बैंडपास फ़िल्टरिंग प्रवृत्ति निष्कर्षण रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
बैंड-ट्रेड और बैंड-ट्रेड प्रवृत्ति निकासी रणनीति एक बैंड-ट्रेड और बैंड-ट्रेड फ़िल्टर पर आधारित स्टॉक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह रणनीति सूचकांक-भारित चलती औसत और बैंड-ट्रेड और बैंड-ट्रेड और बैंड-ट्रेड प्रवृत्ति निकासी के लिए मूल्य श्रृंखला का उपयोग करती है, कीमत में प्रवृत्ति घटक को निकालने के लिए, और कुछ मापदंडों के साथ स्थिति के लिए एक संकेत के रूप में।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति पहले एक द्वि-सूचक भारित चलती औसत का निर्माण करती है, जो चलती औसत की समय अवधि और स्लाइडिंग को नियंत्रित करने के लिए Length और Delta पैरामीटर को समायोजित करती है। फिर, एक गणितीय परिवर्तन के एक सेट का उपयोग करके, कीमतों की एक श्रृंखला में ट्रेंडिंग घटकों को निकालने के लिए, xBandpassFilter चर में संग्रहीत किया जाता है। अंत में, xBandpassFilter की सरल चलती औसत xMean की गणना की जाती है।
जब xMean पर ट्रिगर पैरामीटर सेट किया गया है, तो इसे ओवरहेड किया जाता है। ट्रिगर स्तर को समायोजित करके, आप गोदाम बनाने और गोदाम की संवेदनशीलता को नियंत्रित कर सकते हैं।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- दोहरे सूचकांक भारित चलती औसत का उपयोग करने से मूल्य श्रृंखला में कुछ शोर को प्रभावी ढंग से हटा दिया जाता है, जिससे रणनीति अधिक स्थिर हो जाती है।
- एक पारदर्शी फ़िल्टर केवल मूल्य अनुक्रम में प्रवृत्ति के घटकों को निकालता है, जिससे रणनीति को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाने के लिए आघात से भ्रामक होने से बचा जाता है।
- कम रणनीतिक मापदंडों के साथ, जोखिम को समायोजित करना और नियंत्रित करना आसान है।
जोखिम विश्लेषण
- रणनीति में समय की देरी है, जो मूल्य में तेजी से बदलाव के अवसर को खो सकती है।
- दोहरे सूचकांक भारित चलती औसत और बैंड-फिल्टर दोनों ही कम-प्रवाह फ़िल्टरिंग के प्रभाव को प्रभावित करते हैं, जो उच्च आवृत्ति संकेतों को फ़िल्टर करते हैं और रणनीति की संवेदनशीलता को कम करते हैं।
- यदि पैरामीटर को गलत तरीके से सेट किया जाता है, तो फ़िल्टरिंग प्रभाव बहुत मजबूत होता है और एक मजबूत प्रवृत्ति के अवसर को याद किया जा सकता है।
ट्रिगर स्तर नियंत्रण रणनीतियों की संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए लेंथ पैरामीटर को उचित रूप से छोटा करके देरी को ठीक किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
- एक स्टॉप-लॉस रणनीति को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है जो व्यक्तिगत नुकसान को नियंत्रित करती है।
- रणनीतियों की स्थिरता को सुधारने के लिए एक दीर्घकालिक और अल्पकालिक द्वि-समानांतर प्रणाली का उपयोग करना।
- बाजार के कारोबार की मात्रा जैसे अन्य संकेतकों के साथ मिलकर, एक पलटाव के संकेतों का आकलन किया जा सकता है, जिससे उतार-चढ़ाव की स्थिति में कैद होने से बचा जा सकता है।
- इस रणनीति को और अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाने के लिए मशीन लर्निंग या आनुवांशिक एल्गोरिदम का उपयोग करके पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है।
संक्षेप
यह रणनीति समग्र रूप से स्थिर है और मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजारों में बेहतर प्रदर्शन करती है। इसे कई तरीकों से और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है ताकि यह अधिक बाजार की स्थिति में स्थिर लाभप्रदता बनाए रखे। यह रणनीति आगे के अध्ययन और आवेदन के लायक है।
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start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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//@version = 2
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// Copyright by HPotter v1.0 14/12/2016
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// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="Extracting The Trend Strategy Backtest")
Length = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Trigger = input(0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=blue, linestyle=line)
xPrice = hl2
beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
xBandpassFilter = 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
pos = iff(xMean > Trigger, 1,
iff(xMean < Trigger, -1, nz(pos[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)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xMean, color=red, title="ExTrend")