता की पुष्टि करने के लिए अधिक समय चक्र डेटा का परीक्षण करना
संक्षेप
इस रणनीति को एक मजबूत रणनीति के रूप में माना जाता है, जो कि ट्रेंड रिवर्स का न्याय करते हुए जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक्सल पॉइंट रिवर्स रणनीति और न्यूनतम दो बार चलती औसत रणनीति के लाभों को एकीकृत करता है। इसकी संरचना सरल है, इसे समझना और परीक्षण करना आसान है, जो कि सीखने और अभ्यास के लिए बहुत उपयुक्त है। लेकिन यह रणनीति केवल बहुत अधिक है और गिरावट की स्थिति का लाभ नहीं उठा सकती है, जो इसकी मुख्य सीमा है। अधिक संकेतकों और मशीन सीखने जैसी विधियों को पेश करके अनुकूलन, इस रणनीति की स्थिरता और ट्रैकिंग क्षमता को और बढ़ाया जा सकता है, जिससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2022-12-18 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//@author exlux99
strategy(title = "Pivot Reversal Upgraded long only", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 100, 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=0.1)
/////////////
//time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
//monday and session
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
//
length = input(title="Length MA", type=input.integer, defval=20)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, length, offset)
//LSMA
leftBars = input(3)
rightBars = input(16)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond and time_cond? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
//leverage
multiplier=input(1.0, step=0.5)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
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leverage = input(1.0, step = 0.5)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)
//entry
strategy.entry("long", strategy.long,c, when=le and close > lsma, comment="long", stop=(hprice + syminfo.mintick) * multiplier)
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
strategy.close("long", when=se)