गतिशील समर्थन प्रतिरोध ब्रेकआउट प्रवृत्ति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए लंबे समय तक समर्थन प्रतिरोध को तोड़ने के आधार पर, समर्थन प्रतिरोध को तोड़ने के लिए प्रवेश के समय के रूप में। यह उच्च और निम्न को परिभाषित करने के लिए एक विचलन रेखा का उपयोग करता है, जो 2 K लाइनों के साथ उच्च / निम्न की पुष्टि करता है, इसलिए 2 K लाइनों का अंतराल है। यह एक निश्चित अवधि (डिफ़ॉल्ट 21) के भीतर उच्च और निम्न के SMA विचलन की गणना करता है, जो सहायक समर्थन प्रतिरोध बिंदु के रूप में कार्य करता है। यह विचार SynapticEx के नेबुला-उन्नत-गतिशील-समर्थन-प्रतिरोध सूचकांक से लिया गया है। जब कीमत गतिशील रूप से समर्थन प्रतिरोध करती है, तो खाली स्थान होता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति निम्नलिखित तार्किक रुझानों और व्यापारिक संकेतों का उपयोग करती हैः
उच्च और निम्न रेखा का निर्धारण करेंः वर्तमान 5 K रेखाओं में से, 5 वीं K रेखा का निचला बिंदु 4 वीं जड़ से कम है, 4 वीं जड़ 3 वीं जड़ से कम है, 3 वीं जड़ 2 वीं जड़ से अधिक है, और 2 वीं जड़ 1 वीं जड़ से अधिक है, तो पुष्टि करें कि 3 वीं K रेखा का निचला बिंदु न्यूनतम निचला बिंदु है। उच्च बिंदु का निर्धारण करें।
गणना एक निश्चित अवधि के भीतर उच्च बिंदुओं की संख्याhn और निम्न बिंदुओं की संख्याln. यदिhn>0 औरln>0, तो गणना एक निश्चित अवधि के भीतर उच्च बिंदुओं की औसत hsum/hn और निम्न बिंदुओं की औसत lsum/ln. उनके बीच अंतर r सहायक समर्थन प्रतिरोध बिंदुओं के रूप में।
बंद मूल्य और गतिशील प्रतिरोध lvalr और समर्थन बिंदु hvalr की तुलना करें और प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें। यदि बंद मूल्य दोनों में से एक से अधिक है, तो प्रभावी रूप से तोड़ दिया जाएगा।
जब गतिशील प्रतिरोध रेखा को प्रभावी ढंग से पार किया जाए, तो अधिक करें; जब गतिशील समर्थन रेखा को प्रभावी ढंग से पार किया जाए, तो खाली करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
अनुप्रस्थ रेखा का उपयोग समर्थन प्रतिरोध को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए किया जाता है, जिससे गलती से टूटने से बचा जा सकता है।
दीर्घकालिक सांख्यिकीय आधार पर समर्थन प्रतिरोध अधिक संदर्भ मूल्य है, जो स्थिति जोखिम को कम करता है।
सहायक समर्थन प्रतिरोध की शुरूआत से ब्रेकडाउन की प्रभावशीलता में वृद्धि हुई।
रणनीतिक तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे लागू करना आसान है, और यह मात्रा के लिए उपयुक्त है।
अनुकूलित प्रतिरोध सांख्यिकीय चक्र का समर्थन करता है, विभिन्न चक्रों और किस्मों के लिए अनुकूलित करता है
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
दो K लाइनों के साथ समर्थन प्रतिरोध बिंदु को निर्धारित करने के लिए, सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु को याद किया जा सकता है।
पूर्वानुमानित समर्थन और प्रतिरोध केवल संदर्भ के लिए हैं, कीमतों में अभी भी अनजाने में टूटने की संभावना है।
अनुचित सांख्यिकीय चक्र की लंबाई समर्थन प्रतिरोध को विफल कर सकती है।
ब्रेकआउट के बाद मूल्य समायोजन से स्टॉप लॉस हो सकता है
हालांकि, इस तरह के निवेश के बाद कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव हो सकता है, जिससे अधिक नुकसान हो सकता है।
इसी तरह के जोखिम नियंत्रण और अनुकूलन के साधन हैं:
समय-समय पर सांख्यिकीय चक्रों को कम करें और अंतराल को कम करें।
और अधिक कारकों के साथ, यह प्रतिरोध का समर्थन करता है।
विभिन्न चक्रों की स्थिरता का परीक्षण करना।
उचित स्टॉप लॉस सेट करें
स्थिति नियंत्रण विधि का उपयोग करके एकल नुकसान को सीमित करें
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके समर्थन प्रतिरोध की भविष्यवाणी करना। समर्थन प्रतिरोध के माध्यम से सफलता की दर को बढ़ा सकता है।
लेन-देन की मात्रा के साथ CONF सूचकांक के साथ एक ब्रेक की प्रभावशीलता का आकलन करना। बड़ी संख्या में अप्राप्य पोजीशन अनुबंधों की भागीदारी एक ब्रेक के लिए अधिक आश्वस्त है।
विभिन्न चक्रों के आधार पर वर्गीकृत सांख्यिकीय समर्थन प्रतिरोध. उदाहरण के लिए, दिन की रेखा, परिधि आदि के अनुसार अलग-अलग सांख्यिकीय, समर्थन प्रतिरोध बिंदु की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए.
मुनाफे की स्थिति में, स्टॉपलॉस को संतुलित करने के लिए स्टॉपलॉस सेट करें। यह मुनाफे की गारंटी देते हुए अधिक लाभ के लिए प्रयास कर सकता है।
एक समान रेखा सूचक के साथ प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए, जब कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं है, तो अंधाधुंध रूप से अधिक रिक्तियों से बचें।
संक्षेप
इस रणनीति को समग्र रूप से एक अधिक स्थिर और विश्वसनीय प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है. यह प्रवृत्ति दिशा का सही आकलन करने की अधिक संभावना है, और कुछ जोखिम नियंत्रण उपायों के साथ है. लेकिन एक निश्चित अंतराल के कारण, यह सुनिश्चित नहीं किया जा सकता है कि हर बार अधिक या कम करने से लाभ होगा। इसलिए, यह अनुभवी मात्रात्मक व्यापारियों के लिए अपनी रणनीति के साथ संयोजन में लागू करने के लिए अधिक उपयुक्त है। सांख्यिकीय चक्र मापदंडों के अनुकूलन और अन्य संकेतकों या मॉडल के साथ संयोजन के माध्यम से, यह रणनीति एक कुशल प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति बन सकती है।
/*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
strategy("SR TREND STRATEGY", shorttitle="SR TREND", overlay=true, calc_on_order_fills=true)
//based on by synapticEx SR indicator https://www.tradingview.com/script/O0F675Kv-Nebula-Advanced-Dynamic-Support-Resistance/
length = input(title="SR lookbak length", type=input.integer, defval=21)
h = bar_index>5 and high[5]<high[4] and high[4]<high[3] and high[3]>high[2] and high[2]>high[1] ? 1 : 0
l = bar_index>5 and low[5]>low[4] and low[4]>low[3] and low[3]<low[2] and low[2]<low[1] ? 1 : 0
ln = sum(l, length)
hn = sum(h, length)
hval = h>0 ? high[3] : 0
lval = l>0 ? low[3] : 0
lsum = sum(lval, length)
hsum = sum(hval, length)
r = ln>0 and hn>0 ? abs((hsum/hn) - (lsum/ln)): 0
float lvalc = na
float lvalr = na
float hvalc = na
float hvalr = na
lvalc := lval and r>0 ? lval : lvalc[1]
lvalr := lval and r>0 ? lval+r : lvalr[1]
hvalc := hval and r>0 ? hval : hvalc[1]
hvalr := hval and r>0 ? hval-r : hvalr[1]
int trend=0
trend:=close > lvalr and close > hvalr ? 1 : close < lvalr and close < hvalr ? -1 : trend[1]
strategy.close("Long", when=trend==-1)
strategy.close("Short", when=trend==1)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=trend==1 and close>hvalc)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=trend==-1 and close<lvalc)
int long=0
int short=0
long:= trend==1 and close>hvalc ? 1 : trend==-1 ? -1 : long[1]
short:= trend==-1 and close<lvalc ? 1 : trend==1 ? -1 : short[1]
barcolor(long>0? color.green : short>0? color.red : trend>0? color.white: trend<0 ? color.orange : color.blue)