के-लाइन निर्माण पर आधारित लंबी सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-05 12:37:46
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अवलोकन

यह रणनीति टेस्ला की 4-घंटे की रेखा पर सरल के-लाइन पैटर्न निर्णय नियमों को स्थापित करके लंबी स्थिति ब्रेकआउट ट्रेडिंग का एहसास करती है। रणनीति में सरल कार्यान्वयन, स्पष्ट तर्क, समझने में आसान आदि के फायदे हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति का मूल निर्णय तर्क निम्नलिखित 4 के-लाइन पैटर्न नियमों पर आधारित है:

वर्तमान के-लाइन का सबसे कम मूल्य शुरुआती मूल्य से कम है
वर्तमान के-लाइन की सबसे कम कीमत पिछली के-लाइन की सबसे कम कीमत से कम है
वर्तमान के-लाइन का समापन मूल्य उद्घाटन मूल्य से अधिक है
वर्तमान के-लाइन का समापन मूल्य पिछले के-लाइन के उद्घाटन मूल्य और समापन मूल्य से अधिक है

जब सभी 4 नियम एक ही समय में पूरे हो जाते हैं, तो एक लंबी स्थिति खोलने का कार्य किया जाता है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति स्टॉप लॉस और ले लाभ को बंद करने के लिए भी निर्धारित करती है जब मूल्य स्टॉप लॉस या ले लाभ की शर्तों को ट्रिगर करता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

प्रयोग किए जाने वाले के-लाइन निर्णय के नियम बहुत सरल और सीधा, समझने में आसान और अभ्यास करने में आसान हैं।
यह पूरी तरह से अत्यधिक जटिल तकनीकी संकेतकों के उपयोग के बिना मूल्य संस्थाओं के निर्णय पर आधारित है, और बैकटेस्ट के परिणाम सीधे हैं।
कोड कार्यान्वयन आकार में छोटा है, कुशलता से चलता है, और अनुकूलित और सुधार करने में आसान है।
जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए मापदंडों को समायोजित करके स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट को लचीलापन से सेट किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

ध्यान देने योग्य मुख्य जोखिम हैंः

स्थिति के आकार को ध्यान में रखे बिना स्थिति खोलने के लिए निश्चित मात्रा का उपयोग किया जाता है, जिससे ओवरट्रेडिंग का जोखिम हो सकता है।
ऐसे कोई फ़िल्टर नहीं हैं जो सीमाबद्ध बाजारों में बहुत अधिक अमान्य ट्रेड उत्पन्न कर सकते हैं।
अपर्याप्त बैकटेस्ट डेटा रणनीति के प्रदर्शन का आकलन कर सकता है।

जोखिमों को कम करने के लिए निम्नलिखित तरीकों को अपनाया जा सकता हैः

पूंजी के आकार के आधार पर व्यापार के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए स्थिति आकार मॉडल को शामिल करें।
अस्थिर बाजार स्थितियों में व्यापार के अव्यवस्थित उद्घाटन से बचने के लिए व्यापार फिल्टर जोड़ें।
बैकटेस्ट की अवधि बढ़ाने और परिणामों की विश्वसनीयता में सुधार के लिए अधिक ऐतिहासिक डेटा एकत्र करें।

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति के लिए संभावित अनुकूलन दिशाओं में शामिल हैंः

पूंजी उपयोग अनुपात के आधार पर व्यापार के आकार को निर्धारित करने के लिए स्थिति आकार मॉड्यूल को शामिल करें।
लचीले बाहर निकलने के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ ट्रैकिंग तंत्र डिजाइन करें।
अमान्य ट्रेडों से बचने के लिए ट्रेड फ़िल्टर जोड़ें.
मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करके पैरामीटर का स्वतः अनुकूलन करें.
कई उत्पादों के बीच प्रसारित व्यापार का समर्थन करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति सरल के-लाइन पैटर्न नियमों का उपयोग करके लंबी सफलता व्यापार को महसूस करती है। हालांकि इसमें सुधार के लिए कुछ जगह बची है, सादगी और प्रत्यक्षता के दृष्टिकोण से, यह शुरुआती लोगों के लिए समझने और उपयोग करने के लिए एक बहुत ही उपयुक्त लंबी स्थिति रणनीति है। निरंतर अनुकूलन के साथ, रणनीति प्रदर्शन को और बढ़ाया जा सकता है।

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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/
// © TheQuantScience

//@version=5
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
startDate = input.int(title="Start Date",
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month",
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year",
     defval=2017, minval=1800, maxval=2100)

endDate = input.int(title="End Date",
     defval=8, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title="End Month",
     defval=3, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title="End Year",
     defval=2022, minval=1800, maxval=2100)
     
// Look if the close time of the current bar
// Falls inside the date range
inDateRange = true

// Setting Conditions 
ConditionA = low < open 
ConditionB = low < low[1]
ConditionC = close > open
ConditionD = close > open[1] and close > close[1]

FirstCondition = ConditionA and ConditionB 
SecondCondition = ConditionC and ConditionD
IsLong = FirstCondition and SecondCondition

TakeProfit_long = input(4.00)
StopLoss_long = input(4.00)
Profit = TakeProfit_long*close/100/syminfo.mintick
Loss = StopLoss_long*close/100/syminfo.mintick

EntryCondition = IsLong and inDateRange

// Trade Entry&Exit Condition 
if EntryCondition and strategy.opentrades == 0
    strategy.entry(id = 'Open_Long', direction = strategy.long)
    strategy.exit(id = "Close_Long", from_entry = 'Open_Long', profit = Profit, loss = Loss)

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