मल्टी टाइम फ्रेम गोल्डन रिवर्सल फॉलोइंग स्ट्रैटेजी
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति विभिन्न तकनीकी संकेतकों और ट्रेडिंग विधियों के संयोजन का उपयोग करके स्वचालित रूप से प्रवृत्ति की पहचान करने, पलटाव के अवसरों की पहचान करने और सोने के बाजार में उच्च दक्षता वाले ट्रेडों को ट्रैक करने के लिए बनाई गई है। यह रणनीति कई समय फ़्रेमों पर लागू होती है और दिन के भीतर छोटी और मध्यम लंबी लाइनों पर उत्कृष्ट प्रभाव प्राप्त कर सकती है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति मुख्य रूप से कई तकनीकी संकेतकों के आधार पर व्यापार के संकेतों का निर्णय करती है जैसे कि समानांतर क्रॉसिंग, ब्रुइंग बैंड, समर्थन प्रतिरोध स्तर, मूल्य पैटर्न। बड़े रुझानों का आकलन करते समय, यह तेजी से चलती औसत, धीमी गति से चलती औसत, आरएसआई और एमएसीडी संकेतक जैसे कई कोणों की पुष्टि का उपयोग करके ट्रेंड रिवर्सिंग को सटीक रूप से पकड़ने के लिए किया जाता है। बाजार में प्रवेश करते समय, ब्रुइंग बैंड, महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों के टूटने और मूल्य पैटर्न के गठन के संकेतों को देखते हुए संचालन किया जाता है जैसे कि मोड़ के आकार। साथ ही, रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप-लॉस और स्टॉप-डाउन तंत्र का उपयोग करती है।
पूरी रणनीति प्रक्रिया को मुख्य रूप से निम्नलिखित चरणों में विभाजित किया जा सकता हैः
महाप्रवृत्तियों का आकलन: गणना तेज एमए, धीमी एमए, जब तेज एमए पर धीमी एमए के माध्यम से उछाल होता है, तो गिरावट होती है। आरएसआई और एमएसीडी संकेतकों के साथ मिलकर पुष्टि की जाती है।
बाजार में प्रवेश के लिए खोजें: मुख्य रूप से ब्रीनिंग बैंड, प्रमुख समर्थन प्रतिरोध बिंदुओं के माध्यम से और मूल्य आकार के संकेतों के माध्यम से प्रवेश।
स्टॉप लॉस सेट करेंएटीआर सूचकांक के माध्यम से स्टॉप लॉस की गणना करें और उचित स्टॉप पोजीशन सेट करें।
फ़िल्टर फ़र्ज़ी सफलता: कुछ संकेतक में गलत संकेत हो सकते हैं, संयोजन के माध्यम से कई संकेतक का उपयोग करके फ़िल्टर करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
बहुआयामी न्याय: विभिन्न संकेतकों के संयोजन का उपयोग बाजार को अधिक आयामों से आंकने में मदद करता है, जिससे एकल सूचक के गलत होने की संभावना से बचा जाता है।
उपयोगिताइस रणनीति का उपयोग करके, आप दिन के भीतर या मध्य-लंबे समय के लिए व्यापार कर सकते हैं।
लचीला और परिवर्तनशीलरणनीति में शामिल ट्रेडिंग विधियों की एक विस्तृत विविधता है जो बाजार के विभिन्न चरणों के लिए अनुकूलित की जा सकती है।
जोखिम को नियंत्रित करें: स्टॉप लॉस और स्टॉप स्टॉप के माध्यम से प्रत्येक जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, समग्र नियंत्रण रणनीति से अधिकतम वापसी।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित जोखिम हैं:
संकेतक गलत होने की संभावनाहालांकि कई सूचकांक संयोजनों के माध्यम से गलतफहमी की संभावना को कम किया गया है, लेकिन चरम स्थितियों में कुछ गलतफहमी की संभावना बनी हुई है। यह एक ऐसा जोखिम है जिसे तकनीकी सूचकांक व्यापार पूरी तरह से टालना मुश्किल है।
उलटा अनिश्चितता: रणनीतिक निर्णयों के आधार पर एक महत्वपूर्ण बिंदु एक वास्तविक रुझान मोड़ के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है और भविष्य के रुझानों की सही भविष्यवाणी नहीं कर सकता है।
फ़र्ज़ी घुसपैठ का खतराब्रेकआउट घटनाएं, जो अचानक होती हैं, अल्पकालिक झूठे ब्रेकआउट हो सकती हैं। इसे बड़े स्तर के समय के फ्रेम और मूल्य पैटर्न को देखने के माध्यम से न्याय करने की आवश्यकता होती है।
पैरामीटर अनुकूलन कठिनाई: रणनीति में कई पैरामीटर शामिल हैं, विभिन्न पैरामीटर परिणामों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं, लेकिन इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए समायोजन करना मुश्किल है। इसे कई मापदंडों को संतुलित करके और पैरामीटर को स्थिर रखकर कम करने की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को मुख्य रूप से निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
मॉडल एकीकरण: मशीन लर्निंग और अन्य मॉडलों को पेश करना, जो संकेतकों के संकेतों के वजन और बाजार की संभावनाओं का आकलन करने में मदद करता है।
अनुकूलन पैरामीटर अनुकूलन: कुछ गतिशील संकेतकों को उचित रूप से पेश करके या मूल्य संस्थाओं में परिवर्तन के आधार पर अनुकूलन तंत्र के माध्यम से पैरामीटर का अनुकूलन करें।
घटना-संचालित लेनदेनसोने के बाजार में घटनाओं और समाचारों पर आधारित ड्राइवरों को ट्रेडिंग सिग्नल के स्रोत के रूप में पेश करना।
मॉडल कवर पोर्टफोलियो: लंबे और छोटे पदों के साथ एक पोर्टफोलियो का निर्माण, विभिन्न मॉडलों के बीच एक-दूसरे को कवर करना, बाजार में प्रणालीगत जोखिम को कम कर सकता है।
संक्षेप
कुल मिलाकर, यह रिवर्स ट्रैकिंग रणनीति कई ट्रेडिंग विधियों को एकीकृत करती है, जो प्रवृत्ति के उलट होने का पता लगाने के साथ-साथ जोखिम को नियंत्रित करती है, जो उच्च आवृत्ति वाले ट्रेडिंग के लिए एक प्रभावी रणनीति है। सिग्नल स्रोतों को और विस्तारित करके, अनुकूलन तंत्र और जोखिम प्रबंधन मॉडल को पेश करके, इस रणनीति में बहुत अधिक अनुकूलन की जगह है, जो लंबे समय तक और अधिक स्थिर अतिरिक्त रिटर्न की उम्मीद कर सकती है।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("PratikMoney_Gold_Swing_v2.0", overlay=true)
// Trend Following
fastMA = ta.sma(close, 50)
slowMA = ta.sma(close, 200)
rsiValue = ta.rsi(close, 14)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
macdDivergence = macdLine - signalLine
trendUp = ta.crossover(fastMA, slowMA) and rsiValue > 50 and macdLine > 0 and macdDivergence > 0
trendDown = ta.crossunder(fastMA, slowMA) and rsiValue < 50 and macdLine < 0 and macdDivergence < 0
// Breakout Trading
resistanceLevel = input(1500, title="Resistance Level")
supportLevel = input(1400, title="Support Level")
breakoutUp = close > resistanceLevel and close[1] <= resistanceLevel
breakoutDown = close < supportLevel and close[1] >= supportLevel
// Moving Average Crossovers
shortTermMA = ta.sma(close, 9)
longTermMA = ta.sma(close, 21)
maCrossUp = ta.crossover(shortTermMA, longTermMA)
maCrossDown = ta.crossunder(shortTermMA, longTermMA)
// Bollinger Bands
bbUpper = ta.sma(close, 20) + 2 * ta.stdev(close, 20)
bbLower = ta.sma(close, 20) - 2 * ta.stdev(close, 20)
bbBreakoutUp = close > bbUpper and close[1] <= bbUpper
bbBreakoutDown = close < bbLower and close[1] >= bbLower
// Support and Resistance
bounceFromSupport = close < supportLevel and close[1] >= supportLevel
reversalFromResistance = close > resistanceLevel and close[1] <= resistanceLevel
// Fibonacci Retracement
fibonacciLevel = input(0.618, title="Fibonacci Level")
fibRetraceUp = ta.lowest(low, 50) >= ta.highest(high, 50) * (1 - fibonacciLevel)
fibRetraceDown = ta.highest(high, 50) <= ta.lowest(low, 50) * (1 + fibonacciLevel)
// Price Action Trading
pinBar = close < open and low < close[1] and close > open[1]
engulfing = close < open and close[1] > open and close[2] > open[1] and close > open[2]
priceActionLong = pinBar or engulfing and close > open
priceActionShort = pinBar or engulfing and close < open
// Scalping
scalpLong = ta.change(close) > 0.1
scalpShort = ta.change(close) < -0.1
// Volatility Breakout
atrLevel = input(1.5, title="ATR Multiplier")
volatilityBreakoutUp = close > ta.sma(close, 20) + atrLevel * ta.atr(20)
volatilityBreakoutDown = close < ta.sma(close, 20) - atrLevel * ta.atr(20)
// Strategy Execution
strategy.entry("TrendLong", strategy.long, when=trendUp)
strategy.entry("TrendShort", strategy.short, when=trendDown)
strategy.entry("BreakoutLong", strategy.long, when=breakoutUp)
strategy.entry("BreakoutShort", strategy.short, when=breakoutDown)
strategy.entry("VolatilityLong", strategy.long, when=volatilityBreakoutUp)
strategy.entry("VolatilityShort", strategy.short, when=volatilityBreakoutDown)
strategy.entry("PriceActionLong", strategy.long, when=priceActionLong)
strategy.entry("PriceActionShort", strategy.short, when=priceActionShort)
strategy.entry("ScalpLong", strategy.long, when=scalpLong)
strategy.entry("ScalpShort", strategy.short, when=scalpShort)
// Plotting
plot(supportLevel, color=color.green, title="Support Level")
plot(resistanceLevel, color=color.red, title="Resistance Level")
plot(bbUpper, color=color.blue, title="Upper Bollinger Band")
plot(bbLower, color=color.blue, title="Lower Bollinger Band")
// Plotting Price Action Signals
plotshape(series=priceActionLong, title="Price Action Long", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=priceActionShort, title="Price Action Short", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)
// Plotting Scalping Signals
plotshape(series=scalpLong, title="Scalp Long", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.abovebar)
plotshape(series=scalpShort, title="Scalp Short", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.belowbar)