मशीन लर्निंग के आधार पर स्टोकैस्टिक अनुकूलन के साथ मूल्य ईएमए

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-26 14:57:08
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अवलोकन

यह रणनीति प्रवृत्तियों में अधिक अवसरों को पकड़ने के लिए स्टोकैस्टिक संकेतक के साथ चिकनी चलती औसत को जोड़ती है। यह मुख्य रूप से ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए विभिन्न अवधियों के साथ दो घातीय चलती औसत का उपयोग करता है, जिसमें प्रवेश समय चयन के लिए स्टोकैस्टिक संकेतक में के लाइन और डी लाइन के क्रॉसओवर के साथ, प्रवृत्तियों में उच्च लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति 12 अवधि और 26 अवधि के चिकनी चलती औसत का उपयोग करती है। जब तेज रेखा नीचे से धीमी रेखा के ऊपर से गुजरती है, तो लंबी हो जाती है। जब तेज रेखा ऊपर से धीमी रेखा के नीचे से गुजरती है, तो छोटी हो जाती है। नकली संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, इसके लिए तेज और धीमी रेखाओं को एक ही दिशा में होना आवश्यक है, लंबी के लिए धीमी रेखा के ऊपर तेज रेखा, और छोटी के लिए धीमी रेखा के नीचे तेज रेखा।

स्टोकैस्टिक संकेतक में K रेखा और D रेखा का क्रॉसओवर प्रवेश समय चयन के लिए उपयोग किया जाता है। जब K रेखा ओवरबॉट लाइन के नीचे से D रेखा के ऊपर से गुजरती है, तो लंबी हो जाती है। जब K रेखा ओवरसोल्ड लाइन के ऊपर से D रेखा के नीचे से गुजरती है, तो छोटी हो जाती है।

स्मूथ मूविंग एवरेज ट्रेंड की दिशा निर्धारित करता है, जबकि स्टोकैस्टिक इंडिकेटर शोर को फ़िल्टर करता है और प्रवेश समय का चयन करता है। इनका संयोजन रुझानों में अधिक लाभदायक अवसर प्राप्त कर सकता है।

रणनीति के फायदे

  • चिकनी चलती औसत की विशेषता ट्रेंड-फॉलो करने वाली है, ट्रेंड को ट्रैक करना आसान है
  • शोर को फ़िल्टर करने और लाभप्रदता में सुधार करने के लिए स्टोकैस्टिक का उपयोग करें
  • तेज और धीमी एमए का संयोजन बेहतर जोखिम-लाभ प्राप्त करने के लिए, जब तेज एमए धीमी एमए में वापस खींचता है, तो प्रवेश करने की अनुमति देता है
  • के लाइन और डी लाइन का क्रॉसओवर समय अनुकूलन को और अधिक प्रदान करता है

इसलिए, यह रणनीति अधिक लाभप्रदता प्राप्त करने के अवसरों को पकड़ने के लिए चयनात्मक रूप से प्रवृत्ति का पालन कर सकती है।

जोखिम विश्लेषण

  • अल्पावधि में समय से पहले बाहर निकलने का उच्च जोखिम। संकेतों को अस्वीकार या फंस सकता है जब तेज एमए धीमी एमए में वापस खींचता है
  • चूंकि यह प्रवृत्ति का अनुसरण करता है, इसलिए यह तेजी से प्रवृत्ति के परिवर्तन के अनुकूल नहीं हो सकता है, जिससे बड़ा नुकसान होता है।

उन जोखिमों को कम करने के लिए, हम स्टॉप लॉस सेट कर सकते हैं, या अधिक मध्यम एमए मापदंडों को अपना सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. एमए मापदंडों के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण इष्टतम खोजने के लिए
  2. स्टोकैस्टिक मापदंडों के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण करें
  3. स्टॉप लॉस रणनीति जोड़ें
  4. अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस जोड़ें
  5. विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं में परीक्षण पैरामीटर अनुकूलन
  6. मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें

विभिन्न मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण करके, बेहतर मापदंडों का पता लगाया जा सकता है। इसके अलावा, स्टॉप लॉस रणनीतियाँ प्रभावी ढंग से जोखिम को कम कर सकती हैं और स्थिरता में सुधार कर सकती हैं।

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेंड-फॉलो करने के लिए स्मूथ मूविंग एवरेज और स्टोकास्टिक की ताकत को एकीकृत करती है, जबकि बेहतर प्रवेश समय का चयन करती है। यह संचालित करना आसान है, नियंत्रित जोखिम और महान व्यावहारिक मूल्य के साथ। इसके प्रदर्शन को निरंतर परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से और बेहतर किया जा सकता है। यह क्वांट ट्रेडरों को एक कुशल और स्थिर ट्रेंड ट्रैकिंग मॉडल प्रदान करता है।


/*backtest
start: 2024-01-18 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// author SoftKill

strategy(title="Price EMA with stock", shorttitle="EMA STOCH", overlay=true)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)

src_0 = src[0]
src_1 = src[1]
src_2 = src[2]
src_3 = src[3]
src_4 = src[4]

len50 = input(50, minval=1, title="Length")
src50 = input(close, title="Source")
out50 = ema(src50, len50)
len100 = input(100)
src100 = input(close, title="Source")
out100 = ema(src100, len100)

len1 = input(1, minval=1, title="Length")
src1 = input(close, title="Source")
out1 = sma(src1, len1)

length = input(5, minval=1)
OverBought = input(80)
OverSold = input(20)
smoothK = 3
smoothD = 3

k = sma(stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
cu = crossover(k,OverSold)
co = crossunder(k,OverBought)

sma_down = crossunder(out1, out50)
sma_up = crossover(out1,out50)

//if (not na(k) and not na(d))
  //  if (co and k < OverSold)
    //    strategy.entry("StochLE", strategy.long, comment="StochLE")
    //if (cu and k > OverBought)
     //   strategy.entry("StochSE", strategy.short, comment="StochSE")

crossCandle_4 = crossover(src[4],out50)
crossCandleUnder_4= cross(src[4],out50)
crossCandle_3 = crossover(src[3],out50)
crossCandleUnder_3= crossunder(src[3],out50)
crossCandle_2 = crossover(src[2],out50)
crossCandleUnder_2= crossunder(src[2],out50)
crossCandle_1 = crossover(src[1],out50)
crossCandleUnder_1= crossunder(src[1],out50)
crossCandle_0 = crossover(src[0],out50)
crossCandleUnder_0= crossunder(src[0],out50)

conditionOver = (crossCandle_4 or crossCandle_3 or crossCandle_2 or crossCandle_1 or crossCandle_0)
conditionUnder =(crossCandleUnder_4 or crossCandleUnder_3 or crossCandleUnder_2 or crossCandleUnder_1 or crossCandleUnder_0)

touch4 = (cross(low[4],out50) or cross(high[4],out50))
touch3 = (cross(low[3],out50) or cross(high[3],out50))
touch2 = (cross(low[2],out50) or cross(high[2],out50))
touch1 = (cross(low[1],out50) or cross(high[1],out50))

touch = touch1 or touch2 or touch3 or touch4

//and sma_up
//and sma_down

// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src_macd = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src_macd, fast_length) : ema(src_macd, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src_macd, slow_length) : ema(src_macd, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)


// plot((conditionOver or conditionUnder or touch)  and src[0] >= out50 and close >= out50 and  (cu) and out50 > out100 and hist>=0 , title="Buy", style=plot.style_columns, color=color.lime)
// plot((conditionOver or conditionUnder or touch)  and src[0] <= out50 and close <= out50 and  (co) and out50< out100 and hist<=0 , title="sell", style=plot.style_columns, color=color.red)


long_cond = ((conditionOver or conditionUnder or touch)  and src[0] >= out50 and close > out50 and  (cu) and out50 > out100 and hist>=0)
short_cond = ((conditionOver or conditionUnder or touch)  and src[0] <= out50 and close < out50 and  (co) and out50< out100 and hist<=0)

tp=input(0.1)
sl=input(0.1)

strategy.entry("long",strategy.long, when=long_cond)
strategy.entry("short",strategy.short, when=short_cond)

strategy.exit("X_long", "long", profit=close * tp / syminfo.mintick,  loss=close * sl / syminfo.mintick, when=touch  )
strategy.exit("x_short", "short",profit=close * tp / syminfo.mintick,loss=close * sl / syminfo.mintick,when = touch )

// //tp = input(0.0003, title="tp")
// tp = 0.0003
// //sl = input(1.0 , title="sl")
// sl = 1.0
// strategy.exit("closelong", "long" , profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
// strategy.exit("closeshort", "short" , profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")

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