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कठोरता सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-03 11:34:34
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अवलोकन

कठोरता ब्रेकथ्रू रणनीति मूल्य कठोरता संकेतक पर आधारित एक ब्रेकआउट रणनीति है। यह मूल्य की कठोरता निर्धारित करने के लिए एक निश्चित अवधि में बंद कीमत के ऊपर की रेल के माध्यम से तोड़ने की संख्या की गणना करता है। जब कठोरता संकेतक निर्धारित सीमा से अधिक हो जाता है, तो यह माना जाता है कि बाजार टूटने वाला है और एक खरीद आदेश रखा जाता है। जब कठोरता संकेतक सीमा से नीचे होता है, तो यह माना जाता है कि बाजार वापस गिरने वाला है और एक बिक्री आदेश रखा जाता है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. चलती औसत और मानक विचलन की गणना करें: n अवधियों के सरल चलती औसत को बेंचमार्क ऊपरी रेल के रूप में और 0.2 गुना मूल्य के मानक विचलन को बफर निचले रेल के रूप में गणना करें।

  2. कठोरता सूचक की गणना करें: उन दिनों की संख्या की गणना करें जब समापन मूल्य m चक्रों में ऊपरी रेल से अधिक हो, 0-100 के बीच का मान प्राप्त करने के लिए m से विभाजित करें, और फिर अंतिम कठोरता मूल्य प्राप्त करने के लिए n-अवधि ईएमए के साथ इसे चिकना करें, जो संभावना का प्रतिनिधित्व करता है कि समापन मूल्य ऊपरी रेल को तोड़ देगा।

  3. कठोरता और सीमा की तुलना करें: जब कठोरता संकेतक निर्धारित सीमा से ऊपर पार करता है, तो इसका मतलब है कि सफलता की संभावना बढ़ जाती है और एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब कठोरता संकेतक सीमा से नीचे पार करता है, तो इसका मतलब है कि सफलता की संभावना कम हो जाती है और एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

  4. प्रवेश और निकासः जब समापन मूल्य ऊपरी रेल को तोड़ता है तो खरीदें, और जब सफलता विफल हो जाती है और गिरावट शुरू होती है तो बेचें। ब्रेकआउट पर लंबे समय तक जाना जबकि पॉलबैक पर भी छोटा जाना।

लाभ विश्लेषण

  1. ब्रेकआउट के समय को पकड़ें: अपेक्षाकृत विश्वसनीय रूप से यह आंकलन करें कि एक प्रवृत्ति कब टूटने या वापस खींचने वाली है, ताकि अग्रिम में बाजार में प्रवेश किया जा सके।

  2. ब्रेकआउट और पॉलबैक को ध्यान में रखेंः रणनीति कठोरता सूचक ब्रेकआउट और गिरावट का उपयोग करके लंबे और छोटे दोनों अवसरों को पकड़ती है।

  3. लचीले मापदंडः उपयोगकर्ता विभिन्न चक्रों और बाजारों की विशेषताओं के अनुकूल होने के लिए बाजार के अनुसार चलती औसत लंबाई, कठोरता चक्र, सीमा आदि जैसे मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं।

  4. लागू करने के लिए सरलः जटिल तर्क के बिना केवल कठोरता संकेतक और सीमा तुलना का उपयोग करें, कोड कार्यान्वयन काफी सरल है।

जोखिम विश्लेषण

  1. असफल ब्रेकआउट जोखिमः जब कठोरता सीमा से अधिक हो जाती है, तो यह पूरी तरह से गारंटी नहीं दी जा सकती है कि कीमतें ऊपरी रेल को तोड़ देंगी, जिसमें झूठे ब्रेकआउट का एक निश्चित जोखिम होता है।

  2. पॉलबैक रेंज का जोखिमः शॉर्टिंग करते समय पॉलबैक की विशिष्ट रेंज और स्थान की भविष्यवाणी नहीं की जा सकती है, जिससे बहुत अधिक नुकसान का खतरा होता है।

  3. मापदंड अनुकूलन जोखिमः संदर्भ मापदंड बाजार परिवर्तनों के लिए पूरी तरह से अनुकूलित नहीं हो सकते हैं, और वास्तविक परिस्थितियों के अनुसार लगातार परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है।

  4. लगातार व्यापारिक जोखिमः इस रणनीति की अपेक्षाकृत उच्च व्यापारिक आवृत्ति व्यापारिक लागतों और फिसलने से होने वाले नुकसान को बढ़ाती है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. मापदंडों का अनुकूलन करें: मापदंडों का इष्टतम संयोजन खोजने के लिए विभिन्न बाजारों के तहत मापदंड सेटिंग्स का परीक्षण करें। उदाहरण के लिए, व्यापार आवृत्ति को कम करने के लिए चलती औसत लंबाई बढ़ाएं।

  2. स्टॉप लॉस जोड़ें: एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस लॉजिक सेट करें। एटीआर के आधार पर स्टॉप लॉस सेट किया जा सकता है।

  3. अन्य संकेतकों को शामिल करें: विशिष्ट प्रवेश बिंदुओं को निर्धारित करने और झूठे ब्रेकआउट की संभावना को कम करने के लिए एमएसीडी और केडी जैसे संकेतकों को जोड़ा जा सकता है।

  4. बाहर निकलने की स्थितियों को अनुकूलित करेंः प्रवृत्ति संकेतकों का उपयोग प्रवृत्ति उलटों की विशेषताओं को निर्धारित करने और अधिक सटीक बाहर निकलने की स्थितियों को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।

सारांश

कुल मिलाकर, कठोरता ब्रेकथ्रू रणनीति काफी सरल और व्यावहारिक है। यह कुछ व्यावहारिक मूल्य के साथ, पूर्व में संभावित मूल्य ब्रेकआउट्स और पॉलबैक की भविष्यवाणी कर सकती है। लेकिन हमें झूठे ब्रेकआउट्स और पॉलबैक रेंज के मुद्दों पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है, और पैरामीटर अनुकूलन और अन्य तकनीकी संकेतकों के जोड़ के माध्यम से अधिक सटीक व्यापारिक अवसरों को कैप्चर करने की आवश्यकता है।

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//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Stiffness Indicator script may be freely distributed under the MIT license.
strategy("Stiffness Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_value=0.075)


maLength = input(title="Moving Average Length", minval=1, defval=100)
stiffLength = input(title="Stiffness Length", minval=1, defval=60)
stiffSmooth = input(title="Stiffness Smoothing Length", minval=1, defval=3)
threshold = input(title="Threshold", minval=1, defval=90)
highlightThresholdCrossovers = input(title="Highlight Threshold Crossovers ?", type=input.bool, defval=false)


bound = sma(close, maLength) - 0.2 * stdev(close, maLength)
sumAbove = sum(close > bound ? 1 : 0, stiffLength)
stiffness = ema(sumAbove * 100 / stiffLength, stiffSmooth)


long_cond = crossover(stiffness, threshold)
long_close = stiffness > threshold and falling(stiffness, 1)
short_cond = crossunder(stiffness, threshold) or stiffness < threshold and falling(stiffness, 1)
short_close = stiffness < threshold and rising(stiffness, 1)


strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_cond)
strategy.close("Long", when=long_close)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_cond)
strategy.close("Short", when=short_close)


transparent = color.new(color.white, 100)

bgColor = highlightThresholdCrossovers ? stiffness > threshold ? #0ebb23 : color.red : transparent
bgcolor(bgColor, transp=90)

plot(stiffness, title="Stiffness", style=plot.style_histogram, color=#f5c75e, transp=0)
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