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मात्रात्मक रुझानों का अनुगमन करने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-01 11:42:22
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अवलोकन

यह रणनीति बाजार के रुझानों का न्याय करने के लिए बोलिंगर बैंड्स, आरएसआई, एडीएक्स, एमएसीडी जैसे कई संकेतकों को अपनाती है और इसमें प्रवृत्ति पहचान की मजबूत क्षमता होती है। यह एक ही समय में सूचक संकेत तेजी से होने पर प्रवृत्ति के बाद रणनीति लेती है। यह सूचक संकेत एक ही समय में मंदी होने पर हानि रोकने के लिए पदों को बंद करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

  • बोलिंगर बैंड का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करें कि क्या कोई प्रवृत्ति बनती है या नहीं
  • झूठे ब्रेकआउट को रोकने के लिए ओवरबॉट और ओवरसोल्ड क्षेत्रों से बचने के लिए आरएसआई संकेतक के साथ संयोजन
  • प्रवृत्ति शक्ति निर्धारित करने के लिए ADX का उपयोग करें और केवल संकेत जब प्रवृत्ति शक्ति मजबूत है
  • अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझानों की स्थिरता का आकलन करने के लिए एमएसीडी को अपनाएं
  • ओवरनाइट जोखिम से बचने के लिए ट्रेडिंग सत्रों की सीमा

कई संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, यह मूल्य रुझानों की सटीक पहचान कर सकता है और अत्यधिक रिटर्न प्राप्त करने के लिए ट्रेंड होने पर उन्हें समय पर ट्रैक कर सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि सूचक संयोजन का आकलन अधिक व्यापक और सटीक होता है, जिससे मूल्य रुझानों की प्रभावी ढंग से पहचान की जा सकती है और एकल संकेतकों के कारण होने वाले झूठे संकेतों से बचा जा सकता है।

विशेष रूप से, लाभ निम्नलिखित हैंः

  1. बोलिंगर बैंड मूल्य उतार-चढ़ाव सीमा और शक्ति निर्धारित कर सकते हैं
  2. आरएसआई ओवरबॉय वाले क्षेत्रों में खरीदने और ओवरसोल्ड वाले क्षेत्रों में बेचने से बचता है
  3. ADX प्रवृत्ति की ताकत निर्धारित करता है, केवल मजबूत प्रवृत्तियों का अनुसरण करता है
  4. एमएसीडी अल्पकालिक और दीर्घकालिक की स्थिरता का आकलन करता है
  5. ओवरनाइट जोखिमों से बचने के लिए ट्रेडिंग सत्रों की सीमाएं

सूचक संयोजन निर्णय के माध्यम से, यह झूठे संकेतों को अधिकतम कर सकता है और रणनीति की स्थिरता बढ़ा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित से आते हैंः

  1. सूचक विफलता का कारण बनने वाली बाजार घटनाएं
  2. सीमाबद्ध बाजारों में अक्सर झूठे संकेत

जोखिम 1 के लिए, कई संकेतकों पर निर्भरता एकल संकेतकों की विफलता की समस्या को कुछ हद तक कम कर सकती है, लेकिन जोखिम प्रबंधन तंत्र में अभी भी सुधार की आवश्यकता है।

जोखिम 2 के लिए मापदंडों को संकीर्ण ट्रेडिंग रेंज के लिए उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है और जोखिम को कम करने के लिए ट्रेडिंग आवृत्ति को कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के मुख्य अनुकूलन योग्य पहलुओं में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. बहुत गहरा वापस खींचने से बचने के लिए ट्रैलिंग स्टॉप लॉस, टाइम स्टॉप लॉस, ब्रेकआउट स्टॉप लॉस आदि जैसे स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें
  2. अनुकूलन मापदंडों, अनुकूलन सूचक मापदंडों संयोजन इष्टतम खोजने के लिए
  3. कम मात्रा में झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम फ़िल्टर जैसे फ़िल्टर जोड़ें
  4. सिग्नल की सटीकता में सुधार के लिए केडीजे, ओबीवी जैसे अधिक संकेतक शामिल करें
  5. मापदंडों को स्वतः अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों को अपनाएं

निरंतर अनुकूलन के द्वारा, लगातार पैरामीटर की मजबूती में सुधार और झूठे संकेतों की संभावनाओं को कम करें।

सारांश

कुल मिलाकर इस रणनीति में सूचक संयोजन के माध्यम से प्रवृत्ति संकेतों की पहचान करने की अपेक्षाकृत मजबूत क्षमता है जो प्रभावी रूप से मूल्य प्रवृत्तियों की पहचान कर सकती है।

लेकिन इसमें कुछ जोखिम भी हैं, स्थिर दीर्घकालिक संचालन के लिए जोखिम प्रबंधन और पैरामीटर अनुकूलन में लगातार सुधार करने की आवश्यकता है। यदि पैरामीटर के स्वतः अनुकूलन को प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग जैसे तरीकों को बाद में पेश किया जा सकता है, तो यह रणनीति की मजबूती और लाभप्रदता में काफी वृद्धि करेगा।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
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basePeriod: 15m
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © abilash.s.90


dIMinusCalc(adxLen) =>
    
    smoothedTrueRange = 0.0
    smoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
    dIMinus = 0.0
    trueRange = 0.0
    directionalMovementMinus = 0.0
    
    trueRange := max(max(high-low, abs(high-nz(close[1]))), abs(low-nz(close[1])))
    directionalMovementMinus := nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? max(nz(low[1])-low, 0): 0
    
    smoothedTrueRange := nz(smoothedTrueRange[1]) - (nz(smoothedTrueRange[1])/adxLen) + trueRange
    smoothedDirectionalMovementMinus := nz(smoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(smoothedDirectionalMovementMinus[1])/adxLen) + directionalMovementMinus
    
    dIMinus := smoothedDirectionalMovementMinus / smoothedTrueRange * 100
    
    dIMinus

dIPlusCalc(adxLen) =>
    
    smoothedTrueRange = 0.0
    smoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
    dIPlus =  0.0
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    trueRange := max(max(high-low, abs(high-nz(close[1]))), abs(low-nz(close[1])))
    directionalMovementPlus := high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? max(high-nz(high[1]), 0): 0
    
    smoothedTrueRange := nz(smoothedTrueRange[1]) - (nz(smoothedTrueRange[1])/adxLen) + trueRange
    smoothedDirectionalMovementPlus := nz(smoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(smoothedDirectionalMovementPlus[1])/adxLen) + directionalMovementPlus
    
    dIPlus := smoothedDirectionalMovementPlus / smoothedTrueRange * 100
    
    dIPlus
    
    
Adx(adxLen) =>
    dIPlus =  0.0
    dIMinus = 0.0
    dX = 0.0
    aDX = 0.0
    dIPlus := dIPlusCalc(adxLen)
    dIMinus := dIMinusCalc(adxLen)
    dX := abs(dIPlus-dIMinus) / (dIPlus+dIMinus)*100
    aDX := sma(dX, adxLen)
    
    aDX
    
BarInSession(sess) => time(timeframe.period, sess) != 0


//@version=4
strategy("Bollinger Band + RSI + ADX + MACD", overlay=true)

//Session

session = input(title="Trading Session", type=input.session, defval="0930-1500")

sessionColor = BarInSession(session) ? color.green : na

bgcolor(color=sessionColor, transp=95)

// Bollinger Bands
src = input(high, title="Bollinger Band Source", type=input.source)
length = input(3, minval=1, type=input.integer, title="Bollinger Band Length")
mult = input(4.989, minval=0.001, maxval=50, step=0.001, type=input.float, title="Bollinger Band Std Dev")
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev


plot(upper, title="Bollinger Band Upper", color=color.red)
plot(lower, title="Bollinger Band Lower", color=color.green)

// RSI
rsiSrc = input(close, title="RSI Source", type=input.source)
rsiLength = input(16, minval=1, type=input.integer, title="RSI Length")
rsiComparator = input(39.2, title="RSI Comparator", type=input.float, step=0.1)

rsi = rsi(rsiSrc, rsiLength)

// ADX
adxLength = input(14, minval=1, type=input.integer, title="ADX Length")
adxComparator = input(14, minval=1, type=input.integer, title="ADX Comparator")

adx = Adx(adxLength)

// Heikinashi

haClose = security(heikinashi(syminfo.ticker), timeframe.period, close)
haOpen = security(heikinashi(syminfo.ticker), timeframe.period, open)

nextHaOpen = (haOpen + haClose) / 2

//MACD

macdCalcTypeProcessed = input(title="MACD Source", type=input.source, defval=high)
fast = input(12, title="MACD Fast")
slow = input(20, title="MACD Slow")
signalLen = input(15, title="MACD Signal")

fastMA = ema(macdCalcTypeProcessed, fast)
slowMA = ema(macdCalcTypeProcessed, slow)
macd = fastMA - slowMA
signal = sma(macd, signalLen)



longCondition() =>
    (low < lower) and (rsi[0] > rsiComparator) and (adx > adxComparator) and (close > nextHaOpen) and BarInSession(session) and macd > signal

stop = (close - max((low - (low * 0.0022)), (close - (close * 0.0032)))) / syminfo.mintick
target = (max(upper, (close + (close * 0.0075))) - close) / syminfo.mintick


strategy.entry("SX,LE", strategy.long, when=longCondition(), comment="SX,LE")
strategy.close_all(when=(not BarInSession(session)))
strategy.exit("LX", from_entry="SX,LE", profit=target, loss=stop)
अधिक

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