मूल्य चैनल ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-16 14:22:57
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इस रणनीति को Price Channel Breakout Strategy कहा जाता है। इसका मुख्य विचार बाजार की प्रवृत्ति और दिशा निर्धारित करने के लिए मूल्य चैनल का उपयोग करना है और जब कीमत चैनल से बाहर निकलती है तो स्थिति स्थापित करना है। यह पहले मूल्य चैनल रेंज को आकर्षित करेगा, फिर यह तय करेगा कि क्या दो लगातार लाल या हरे रंग की K-लाइनें हैं। यदि अंतिम K-लाइन चैनल की आधी चौड़ाई को तोड़ती है और चैनल के बाहर बंद हो जाती है, तो यह खरीद या बिक्री संकेत उत्पन्न करेगी।

रणनीति तर्क

रणनीति मूल्य चैनल के ऊपरी और निचले रेल को निर्धारित करने के लिए उच्चतम))) और निम्नतम))) कार्यों का उपयोग करके अतीत में एक निश्चित अवधि में उच्चतम उच्चतम और निम्नतम निम्नतम की गणना करती है। चैनल के मध्य बिंदु को ऊपरी और निचले रेल के औसत के रूप में परिभाषित किया जाता है। फिर यह K-लाइन शरीर के आकार की गणना करता है और यह निर्धारित करने के लिए SMA का उपयोग करके इसे चिकना करता है कि क्या अंतिम K-लाइन शरीर औसत शरीर के आधे से बड़ा है। यह यह भी फैसला करता है कि क्या अंतिम दो K-लाइन एक ही दिशा में हैं (दो लगातार लाल या हरे रंग के) । जब ये शर्तें पूरी होती हैं, तो यह खरीद / बिक्री संकेत उत्पन्न करता है और बंद हो जाता है जब मूल्य चैनल दिशा में वापस गिर जाता है।

लाभ विश्लेषण

यह एक ब्रेकआउट रणनीति है जो समग्र प्रवृत्ति का न्याय करने के लिए मूल्य चैनल का उपयोग करती है। इसके निम्नलिखित फायदे हैंः

समग्र रुझान की दिशा निर्धारित करने के लिए मूल्य चैनल का उपयोग करने से प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर किया जा सकता है।
एक ही दिशा में चैनल के माध्यम से लगातार दो के-लाइन टूटने से अधिक गति और ब्रेकआउट की उच्च सफलता दर का संकेत मिलता है।
औसत शरीर के आधे से अधिक के-लाइन शरीर का न्याय करना झूठे ब्रेकआउट से गुमराह होने से बचा सकता है।
रणनीतिक तर्क सरल और लागू करने में आसान है।
चैनल अवधि, ट्रेडिंग उत्पाद, ट्रेडिंग घंटे आदि जैसे अनुकूलन योग्य मापदंड इसे अत्यधिक अनुकूलन योग्य बनाते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं:

अभी भी असफल पलायन की संभावना है, जिससे नुकसान हो सकता है।
जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है तो मूल्य चैनल विफल हो सकता है।
स्टॉप लॉस तंत्र की अनुपस्थिति घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में विफल रहती है।
सरल व्यापारिक नियमों में अति-अनुकूलन के जोखिम होते हैं।
अधिक जटिल बाजार परिवेशों के अनुकूल नहीं हो पाते।

संबंधित समाधान हैंः

ब्रेकआउट की सफलता दर में सुधार के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।
अस्थिर बाजार से बचने के लिए अस्थिरता सूचकांक जोड़ें।
मोबाइल स्टॉप लॉस जोड़ें.
ओवरफिटिंग की जांच के लिए जटिलता परीक्षण करें।
अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को बढ़ाएं।

अनुकूलन दिशाएँ

मुख्य अनुकूलन दिशाएं हैंः

जोखिमों को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें। एटीआर के आधार पर मूल्य प्रतिगमन स्टॉप लॉस या मोबाइल स्टॉप लॉस सेट करें।
चैनल अवधि, ब्रेकआउट थ्रेशोल्ड आदि जैसे मापदंडों का अनुकूलन करें आनुवंशिक एल्गोरिथ्म, ग्रिड खोज आदि के माध्यम से इष्टतम मापदंडों का पता लगाएं।
ब्रेकआउट की निश्चितता बढ़ाने के लिए फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें। उदाहरण के लिए, ब्रेकआउट की पुष्टि करने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम को मिलाएं।
अधिक डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमान क्षमता और अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए LSTM जैसे मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें।
पोर्टफोलियो अनुकूलन करना, ऑर्टोगोनालिटी प्राप्त करने और समानताओं को कम करने के लिए विभिन्न प्रकार की ब्रेकआउट रणनीतियों का संयोजन करना।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, यह प्रवृत्ति को निर्धारित करने और ब्रेकआउट संकेतों की खोज करने के लिए मूल्य चैनल पर आधारित एक मात्रात्मक रणनीति है। इसका ट्रेंड का न्याय करने और ब्रेकआउट की पुष्टि करने का लाभ है, लेकिन इसमें झूठे ब्रेकआउट के कुछ जोखिम भी हैं। हम जोखिमों को कम करने के लिए पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस, फ़िल्टर आदि जोड़कर रणनीति में सुधार कर सकते हैं। इस बीच, मशीन लर्निंग मॉडल पेश करने से भविष्य कहने की क्षमता में और वृद्धि हो सकती है। कुल मिलाकर, यह एक आशाजनक मात्रात्मक रणनीति दृष्टिकोण है जिसे शोध और सुधार करने लायक है।

/*backtest
start: 2023-12-16 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=2
strategy(title = "Noro's Price Channel Strategy v1.0", shorttitle = "Price Channel str 1.0", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
pch = input(30, defval = 30, minval = 2, maxval = 200, title = "Price Channel")
showcl = input(true, defval = true, title = "Show center-line")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
src = close

//Price channel
lasthigh = highest(src, pch)
lastlow = lowest(src, pch)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
col = showcl ? blue : na
plot(center, color = col, linewidth = 2)

//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
rbars = sma(bar, 2) == -1
gbars = sma(bar, 2) == 1

//Signals
body = abs(close - open)
abody = sma(body, 10)
up = rbars and close > center and body > abody / 2
dn = gbars and close < center and body > abody / 2
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body > abody / 2

//Trading
if up
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)

if dn
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)
    
if exit
    strategy.close_all()

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