के-लाइन पर आधारित लंबी ब्रेकआउट रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में सरल K-लाइन आकृति निर्णय नियम सेट करके, टेस्ला 4 घंटे की लाइन पर लंबी स्थिति तोड़ने के व्यापार को प्राप्त करने के लिए। रणनीति में सरलता, तर्क स्पष्टता और आसानी से समझने जैसे फायदे हैं।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति का मुख्य निर्णय तर्क निम्नलिखित चार K-लाइन आकृति नियमों पर आधारित हैः
- वर्तमान K-लाइन न्यूनतम मूल्य, ओपन मूल्य से कम है
- वर्तमान K लाइन न्यूनतम मूल्य पिछले K लाइन न्यूनतम मूल्य से कम है
- वर्तमान K लाइन समापन मूल्य उद्घाटन मूल्य से अधिक है
- वर्तमान के-लाइन समापन मूल्य पिछले के-लाइन के उद्घाटन और समापन मूल्य से अधिक है
जब उपरोक्त 4 नियम एक साथ पूरा होते हैं, तो बहु-दिशात्मक स्थिति खोलने का संचालन किया जाता है।
इसके अलावा, रणनीति में स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस की स्थिति भी होती है, जब कीमत स्टॉप लॉस या स्टॉप लॉस की स्थिति को ट्रिगर करती है, तो स्टॉप लॉस या स्टॉप लॉस ऑपरेशन किया जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
- K लाइन का उपयोग करने का निर्णय नियम सरल और सीधा है, इसे समझना और अभ्यास करना आसान है।
- यह पूरी तरह से कीमतों पर आधारित है, इसमें जटिल तकनीकी संकेतकों का उपयोग नहीं किया गया है, और इसका प्रभाव सीधे मापा गया है।
- कोड की एक छोटी मात्रा को लागू करना, उच्च दक्षता, अनुकूलन और सुधार के लिए आसान है।
- पैरामीटर के माध्यम से समायोजित किया जा सकता है, स्वतंत्र रूप से सेट करें स्टॉप लॉस स्टॉप शर्तें, नियंत्रण जोखिम
जोखिम विश्लेषण
इस प्रकार के जोखिमों के बारे में ध्यान देने की आवश्यकता हैः
- स्थिति प्रबंधन पर विचार किए बिना एक निश्चित मात्रा के साथ एक स्थिति खोलने के लिए, ओवरवॉल्यूम ट्रेडिंग का जोखिम हो सकता है।
- यदि कोई फ़िल्टर सेट नहीं किया जाता है, तो बहुत अधिक अमान्य लेनदेन हो सकते हैं।
- इस तरह के आंकड़ों से रणनीति के प्रभाव के बारे में गलत निष्कर्ष निकाला जा सकता है।
जोखिम को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः
- स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल में शामिल हों, जो ट्रेडों की संख्या को पूंजी के आकार के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित करता है।
- ट्रेड फ़िल्टरिंग को बढ़ाया गया है, ताकि अस्थिर डिस्क में अव्यवस्थित पोजीशन खोलने से बचा जा सके।
- अधिक ऐतिहासिक डेटा एकत्र करना, समय सीमा को बढ़ाना और परिणामों की विश्वसनीयता में सुधार करना।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति के अनुकूलित क्षेत्रों में शामिल हैंः
- स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़े गए हैं, जो फंड उपयोग अनुपात के आधार पर लेनदेन के आकार को निर्धारित करते हैं।
- एक लचीला खेल को सक्षम करने के लिए एक क्षति-रोकने वाला ट्रैक तंत्र डिजाइन किया गया।
- ट्रेड फ़िल्टरिंग मॉड्यूल जोड़े गए हैं, जो निष्क्रिय ट्रेडों को रोकते हैं।
- मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें।
- बहु-प्रजाति सट्टा व्यापार का समर्थन करता है।
संक्षेप
इस रणनीति के माध्यम से सरल K-लाइन आकृति निर्णय नियम के माध्यम से बहु-ब्रेक ट्रेडों को प्राप्त करने के लिए, हालांकि कुछ सुधार की जगह है, लेकिन सादगी और प्रत्यक्षता के विचार से, यह रणनीति एक लंबी स्थिति रणनीति है जो शुरुआती लोगों को समझने और उपयोग करने के लिए बहुत उपयुक्त है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति के प्रभाव को और अधिक उत्कृष्ट बनाया जा सकता है।
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// © TheQuantScience
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strategy("SimpleBarPattern_LongOnly", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, currency = currency.EUR, initial_capital = 1000, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03)
// Make input options that configure backtest date range
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endYear = input.int(title="End Year",
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// Look if the close time of the current bar
// Falls inside the date range
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// Setting Conditions
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strategy.exit(id = "Close_Long", from_entry = 'Open_Long', profit = Profit, loss = Loss)