डबल के-लाइन भविष्यवाणी समापन रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति का उद्देश्य अगले 15 मिनट K लाइन के समापन मूल्य की भविष्यवाणी करना है, यह पिछले दो 30 मिनट K लाइन के उद्घाटन और समापन मूल्य का विश्लेषण करके किया जाता है। यह निर्धारित करने के लिए कि क्या 15 मिनट K लाइन आगे बढ़ने, नीचे जाने या संरेखित होने के लिए प्रवृत्ति के आधार पर होगी।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क predictNextCandleClose फ़ंक्शन में है। यह फ़ंक्शन K लाइन के पहले दो 30 मिनट के उद्घाटन और समापन मूल्य को इनपुट पैरामीटर के रूप में स्वीकार करता है।
यदि अंतिम 30 मिनट की K लाइन के समापन की कीमत खुली कीमत से अधिक है, तो इसे एक बहुमुखी प्रवृत्ति माना जाता है; यदि यह खुली कीमत से कम है, तो यह एक खाली प्रवृत्ति है। यदि उलटी गिनती की दूसरी 30 मिनट की K लाइन भी उसी बहुमुखी प्रवृत्ति को दिखाती है, तो यह माना जाता है कि प्रवृत्ति मजबूत है, और यह भविष्यवाणी की जाती है कि अगली 15 मिनट की K लाइन भी इस प्रवृत्ति को जारी रखेगी।
विशेष रूप से, यदि हाल ही में दो 30 मिनट K लाइनें बंद हो गई हैं (खोलने की कीमत खोलने की कीमत से अधिक है), तो अगले 15 मिनट K लाइन के बंद होने की कीमत की भविष्यवाणी वर्तमान K लाइन के बंद होने की कीमत से अधिक होगी। अंतिम 30 मिनट K लाइन के बंद होने और खोलने की कीमत का अंतर।
यदि हाल ही में दो 30 मिनट K लाइन बंद हो गया है (बंद कीमत खुले मूल्य से कम है), तो अगले 15 मिनट K लाइन के बंद होने की कीमत वर्तमान K लाइन बंद होने की कीमत से कम होगी पिछले 30 मिनट K लाइन के उद्घाटन और समापन मूल्य के अंतर।
यदि हाल ही में दो 30 मिनट K लाइन में से एक में गिरावट आई है, तो कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं है, इस समय अगले 15 मिनट K लाइन के समापन मूल्य की भविष्यवाणी अंतिम 30 मिनट K लाइन के समापन मूल्य के समान होगी।
इस प्रकार, पिछले K-लाइन की जानकारी का उपयोग भविष्य के अल्पकालिक मूल्य आंदोलनों को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, जो ट्रेडिंग निर्णयों के लिए एक संदर्भ के रूप में कार्य करता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस प्रकार की डबल-के-लाइन भविष्यवाणी रणनीतियों के निम्नलिखित फायदे हैंः
सरल, सहज, समझने में आसान, और शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त
दोहरी के-लाइन निर्णय प्रवृत्ति का उपयोग करके, कुछ शोर को फ़िल्टर करके निर्णय की सटीकता में सुधार किया जा सकता है
15 मिनट के स्तर पर पूर्वानुमान, समय सीमा कम, समय पर स्थिति को समायोजित करने के लिए अनुकूल
वर्तमान और पूर्वानुमानित कीमतों के बीच ट्रेडिंग सिग्नल का आकलन करें और आकस्मिक घटनाओं पर त्वरित प्रतिक्रिया दें
अपूर्ण या फिक्स्ड-डिस्क डेटा के लिए डेटा की मात्रा की आवश्यकता को कम करने के लिए भारी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता नहीं है
जोखिम विश्लेषण
लेकिन इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
केवल ओपनिंग और क्लोजिंग प्राइस को ध्यान में रखते हुए, अधिक के-लाइन विवरण के अभाव में सहायक निर्णय, महत्वपूर्ण संकेतों को याद किया जा सकता है
डबल-के लाइनों में लंबा अंतराल, अल्पकालिक मूल्य में उतार-चढ़ाव के लिए तत्काल प्रतिक्रिया की कमी, समय में देरी
केवल ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर पूर्वानुमान, महत्वपूर्ण घटनाओं के प्रभाव का आकलन करने में असमर्थता, उच्च जोखिम
मल्टीफोकस निर्णय नियम सरल है, गलत सिग्नल उत्पन्न करने के लिए आसान है, सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार किया जाना चाहिए
फिक्स्ड डिस्क डेटा में अक्सर रिक्तियां या अंतराल होते हैं, जो तर्क की सटीकता को बाधित करते हैं
अनुकूलन दिशा
उपरोक्त जोखिमों को ध्यान में रखते हुए, इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार के लिए अधिक सहायक निर्णय संकेतक जैसे कि MACD, KD आदि जोड़ना
अधिक के-लाइन विवरण जैसे कि छाया रेखाएं, संस्थाएं आदि के साथ मूल्य सीमाओं का आकलन करना, बहु-स्थान नियम को पूरा करना
नमूने की मात्रा को बढ़ाएं, K लाइन का आकलन करने के लिए समय सीमा बढ़ाएं, अल्पकालिक शोर से बचें
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए एक कदम-दर-चरण, समय-दर-समय रोकथाम और अन्य साधनों का उपयोग करके हानि को रोकने की रणनीति में वृद्धि
पोजीशन खोलने के नियम को अनुकूलित करें, केवल जब प्रवृत्ति स्पष्ट हो, अनिश्चितता के पुनरावृत्ति से बचें
वास्तविक बाजार के करीब नीति पैरामीटर बनाने के लिए वास्तविक डिस्क के साथ मेल नहीं खाने वाले तर्क को ठीक करने के लिए वास्तविक डिस्क सत्यापन
संक्षेप
इस रणनीति के विश्लेषण के दोहरे K लाइन के उद्घाटन की कीमत की जानकारी भविष्य में अल्पकालिक रुझानों का आकलन करने के लिए, और इस आधार पर व्यापार के संकेतों का उत्पादन, ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्यवाणी रणनीति है. यह रणनीति सरल और आसान है, मात्रा व्यापार के शुरुआती के लिए उपयुक्त है, लेकिन यह भी निर्णय नियम सरल है, सिग्नल गुणवत्ता सीमित है, आदि की समस्या है. हम कई आयामों में अनुकूलन कर सकते हैं सहायक संकेतक, K लाइन विवरण, स्टॉप-लॉस रणनीति, आदि के रूप में, ताकि रणनीति के वास्तविक युद्ध प्रभाव बेहतर हो। कुल मिलाकर, दोहरे K लाइन की भविष्यवाणी रणनीति हमें एक अनुकूलन योग्य पुनरुत्पादन के लिए आधार प्रदान करती है।
/*backtest
start: 2023-01-19 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Sosawolf
//@version=5
strategy("Predict Next Candle Close Strategy", overlay=true)
// Function to predict next candle close based on previous two candles
predictNextCandleClose(open1, close1, open2, close2) =>
if close1 > open1 and close2 > open2
// Bullish trend, predict next candle close to be bullish
close1 + (close1 - open1)
else if close1 < open1 and close2 < open2
// Bearish trend, predict next candle close to be bearish
close1 - (open1 - close1)
else
// Indecisive or ranging market, predict next candle close to be neutral
close1
// Get previous two 30-minute candles' open and close prices
open1 = request.security(syminfo.tickerid, "30", open[1])
close1 = request.security(syminfo.tickerid, "30", close[1])
open2 = request.security(syminfo.tickerid, "30", open[2])
close2 = request.security(syminfo.tickerid, "30", close[2])
// Predict next 15-minute candle close
predictedClose = predictNextCandleClose(open1, close1, open2, close2)
// Plot the predicted close as a line
plot(predictedClose, color=color.blue, linewidth=2, title="Predicted Close")
// Buy condition: Predicted close is higher than the current close
buyCondition = predictedClose > close
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)
// Sell condition: Predicted close is lower than the current close
sellCondition = predictedClose < close
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition)