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दो-कारक संयोजन उल्टा और द्रव्यमान सूचकांक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-26 12:20:57
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अवलोकन

यह रणनीति एक दोहरे कारक मॉडल पर आधारित एक कॉम्बो रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति संकेतों के लिए संचयी प्रभाव प्राप्त करने के लिए 123 रिवर्सल पैटर्न और मास इंडेक्स कारकों को एकीकृत करती है। यह केवल तब लंबी या छोटी जाएगी जब दोनों कारक एक साथ खरीद या बिक्री संकेत जारी करते हैं।

रणनीति तर्क

123 रिवर्स फैक्टर

यह कारक 123 मूल्य पैटर्न के आधार पर काम करता है। जब पिछले दो दिनों में समापन मूल्य संबंध low-high है और स्टॉक संकेतक 50 से नीचे है, तो यह एक निचले उलट का संकेत देता है और लंबा जाता है। जब समापन मूल्य संबंध high-low है और स्टॉक 50 से ऊपर है, तो यह एक शीर्ष उलट का संकेत देता है और छोटा जाता है।

द्रव्यमान सूचकांक कारक

यह कारक मूल्य उतार-चढ़ाव सीमा के विस्तार या संकुचन के आधार पर प्रवृत्ति उलट का न्याय करता है। जैसे-जैसे सीमा विस्तार करती है, सूचकांक बढ़ता है और जैसे-जैसे सीमा संकुचित होती है, सूचकांक गिरता है। यह एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है जब सूचकांक एक सीमा पार करता है और एक खरीद संकेत जब एक सीमा पार करता है।

यह रणनीति केवल तभी पदों को खोलती है जब दोनों कारक एक ही दिशा में संकेत देते हैं, एक ही कारक से झूठे संकेतों से बचते हुए लाभदायक ट्रेडों को प्राप्त करते हैं।

लाभ विश्लेषण

  • बेहतर संकेत सटीकता के लिए दो-कारक मॉडल मूल्य पैटर्न और अस्थिरता संकेतक को जोड़ती है
  • 123 पैटर्न स्थानीय चरम सीमाओं को पकड़ता है, द्रव्यमान सूचकांक वैश्विक प्रवृत्ति उलट बिंदुओं को पकड़ता है, पूरक ताकत
  • केवल दो कारकों के सहमत होने पर संकेत लेने से झूठे संकेतों से बचा जाता है और स्थिरता बढ़ जाती है

जोखिम विश्लेषण

  • दोनों कारकों के लिए एक साथ गलत संकेत देने की संभावना मौजूद है, जिससे नुकसान होता है
  • विफलता दर के उलट मौजूद है, नीचे नियंत्रण करने के लिए स्टॉप हानि सेट करने की जरूरत है
  • अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग ओवरफिटिंग का कारण बन सकती है

प्रशिक्षण सेट के विस्तार, सख्त स्टॉप लॉस, बहु-कारक फ़िल्टरिंग आदि के माध्यम से जोखिमों को कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  • अधिक मूल्य और अस्थिरता संकेतक संयोजनों का परीक्षण करें
  • सिग्नल गुणवत्ता और गतिशील आकार की स्थिति का न्याय करने के लिए एमएल मॉडल जोड़ें
  • अधिक अल्फा का पता लगाने के लिए वॉल्यूम, बोलिंगर बैंड आदि शामिल करें
  • मजबूती के लिए आगे बढ़ो अनुकूलन का उपयोग करें

निष्कर्ष

यह रणनीति दो कारकों को जोड़ती है, मूल्य पैटर्न और अस्थिरता संकेतक, केवल संकेत लेने के लिए जब वे सहमत होते हैं, एक ही कारक से झूठे संकेतों से बचते हैं और स्थिरता में सुधार करते हैं। लेकिन समवर्ती गलत संकेतों के लिए जोखिम बने रहते हैं। हम डेटासेट का विस्तार करके प्रदर्शन और जोखिम-समायोजित रिटर्न को और बढ़ा सकते हैं, स्टॉप लॉस सेट कर सकते हैं, कारक संयोजनों को अनुकूलित कर सकते हैं और अधिक।

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 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 22/02/2021
// 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 Mass Index was designed to identify trend reversals by measuring 
// the narrowing and widening of the range between the high and low prices. 
// As this range widens, the Mass Index increases; as the range narrows 
// the Mass Index decreases.
// The Mass Index was developed by Donald Dorsey. 
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
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


MASS(Length1,Length2,Trigger) =>
    pos = 0.0
    xPrice = high - low
    xEMA = ema(xPrice, Length1)
    xSmoothXAvg = ema(xEMA, Length1)
    nRes = sum(iff(xSmoothXAvg != 0, xEMA / xSmoothXAvg, 0), Length2)
    pos := iff(nRes > Trigger, -1,
	         iff(nRes < Trigger, 1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & MASS Index", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- MASS Index ----")
Length1 = input(9, minval=1)
Length2 = input(25, minval=1)
Trigger = input(26.5, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posMASS = MASS(Length1,Length2,Trigger)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posMASS == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posMASS == -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 )
अधिक

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