बियर पावर इंडिकेटर पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
भालू शक्ति रणनीति भालू शक्ति सूचकांक पर आधारित एक मात्रात्मक व्यापार रणनीति है। यह रणनीति बाजार की वर्तमान स्थिति का आकलन करने के लिए दैनिक समापन मूल्य की तुलना में खुलने की शक्ति की गणना करके एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न करती है। जब भालू शक्ति निर्धारित बिक्री स्तर से अधिक हो जाती है, तो घाटे पर जाएं; जब भालू शक्ति निर्धारित खरीद स्तर से कम हो जाती है, तो अधिक करें। यह रणनीति मध्यम-लघु व्यापार के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
भालू शक्ति रणनीति का केंद्रीय संकेतक भालू शक्ति संकेतक है। यह संकेतक बंद मूल्य और खोलने की कीमत के अंतर के आधार पर बाजार की अस्थिर शक्ति की गणना करता है। गणना के लिए सूत्र इस प्रकार हैः
यदि समापन मूल्य < समापन मूल्यः यदि पिछले दिन का समापन मूल्य > पिछले दिन का प्रारंभ मूल्य है: भालू शक्ति = अधिकतम (बंद मूल्य - शुरुआती मूल्य, उच्चतम मूल्य - निम्नतम मूल्य) अन्यथा: भालू शक्ति = उच्चतम मूल्य - निम्नतम मूल्य यदि समापन मूल्य > = उद्घाटन मूल्यः यदि पिछले दिन का समापन मूल्य > पिछले दिन का प्रारंभ मूल्य है: भालू बल = अधिकतम (पिछले दिन का समापन मूल्य - न्यूनतम मूल्य, उच्चतम मूल्य - समापन मूल्य) अन्यथा: भालू शक्ति = अधिकतम (खुलने की कीमत - न्यूनतम मूल्य, उच्चतम मूल्य - समापन मूल्य)
इस सूत्र का मूल विचार यह है कि यदि उस दिन का समापन मूल्य <प्रारंभिक मूल्य है, तो यह दर्शाता है कि उस दिन के बाजार में गिरावट की ताकत है, जो एक भालू बाजार का प्रदर्शन है; यदि समापन मूल्य >=प्रारंभिक मूल्य है, तो यह दर्शाता है कि उस दिन के बाजार में वृद्धि की ताकत या संश्लेषण है, जो एक बहुमुखी बाजार है। सूत्र में पिछले दिन का डेटा शामिल है, ताकि ताकत की निरंतरता सुनिश्चित की जा सके।
इस रणनीति के लिए एक बेंचमार्क और एक खरीद लाइन निर्धारित की जाती है। जब बेंचमार्क बेंचमार्क के ऊपर होता है, तो इसे खाली कर दिया जाता है; जब खरीद लाइन बेंचमार्क के नीचे होती है, तो इसे बढ़ा दिया जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
रणनीतिक संकेतों का स्रोत अद्वितीय है और कुछ हद तक पूर्वानुमानित है। पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण में भालू शक्ति सूचक का उपयोग शायद ही कभी किया जाता है, जो बाजार संरचना का न्याय करने के लिए एक नया परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है।
रणनीति को वापस लेने के लिए नियंत्रित किया जा सकता है और कुछ जोखिम प्रबंधन कार्य करता है। बाजार को बड़े पैमाने पर ट्रैक करने की रणनीति के विपरीत, भालू बल रणनीति केवल व्यापार निर्देश जारी करती है जब बाजार में स्पष्ट ओवरहेड और खाली सिर के संकेत होते हैं, जिससे अनावश्यक नुकसान से बचा जा सकता है।
इसे लागू करने में कोई कठिनाई नहीं है और इसे लागू करना आसान है। इस रणनीति को केवल समापन और समापन मूल्य की आवश्यकता होती है और कोड तर्क सरल है।
आवश्यकतानुसार लचीलापन अनुकूलित किया जा सकता है। रणनीति को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न बाजारों के अनुसार खरीद और बिक्री लाइन की स्थिति को समायोजित किया जा सकता है, रिवर्स ट्रेडिंग लॉजिक सेट किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस तरह की रणनीतियों के साथ कुछ अन्य जोखिम भी हैं:
बाजार लंबे समय तक अस्थिरता में रह सकता है, जब रणनीति ट्रेंड से उत्पन्न भारी लाभ को प्रभावी ढंग से पकड़ने में असमर्थ होती है। इस समय, रणनीति का लाभ मुख्य रूप से खरीद और बिक्री अंतर से प्राप्त हो सकता है।
भालू शक्ति सूचकांक एक सौ प्रतिशत विश्वसनीय निर्णय सूचकांक नहीं है, खरीद और बिक्री संकेतों को विफल कर सकता है। इस मामले में, अन्य संकेतकों के साथ संयोजन की आवश्यकता होती है।
रणनीति केवल एक या दो संकेतकों के आधार पर सिग्नल उत्पन्न करती है, जिससे अति-अनुकूलन हो सकता है। वास्तविक व्यापार में, एक एकल रणनीति आसानी से विफल हो जाती है, संपत्ति विनियोजन और जोखिम प्रबंधन के लिए कई रणनीतियों के संयोजन की आवश्यकता होती है।
रणनीति में लेन-देन की लागत और स्लिप पॉइंट के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखा गया है। वास्तविक लेनदेन में इन दोनों के प्रभाव को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है, रणनीति को लागू करते समय इन दोनों कारकों के सिमुलेशन की आवश्यकता होती है।
अनुकूलन दिशा
इस तरह की रणनीतियों को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप लॉजिक को बढ़ाएं। समय पर स्टॉप लॉजिक से नुकसान को कम किया जा सकता है जब बाजार की चाल रणनीति संकेतों के अनुरूप नहीं होती है।
अन्य संकेतकों के सत्यापन को जोड़ना। जैसे कि औसत रेखा, उतार-चढ़ाव और अन्य संकेतकों को जोड़कर भालू बल संकेतकों के संकेतों को सत्यापित करना, विफलता को रोकने के लिए।
मशीन लर्निंग मॉडल को शामिल करना। अधिक विश्वसनीय बहुआयामी निर्णय मॉडल स्थापित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क, एसवीएम आदि जैसे भालू शक्ति संकेतकों को प्रशिक्षित करना।
खरीद और बिक्री लाइनों की स्थिति का अनुकूलन करें. सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन का पता लगाने के लिए प्रतिक्रिया का उपयोग किया जा सकता है. बाजार प्रोफ़ाइल के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए अनुकूलित खरीद और बिक्री लाइनों को सेट किया जा सकता है.
ट्रेंड फॉलोइंग मैकेनिज्म को बढ़ाएं। ट्रेंड मार्केट की पहचान करने के बाद, ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति में बदलाव करें ताकि अधिक लाभ हो सके।
संक्षेप
इस रणनीति को नियंत्रित रूप से वापस लिया जा सकता है, इसे लागू करने में कोई कठिनाई नहीं है, और यह मध्यम-लघु व्यापार के लिए उपयुक्त है। हम इस रणनीति को कई आयामों में अनुकूलित कर सकते हैं जैसे कि स्टॉप लॉस, सिग्नल सत्यापन और मशीन लर्निंग आदि को शामिल करना, जिससे यह एक स्थिर और विश्वसनीय मात्रात्मक रणनीति बन जाए।
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2023-12-30 01:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 26/01/2017
// Bear Power Indicator
// To get more information please see "Bull And Bear Balance Indicator"
// by Vadim Gimelfarb.
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strategy(title = "Bear Power Strategy")
SellLevel = input(10, step=0.01)
BuyLevel = input(1, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(SellLevel, color=red, linestyle=line)
hline(BuyLevel, color=green, linestyle=line)
value = iff (close < open ,
iff (close[1] > open , max(close - open, high - low), high - low),
iff (close > open,
iff(close[1] > open, max(close[1] - low, high - close), max(open - low, high - close)),
iff(high - close > close - low,
iff (close[1] > open, max(close[1] - open, high - low), high - low),
iff (high - close < close - low,
iff(close > open, max(close - low, high - close),open - low),
iff (close > open, max(close[1] - open, high - close),
iff(close[1] < open, max(open - low, high - close), high - low))))))
pos = iff(value > SellLevel, -1,
iff(value <= BuyLevel, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(value, style=line, linewidth=2, color=blue)