
इस रणनीति का नाम “क्वांटिमेटिंग डब्ल्यू फॉर्मेशन हाईमैन रोड” है। यह रणनीति डब्ल्यू फॉर्मेशन और उच्च मात्रा में ऊर्जा की रणनीति का एकीकृत उपयोग करती है, जो कि मूल्य डब्ल्यू फॉर्मेशन और उच्च मात्रा में लेनदेन के संयोजन के माध्यम से क्रय समय की पहचान करती है।
यह रणनीति मुख्य रूप से दो संकेतकों पर आधारित है, जिनके आधार पर व्यापारिक संकेतों को मापा जाता है। पहला संकेतक W-आकार का संकेत है, जो तेजी से सरल चलती औसत (10 चक्र) और धीमी गति से सरल चलती औसत (30 चक्र) के साथ बहु-अधारी क्रॉसिंग के माध्यम से मूल्य W-आकार की पहचान करता है। जब तेजी से रेखा नीचे से धीमी गति की रेखा को पार करती है, तो इसे W-आकार के तल के रूप में माना जाता है। दूसरा संकेतक एक लेनदेन सूचक है, जो वर्तमान लेनदेन की तुलना करता है लेनदेन सरल चलती औसत (20 चक्र) की मात्रा का 2 गुना। यदि वर्तमान लेनदेन की मात्रा 2 गुना से अधिक है, तो इसे उच्च मात्रा की ऊर्जा के साथ जोड़ा जाता है। जब कीमत W-आकार और उच्च मात्रा में ऊर्जा एक साथ दिखाई देती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
विशेष रूप से, यह रणनीति निम्नलिखित चरणों का उपयोग करके ट्रेडों के समय की पहचान करती हैः
उपरोक्त कई संकेतकों के मात्रात्मक निर्णय के माध्यम से, कीमतों में उलटफेर के अवसरों की प्रभावी रूप से पहचान की जा सकती है, जिससे उच्च जीत दर वाली व्यापारिक रणनीति तैयार की जा सकती है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बहु-सूचक मात्रात्मक निर्णय देता है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल अधिक सटीक और विश्वसनीय हो जाते हैं। इसके विशिष्ट लाभ इस प्रकार हैंः
कुल मिलाकर, यह रणनीति तकनीकी रूपों और लेनदेन मात्रा के संकेतकों को सफलतापूर्वक जोड़ती है, उच्च गुणवत्ता वाले लेनदेन के अवसरों की पहचान करने के लिए, विश्वसनीयता और अनुकूलनशीलता के लिए, यह एक अधिक उन्नत मात्रात्मक लेनदेन रणनीति है।
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जिनमें से कुछ प्रमुख हैंः
इन जोखिमों के लिए, हम निम्नलिखित बिंदुओं के माध्यम से अपनी रणनीति को और अधिक परिष्कृत और अनुकूलित कर सकते हैंः
इस रणनीति में और अधिक अनुकूलन के लिए जगह है, मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं के साथः
ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर सेटिंग्सः अधिक डेटा रिट्रेसिंग और पैरामीटर स्कैन के माध्यम से, आप सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन पा सकते हैं, जैसे कि चलती औसत अवधि, लेन-देन की मात्रा को बढ़ाने के लिए गुणांक आदि;
Ensemble मॉडलः अधिक तकनीकी संकेतकों को जोड़ने के लिए, Ensemble मॉडल बनाने के लिए, व्यापार संकेतों को एकीकृत करने के लिए, और रणनीति की स्थिरता में सुधार करने के लिए;
गतिशील स्थिति प्रबंधनः उच्च जोखिम वाले वातावरण में स्थिति को कम करने के लिए बड़े पैमाने पर संकेतक, भावनात्मक संकेतक आदि के आधार पर गतिशील स्थिति प्रबंधन मॉडल स्थापित किया जा सकता है;
स्टॉप लॉस रणनीतिः उचित स्टॉप लॉस बिट्स सेट करें और एकल नुकसान को सख्ती से नियंत्रित करें;
बैक-टेस्ट सत्यापनः अधिक बाजार स्थितियों में बैक-टेस्टिंग, विभिन्न परिस्थितियों में रणनीति की स्थिरता को सत्यापित करना।
उपरोक्त पहलुओं के निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाने की उम्मीद है।
क्वांटिफाइंग डब्ल्यू फॉर्मेड हाईमैन की सड़क पर रणनीति सफलतापूर्वक मूल्य तकनीकी रूपों और लेनदेन की मात्रा के संकेतकों के प्रभावी संयोजन को प्राप्त करने में सफल रही है, क्वांटिफाइंग के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाले खरीद बिंदुओं की पहचान की गई है। रणनीति का लाभ यह है कि सूचक पोर्टफोलियो व्यापक, विश्वसनीय और अनुकूलनशील है। लेकिन कुछ निश्चित झूठे संकेत जोखिम भी हैं, जिन्हें पैरामीटर अनुकूलन मॉडल, एसेम्बल, गतिशील स्थिति प्रबंधन आदि के माध्यम से और अधिक स्थिर करने की आवश्यकता है। यह रणनीति एक प्रतिनिधि बहु-सूचक क्वांटिफाइंग ट्रेडिंग रणनीति है, जो निरंतर अनुकूलन और सुधार के साथ एक बड़ी हत्यारा कुंजी होगी।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)
// Input parameters for the W pattern with high volume
wBottomDepth_W = input.int(3, title="W Bottom Depth", minval=1)
volumeMultiplier_W = input.int(2, title="Volume Multiplier", minval=1)
// Calculate moving averages for the W pattern
maShort = ta.sma(close, 10)
maLong = ta.sma(close, 30)
// Find W pattern
wBottom = ta.crossover(maShort, maLong) and ta.crossover(maShort[1], maLong[1])
// Check for high volume
isHighVolume = volume > volumeMultiplier_W * ta.sma(volume, 20)
// Strategy logic for the W pattern with high volume
if (wBottom and isHighVolume)
strategy.entry("W Pattern Buy", strategy.long)
// Plot shapes to highlight W pattern and high volume
plotshape(series=wBottom and isHighVolume, title="W Bottom with High Volume", color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)
// Strategy logic for the second strategy
longCondition_My = ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (longCondition_My)
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
shortCondition_My = ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (shortCondition_My)
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)