बॉटम हंटर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
बॉटम हंटर्स रणनीति डिजिटल मुद्राओं के लिए एक शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति नीचे की ओर जाने वाले रुझानों में निचले स्तर की पहचान करके खरीद के लिए उपयुक्त समय निर्धारित करती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन के साथ नीचे की पहचान करती है, विशेष रूप से, MACD संकेतकों का उपयोग करके नीचे की ओर मुड़ने के संकेतों को निर्धारित करने के लिए, RSI संकेतकों का उपयोग करके ओवरसोल्ड स्थिति को निर्धारित करने के लिए, और बुरिन बैंड का उपयोग करके यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कीमत नीचे की ओर है। सभी शर्तों को पूरा करने पर एक खरीद संकेत उत्पन्न करें।
सबसे पहले, यह रणनीति MACD सूचकांक के जानबूझकर फैलाव का उपयोग करती है ताकि नीचे की ओर निर्णय लिया जा सके। जानबूझकर फैलाव का मतलब है कि कीमत में नवाचार कम है और MACD सूचकांक में कोई नवाचार नहीं है। यह स्थिति लेनदेन की मात्रा में कमी का प्रतिनिधित्व करती है, जो आमतौर पर आने वाले रुझान के उलट होने का संकेत देती है।
दूसरा, रणनीति के लिए आरएसआई 31.1 से नीचे की आवश्यकता होती है। 30 से नीचे का आरएसआई ओवरसोल्ड का प्रतिनिधित्व करता है, जो खरीदने का अवसर प्रदान करता है।
अंत में, इस रणनीति के लिए आवश्यक है कि समापन मूल्य बुरिन बैंड के मध्य-रेखा से नीचे हो। यह दर्शाता है कि कीमत सामान्य सीमा से नीचे है, जो खरीद के लिए एक बेहतर अवसर प्रदान करता है।
जब उपरोक्त सभी शर्तें एक साथ पूरी होती हैं, तो रणनीति एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है और एक अच्छी स्थिति स्थापित करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
नीचे के शिकारी की रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
- विभिन्न मापदंडों का उपयोग करके तल की पहचान की सटीकता सुनिश्चित करना
- MACD सूचक के जानबूझकर फैलाव का उपयोग करके रिवर्स सिग्नल का आकलन करना एक अनुभवी ट्रेडिंग तकनीक है
- एक बार जब आप एक नया खाता खोलते हैं, तो आप अपने खाते के माध्यम से एक नया खाता खोलते हैं।
- स्थिति नियंत्रण को बनाए रखें, केवल महत्वपूर्ण बिंदुओं पर स्थितियों को नियंत्रित करें और ओवर-ट्रेडिंग से बचें
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- बाजार में और गिरावट की आशंका, समय पर नहीं रोक पाएंगे नुकसान
- कई स्थितियों के संयोजन से निचले स्तर का आकलन किया जा सकता है और कुछ परिदृश्यों में निचले स्तर को याद किया जा सकता है
- मैन्युअल रूप से RSI के थ्रेशोल्ड जैसे पैरामीटर निर्धारित करने की आवश्यकता होती है, जो रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है
उपरोक्त जोखिमों के लिए, वास्तविक समय में स्टॉप लॉस को ट्रैक करके, पैरामीटर के अंतराल को समायोजित करके अनुकूलित किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
- बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप पोजीशन को लचीले ढंग से समायोजित करने के लिए समायोज्य स्टॉप मैकेनिज्म में वृद्धि
- खरीद संकेतों के लिए निर्णय की शर्तों का परीक्षण और अनुकूलन, सर्वोत्तम मापदंडों को निर्धारित करना
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, स्वचालित पहचान पैरामीटर और ट्रेडिंग नियम
- ट्रेंडिंग बाजारों में गलतफहमी से बचने के लिए ट्रेंड जजिंग मॉड्यूल जोड़ें
- नीचे के बारे में निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने के लिए व्यापारिक मात्रा में परिवर्तन जैसे संकेतकों के साथ
संक्षेप
नीचे का शिकारी रणनीतियाँ महत्वपूर्ण नीचे को पकड़ने के लिए खरीदारी करते हैं ताकि अतिरिक्त लाभ प्राप्त किया जा सके। यह रणनीति नीचे के आधार को मजबूत करने के लिए है, जबकि कई फ़िल्टरिंग स्थितियों को मिलाकर झूठे संकेतों से बचने के लिए। यदि पैरामीटर को ठीक से समायोजित किया जाता है, तो स्टॉपलॉस नियंत्रण जगह में है, यह रणनीति डिजिटल मुद्रा बाजार में शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग में अच्छा प्रभाव प्राप्त कर सकती है।
/*backtest
start: 2023-01-30 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MACD Divergence Strategy", shorttitle="Strategy: MACD Dive", overlay=true)
// MACD设置
fastLength = input.int(12, "Fast Length")
slowLength = input.int(26, "Slow Length")
signalSmoothing = input.int(9, "Signal Smoothing")
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)
// 计算99日EMA均线
ema99 = ta.ema(close, 99)
// 计算RSI
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// 计算布林带中轨
length = input.int(20, "BB Length")
src = input(close, "Source")
mult = input.float(2.0, "BB StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
// 买入筛选条件
priceLow = ta.lowest(low[1], 60)
macdLow = ta.lowest(macdLine[1], 60)
divergence = low < priceLow and macdLine > macdLow
allHighsBelowEma99 = true
for i = 0 to 14
if high[i] > ema99
allHighsBelowEma99 := false
rsiBelow = rsi < 31.1
priceDifference = (high - low) / low * 100
buySignal1 = divergence and allHighsBelowEma99 and rsiBelow
buySignal2 = high < ema99 and priceDifference >= 3 and close < open and high < basis
buySignal3 = buySignal1 or buySignal2
// 定义一个变量来存储买入时的价格
var float buyPrice = na
// 买入逻辑
if buySignal3
buyPrice := close // 存储买入时的价格
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// 止盈和止损条件
longTakeProfit = buyPrice * 1.1 // 止盈设为买入价格的1.2倍
longStopLoss = buyPrice * 0.98// 止损设为买入价格的0.99倍
// 应用止盈和止损
strategy.exit("Exit", "Buy", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// 绘制买入信号
plotshape(series=buySignal3, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)