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बीटीसी हैश रिबन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 12:13:54
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अवलोकन

बीटीसी हैश रिबन रणनीति बिटकॉइन नेटवर्क के हैश दर संकेतक का उपयोग करती है जब खनिक के आत्मसमर्पण समाप्त हो जाते हैं और वसूली शुरू होती है, और जब खनिक आत्मसमर्पण करना शुरू करते हैं, तो खनिक चक्र के उतार-चढ़ाव से लाभान्वित होने के लिए लंबे समय तक जाने के लिए।

रणनीति तर्क

यह रणनीति ट्रेडिंग दृश्य पर बिटकॉइन की दैनिक हैश दर दिखाने के लिए IntoTheBlock डेटा का उपयोग करती है। यह तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत की गणना करती है। जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह लंबी जाती है, यह मानते हुए कि खनिक के आत्मसमर्पण का अंत हो गया है और वसूली शुरू हो गई है। जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से नीचे जाती है, तो यह छोटी जाती है, यह मानते हुए कि खनिक आत्मसमर्पण करना शुरू कर रहे हैं।

विशेष रूप से, रणनीति दो चलती औसत रेखाओं को परिभाषित करती हैः सिग्नललाइन (डिफ़ॉल्ट लंबाई 30 दिन) और लॉन्गलाइन (डिफ़ॉल्ट लंबाई 60 दिन) । जब सिग्नललाइन लॉन्गलाइन के ऊपर पार करती है, तो इसे एक लंबा संकेत माना जाता है; जब सिग्नललाइन लॉन्गलाइन के नीचे पार करती है, तो इसे एक छोटा संकेत माना जाता है। दिशा पैरामीटर के अनुसार, रणनीति संबंधित संकेत दिखाई देने पर लंबी या छोटी स्थिति खोलती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बिटकॉइन नेटवर्क की विशेषताओं का उपयोग करता है, व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए हैश दर के माध्यम से खनिकों के विस्तार और संकुचन चक्र को दर्शाता है। यह बिटकॉइन की कीमतों के जटिल विश्लेषण से बचता है, नेटवर्क डेटा का उपयोग एक भविष्य कहने वाला संकेतक के रूप में करता है, जो अपेक्षाकृत सरल और विश्वसनीय है।

एक और लाभ मापदंडों की छोटी संख्या है। मुख्य केवल तेजी से और धीमी गति से चलती औसत की लंबाई सेटिंग्स हैं, जो ओवरफिटिंग के बिना बहुत सरल है। साथ ही, चलती औसत चयन के लिए कई एल्गोरिदम प्रदान किए जाते हैं, जो लचीले समायोजन की अनुमति देते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम हैश दर डेटा प्रदाता की गुणवत्ता है। यदि डेटा गुणवत्ता के मुद्दे हैं, तो यह संकेतों की सटीकता को गंभीर रूप से प्रभावित करेगा। वर्तमान में IntoTheBlock अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा प्रदान करता है, लेकिन इसकी स्थिरता पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है।

एक अन्य जोखिम स्वयं बाजार का प्रणालीगत जोखिम है। भले ही खनिकों के विस्तार और संकुचन की विशेषताओं को कैप्चर किया जाए, फिर भी यह समग्र बाजार में बड़े उतार-चढ़ाव की स्थिति में नुकसान का सामना कर सकता है। प्रणालीगत जोखिम निर्धारित करने के लिए अधिक बाजार संकेतकों की निगरानी करने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

स्थिति खोलने पर विश्वास बढ़ाने के लिए मूल्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करें, जैसे कि K-लाइन पैटर्न संकेतकों, चलती औसत संकेतकों आदि का संयोजन। केवल तभी स्थिति खोलें जब दोनों लंबे या छोटे संकेतों का संकेत दें।

रणनीति बनाने के लिए विभिन्न चक्रों के आधार पर हैश रिबन संकेतकों का परीक्षण करें। उदाहरण के लिए, बहुत अधिक शोर को फ़िल्टर करने और बड़े समय सीमाओं पर प्रवृत्ति उलट को निर्धारित करने के लिए साप्ताहिक या मासिक संकेतकों का उपयोग करें।

हैश रेट के प्रमुख उलट बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का प्रयास करें। निश्चित पैरामीटर चलती औसत की तुलना में, मशीन लर्निंग मॉडल उलट के जटिल लक्षणों का बेहतर अनुकरण कर सकते हैं।

निष्कर्ष

इस रणनीति का समग्र तर्क स्पष्ट और सरल है। बिटकॉइन नेटवर्क के अपने डेटा के माध्यम से खनिक चक्र को प्रतिबिंबित करके, यह जटिल मूल्य पूर्वानुमानों से बचते हुए व्यापार संकेत बनाता है, जिससे इसे एक निश्चित विश्वसनीयता मिलती है। लेकिन बाजार के प्रणालीगत जोखिमों के प्रभाव को कम करने और स्थिर लाभप्रदता में सुधार के लिए अभी भी आगे अनुकूलन और संयोजन की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Powerscooter
// Since IntoTheBlock only provides daily hashrate data, this chart might look chunky on lower timeframes, even with smoothing.

//@version=5
strategy("BTC Hashrate ribbons", overlay = true)
enableDirection = input(0, title="Both(0), Long(1), Short(-1)", group="Direction")
smoothingS = input.string(title="Smoothing short MA", defval="SMA", options=["SMA", "RMA", "EMA", "WMA"], group="Hashrate Settings")
SmoothLengthS = input(30, 'Short MA length', group="Hashrate Settings")
smoothingL = input.string(title="Smoothing long MA", defval="SMA", options=["SMA", "RMA", "EMA", "WMA"], group="Hashrate Settings")
SmoothLengthL = input(60, 'Long MA length', group="Hashrate Settings")
ma_functionS(source, length) =>
	switch smoothingS
		"RMA" => ta.rma(source, length)
		"SMA" => ta.sma(source, length)
		"EMA" => ta.ema(source, length)
		=> ta.wma(source, length)
ma_functionL(source, length) =>
	switch smoothingL
		"RMA" => ta.rma(source, length)
		"SMA" => ta.sma(source, length)
		"EMA" => ta.ema(source, length)
		=> ta.wma(source, length)

HashRate = request.security("INTOTHEBLOCK:BTC_HASHRATE", "D", close)

SignalLine = ma_functionS(HashRate, SmoothLengthS)
LongLine = ma_functionL(HashRate, SmoothLengthL)

plot(ma_functionS(HashRate, SmoothLengthS), "Short MA", color=color.yellow)
plot(ma_functionL(HashRate, SmoothLengthL), "Long MA", color=color.blue)

LongCondition = ta.crossover(SignalLine, LongLine)
ShortCondition = ta.crossunder(SignalLine, LongLine)

//Long Entry Condition
if LongCondition and (enableDirection == 1 or enableDirection == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if LongCondition and (enableDirection == -1)
    strategy.close("Short")

//Short Entry condition
if ShortCondition and (enableDirection == -1 or enableDirection == 0)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if ShortCondition and (enableDirection == 1)
    strategy.close("Long")
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