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दोहरे फ़िल्टर के साथ स्टोकैस्टिक और चलती औसत रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-02 11:28:58
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अवलोकन

यह एक दीर्घकालिक ट्रेडिंग रणनीति है जो स्टोकास्टिक ऑसिलेटर के मूल्यों और दोहरे फिल्टर के साथ घातीय चलती औसत को जोड़ती है। यह खरीद के अवसरों की पहचान करती है जब स्टोकास्टिक के डी से पार हो जाता है और ओवरसोल्ड क्षेत्र में प्रवेश करता है। यह रणनीति बिक्री संकेत उत्पन्न करती है जब कीमतें चलती औसत से नीचे पार होती हैं और स्टोकास्टिक के एक सीमा से ऊपर होती है, जो प्रवृत्ति उलट से सामान्य रिवर्स को फ़िल्टर करती है। स्टॉप लॉस नियम भी लागू किए जाते हैं।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मुख्य विचार प्रवेश संकेतों के समय के लिए स्टोकास्टिक के का उपयोग करना है, और मुनाफे की बुकिंग के लिए घातीय चलती औसत। स्टोकास्टिक थरथरानवाला ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्थितियों का पता लगाने में अच्छा है, जबकि चलती औसत प्रवृत्ति को परिभाषित करती है। दोनों को जोड़कर, ओवरसोल्ड स्तरों पर प्रविष्टियां की जाती हैं, और चलती औसत का उपयोग करके प्रवृत्ति के साथ लाभ ट्रैक किया जाता है।

विशेष रूप से, यह रणनीति 21-अवधि स्टोकास्टिक के और डी मूल्यों की गणना करती है, साथ ही 38-अवधि ईएमए। जब के डी से ऊपर ओवरसोल्ड क्षेत्र (डिफ़ॉल्ट 25) में पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब कीमतें ईएमए से नीचे पार करती हैं और स्टोकास्टिक के फ़िल्टर थ्रेशोल्ड (65) से अधिक होती है, तो प्रवृत्ति उलट माना जाता है और स्थिति बंद हो जाती है। 13% स्टॉप लॉस नियम भी लागू किया जाता है।

डबल इंडिकेटर और डबल फिल्टर के साथ, यह रणनीति प्रभावी रूप से नकली संकेतों को फ़िल्टर करती है। ओवरसोल्ड स्तरों में खरीदना और अपट्रेंड को ट्रैक करना अच्छे लाभ प्राप्त कर सकता है। यह मध्यम से दीर्घकालिक होल्डिंग के लिए उपयुक्त है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. स्टोकैस्टिक K ओवरसोल्ड क्षेत्र में प्रवेश करते समय अच्छे प्रवेश बिंदु निर्धारित करता है।

  2. के/डी क्रॉस और मूल्य चरम के दोहरे फ़िल्टर प्रभावी रूप से झूठे संकेतों से बचते हैं।

  3. ईएमए के साथ लाभ लेने के बाद ऊपर की गति का पूरा उपयोग करता है।

  4. स्टोकैस्टिक लाभों की गणना करते समय सामान्य रिवर्स से सामान्य रिवर्स को फ़िल्टर करता है।

  5. अच्छी लाभप्रदता के साथ मध्यम से दीर्घकालिक होल्डिंग के लिए उपयुक्त।

जोखिम विश्लेषण

विचार करने के लिए कुछ जोखिमः

  1. प्रणालीगत जोखिम - भालू बाजार भारी घाटे का कारण बन सकते हैं।

  2. थ्रोबैक जोखिम - अस्थायी मूल्य में गिरावट समय से पहले एमए स्टॉप लॉस को ट्रिगर कर सकती है।

  3. पैरामीटर अनुकूलन जोखिम - अनुचित पैरामीटर समायोजन प्रदर्शन को प्रभावित करता है।

  4. ब्लैक स्वान जोखिम - तकनीकी संकेतक बाजार के झटकों के प्रति असमर्थ हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति को अनुकूलित करने के कुछ तरीकेः

  1. कठोर बैकटेस्टिंग के माध्यम से सूचक मापदंडों का अनुकूलन करें।

  2. अन्य स्टॉप लॉस विधियाँ जैसे अस्थिरता या ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जोड़ें।

  3. वॉल्यूम, बोलिंगर बैंड आदि जैसे अन्य संकेतक शामिल करें।

  4. छोटी/लंबी चलती औसत अवधि का परीक्षण करें।

  5. बाजार व्यवस्थाओं के आधार पर गतिशील रूप से मापदंडों को समायोजित करें।

निष्कर्ष

यह एक समग्र ठोस ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति है। यह प्रवेश, चलती औसत से ट्रेल आउटपुट निर्धारित करने के लिए स्टोकास्टिक का उपयोग करता है, और झूठे संकेतों से बचने के लिए डबल फिल्टर लागू करता है। पर्याप्त पैरामीटर ट्यूनिंग लचीलापन, मध्यम से दीर्घकालिक होल्डिंग और रुझानों को पकड़ने में प्रभावशीलता के साथ, यह एक कुशल स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति है।

/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// English version
strategy(title='Stochastic & MA',  overlay=false)
// INPUTS : all default value have already been optimized
length = input.int(21, 'period', minval=1)
lossp = input.int(13, 'stop loss %', minval=2, step=1)
leverage = input.int(1, 'leverage', minval=1, step=1)
// leverage has been introduced for modifying stop loss levels for financial instruments with leverage, like ETF 
n = input(2, 'n days ago')
filtro = input.int(65, 'k filter for throwbacks', minval=20, step=1)
OverSold = input.int(25, 'Oversold value', minval=5, step=5)
// Building indicators
smoothK = input.int(6, 'k', minval=1)
smoothD = input.int(4, 'd', minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
//Empowerment: introducing EMA
sma_period = input.int(38, 'periodo Sma', minval=1)
emaf = ta.ema(close, sma_period)
//ENTRY condition and order
// First of all, it's better not trade shares with a quaterly loss or with a bad surprise towards to analysts' expectations or ipevaluated (P/E > 50), but on your choice
// You entry when Stochastic's K is higher than D in Oversold area (you may personalize), applying the condition that today's close should be higher than one of n-days ago (default of the day before yesterday or 2 candles ago)
entry1 = k > d and k <= OverSold and close >= close[n]
strategy.entry('Long', strategy.long, comment='k basso', when=entry1)
//EXIT CONDITIONS
//  1) close crosses under exponential movinig average with filter that k >= fixed level (65), in order to distinguish a violent movement of prices with a possibile beginning of a trend from an almost exhausted "ordinary" throwback
// 2) fixed stop loss on percentage
exit1 = ta.crossunder(close, emaf) and k >= filtro
losspel = strategy.position_avg_price * (1 - lossp / 100 * leverage)
exit2 = close < losspel
strategy.close('Long', when=exit1, comment='sma')
strategy.close('Long', when=exit2, comment='stop loss')
// plotting indicators (add Ema on your choice)
plot(k, color=color.new(color.blue, 0), linewidth=1, title='k Stoch')
plot(d, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='d stoch signal')
plot(OverSold, title='Oversold', color=color.new(color.aqua, 0))
plot(filtro, color=color.new(color.gray, 0), title='k-filter for ema')
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