रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण और चलती औसत संकेतकों पर आधारित अल्पकालिक व्यापार रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
रैखिक रिवर्स चैनल रणनीति एक लघु-रेखा व्यापार रणनीति है जो रैखिक रिवर्स विश्लेषण और औसत दर्जे के संकेतक पर आधारित है। यह रणनीति रैखिक रिवर्स चैनल और हल चलती औसत को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करना और कम जोखिम वाले प्रवेश बिंदुओं को ढूंढना है।
रणनीति सिद्धांत
रैखिक रिवर्सन चैनल रणनीति मुख्य रूप से दो संकेतकों पर आधारित हैः
रैखिक प्रतिगमन चैनल (Linear Regression Channel): रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण के माध्यम से गणना की गई चैनल की सीमा। रणनीति में 55 दिनों की लंबाई की रैखिक प्रतिगमन रेखा निर्धारित की गई है, जो कीमतों की दीर्घकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है। साथ ही चैनल की ऊपरी सीमा रेखा की गणना की जाती है, जो उच्च गर्मी वाले मूल्य क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करती है।
Hull Moving Average (Hull Moving Average): एक ट्रेंड ट्रैकिंग इंडिकेटर जो 400 दिनों की लंबाई के साथ चलती औसत के समान है, जिसका उपयोग कीमतों की समग्र प्रवृत्ति और दिशा का आकलन करने के लिए किया जाता है।
लेन-देन का तर्क इस प्रकार है:
जब कीमत चैनल ऊपरी सीमा से नीचे होती है और 400-दिन की हल चलती औसत से नीचे होती है, तो अधिक करें; जब कीमत फिर से ऊपर की ओर वापस आती है और मध्य रेखा से ऊपर की ओर जाती है, तो स्थिति को बंद करें।
इस प्रकार, आप कम कीमतों को खरीद सकते हैं और जब कीमतें फिर से ऊपर की ओर जाती हैं, तो लाभ प्राप्त कर सकते हैं।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
रैखिक रिवर्सन चैनल कीमतों की गर्मी और दीर्घकालिक रुझान की दिशा को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने में मदद करता है, जिससे उतार-चढ़ाव की स्थिति में अंधाधुंध प्रवेश से बचा जा सकता है।
हॉल मूविंग एवरेज शॉर्ट-टर्म मार्केट के शोर को फ़िल्टर करता है, जिससे कि प्रवेश का समय स्पष्ट हो सके।
रणनीति कम है, और वापस लेने का जोखिम कम है। बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान उच्च और निम्न का पीछा नहीं किया जाएगा।
लाभ स्पष्ट है, और आमतौर पर एक छोटे या मध्यम लेनदेन में अच्छा लाभ मिलता है।
जोखिम विश्लेषण
इस प्रकार, एक रैखिक वापसी चैनल रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
बैल बाजार में, रैखिक वापसी चैनल समतल हो सकता है या कमजोर हो सकता है, जिससे खरीदारी के अवसरों को याद किया जा सकता है। इसे उचित पैरामीटर समायोजन द्वारा अनुकूलित किया जा सकता है।
जब कोई आकस्मिक घटना एक महत्वपूर्ण समायोजन का कारण बनती है, तो स्टॉपलाइन को तोड़ दिया जा सकता है, जिससे अधिक नुकसान होता है। स्टॉपलाइन अनुपात को एकल नुकसान को नियंत्रित करने के लिए सेट किया जा सकता है।
यदि रिवर्स को गहराई से गिरा दिया जाता है, तो Hull औसत रेखा से नीचे, आप लाभ के लिए अपने स्तर को प्राप्त नहीं कर सकते। Hull औसत रेखा पैरामीटर को समायोजित कर सकते हैं या स्टॉप-लॉस लाइन सेट कर सकते हैं।
लेनदेन की आवृत्ति बहुत कम हो सकती है। लेनदेन की आवृत्ति को बढ़ाने के लिए, रैखिक रिटर्न चक्र को कम किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
एक रैखिक रिवर्सन चैनल रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
गतिशील रूप से रैखिक रिटर्न चैनल मापदंडों को समायोजित करें ताकि चैनल वास्तविक मूल्य उतार-चढ़ाव के करीब हो।
प्रवृत्ति के मोड़ को बेहतर ढंग से निर्धारित करने के लिए Hull Average Parameter का अनुकूलन करना।
एकल हानि के जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए, ट्रैक स्टॉप पॉइंट्स को चैनल के भीतर सेट करें।
अस्थिरता सूचकांकों को बढ़ाएं, और भूस्खलन के दौरान स्थिति को कम करें।
व्यापार की मात्रा के साथ एक वास्तविक सफलता का आकलन करें।
संक्षेप
रैखिक रिवर्सन चैनल रणनीति एक अधिक मजबूत प्रवृत्ति अनुवर्ती रणनीति है। यह बाजार के शोर से बचने के लिए और प्रवृत्ति की शुरुआत में सही दिशा में जाने के लिए है। पैरामीटर अनुकूलन और सूचक संयोजन के माध्यम से, यह अपने व्यापार जोखिम को और कम कर सकता है और लाभप्रदता में सुधार कर सकता है। यह रणनीति मध्यम-लंबी लाइन के लिए उपयुक्त है और इसे बार-बार संचालित करने की आवश्यकता नहीं है। कुल मिलाकर, यह मजबूत वास्तविक मूल्य का उपयोग करता है।
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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//@version=4
strategy("Linear Channel", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, currency='USD')
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end = timestamp(input(9999, "End Year"), 1, 1, 0, 0)
_testPeriod() => true
//linreg
length = input(55)
linreg = linreg(close, length, 0)
plot(linreg, color=color.white)
//calc band
Value = input(-2)
sub = (Value/100)+1
Band2 = linreg*sub
plot(Band2, color=color.red)
//HMA as a filter
HMA = input(400, minval=1)
plot(hma(close, HMA), color=color.purple)
long_condition = close < Band2 and hma(close, HMA) < close and _testPeriod()
strategy.entry('BUY', strategy.long, when=long_condition)
short_condition = close > linreg
strategy.close('BUY', when=short_condition)