पैरामीटर अनुकूलन पर आधारित प्रवृत्ति-अनुसरण मात्रात्मक रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति का मुख्य विचार प्रतिशत रैंक सूचक और पैरामीटर अनुकूलन के साथ संयोजन में है, जो मूल्य प्रवृत्ति के निर्णय और ट्रैकिंग को सक्षम करता है। यह रणनीति वर्तमान मूल्य की तुलना एक निश्चित ऐतिहासिक अवधि के भीतर मूल्य आकार के प्रतिशत के साथ करती है, व्यापार संकेत उत्पन्न करती है, मध्यवर्ती दर्पण प्रभाव को पकड़ने के लिए, प्रवृत्ति का पालन करें, और फिर अतिरिक्त लाभ प्राप्त करें।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति प्रतिशत रैंक सूचक का उपयोग करके मूल्य रुझानों को निर्धारित करती है। प्रतिशत रैंक वर्तमान कीमतों की तुलनात्मक ताकत को दर्शाती है। len पैरामीटर ऐतिहासिक अवधि की लंबाई को दर्शाता है।
percentrank का मान 0 और 100 के बीच होता है। जब percentrank मान 0 के करीब होता है, तो यह दर्शाता है कि वर्तमान मूल्य अवलोकन चक्र के भीतर सबसे कम मूल्य के करीब है, जो मूल्य अवमूल्यन क्षेत्र में है; जब यह 100 के करीब होता है, तो यह दर्शाता है कि वर्तमान मूल्य अवलोकन चक्र के भीतर उच्चतम मूल्य के करीब है, जो मूल्य उच्च मूल्यांकन क्षेत्र में है।
इस रणनीति में स्केल पैरामीटर को एक विस्थापन मान के रूप में भी पेश किया गया है। 0 से 100 तक की सीमा को 100+ स्केल तक ले जाया गया है। साथ ही दो सिग्नल लाइनों level_1 और level_2 की स्थापना की गई है। जिसमें level_1 कई स्तरों को दर्शाता है और level_2 शून्य स्तरों को दर्शाता है।
जब मूल्य% रैंक संकेतक नीचे से ऊपर तक level_1 को पार करता है, तो एक अधिक संकेत उत्पन्न होता है; जब यह ऊपर से नीचे level_2 को पार करता है, तो एक अधिक संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीतिक लाभ
- प्रतिशत रैंक का उपयोग करके मूल्य प्रवृत्ति की ताकत का पता लगाएं, और फंसने और पीछा करने से बचें
- पैरामीटर अनुकूलन विधि लागू करें, विचलन पैमाने और सिग्नल लाइन थ्रेड मान को समायोजित करें, विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए पदानुक्रमित करें, स्थिरता में सुधार करें
- ट्रेंड ट्रैकिंग और रिवर्स ट्रेडिंग के विचार के संयोजन के साथ, सिग्नल लाइन को तोड़ने के बाद समय पर ट्रेंड को ट्रैक करें
जोखिम विश्लेषण
- गलत फैसले से अनावश्यक नुकसान
- जब कीमतों में उतार-चढ़ाव की प्रवृत्ति स्पष्ट नहीं होती है, तो यह गलत संकेत दे सकता है
- अनुचित पैरामीटर सेटिंग से लेन-देन की आवृत्ति या कम मात्रा हो सकती है
उपरोक्त जोखिमों के लिए, len, scale, level पैरामीटर सेटिंग को समायोजित करके अनुकूलित किया जा सकता है; साथ ही साथ अन्य संकेतकों को पुष्टि के रूप में जोड़ा जा सकता है, जिससे गलत लेनदेन से बचा जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाने के लिए जगह हैः
- स्टॉप लॉस को कम करने के लिए स्टॉप लॉस को शामिल करें
- कुछ गलत संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए चलती औसत रेखा जैसे संकेतकों के साथ पुष्टि की जा सकती है
- स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मापदंड जो मशीन सीखने के तरीकों के साथ जोड़ा जा सकता है
- कई समय चक्रों में समानांतर रूप से चल सकता है
संक्षेप
इस रणनीति की समग्र सोच स्पष्ट है, पैरामीटर अनुकूलन की मात्रात्मक विधि का उपयोग करके मूल्य प्रवृत्तियों को निर्धारित और ट्रैक किया जाता है। इसका कुछ वास्तविक मूल्य है, लेकिन वास्तविक युद्ध के जोखिम को कम करने और स्थिर लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए आगे के परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है।
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start: 2023-12-02 00:00:00
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basePeriod: 15m
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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/
// © Alex_Dyuk
//@version=4
strategy(title="percentrank", shorttitle="percentrank")
src = input(close, title="Source")
len = input(title="lookback - Период сравнения", type=input.integer, defval=10, minval=2)
scale = input(title="scale offset - смещение шкалы", type=input.integer, defval=50, minval=0, maxval=100)
level_1 = input(title="sygnal line 1", type=input.integer, defval=30)
level_2 = input(title="sygnal line 2", type=input.integer, defval=-30)
prank = percentrank(src,len)-scale
plot(prank, style = plot.style_columns)
plot(level_2, style = plot.style_line, color = color.red)
plot(level_1, style = plot.style_line, color = color.green)
longCondition = (crossunder(level_1, prank) == true)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
longExitCondition = (crossover(level_2, prank) == true)
if (longExitCondition)
strategy.close("Long")
shortCondition = (crossover(level_2, prank) == true)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
shortexitCondition = (crossunder(level_1, prank) == true)
if (shortexitCondition)
strategy.close("Short")