दो-ड्राइवर क्वांटिज़ेड रिवर्स ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-18 10:03:14
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अवलोकन

दो-ड्राइवर क्वांटिज्ड रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति सरल चलती औसत संकेतकों और यादृच्छिक संकेतकों को एक कुशल और स्थिर अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति प्राप्त करने के लिए जोड़ती है जो गायब संकेतों से अवसर लागत को कम करते हुए तेजी से बाजार उलट को पकड़ सकती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति में दो भाग होते हैंः 123 रिवर्सल पैटर्न पार्ट और एडाप्टिव मूविंग एवरेज पार्ट। 123 रिवर्सल पैटर्न पार्ट पिछले दो ट्रेडिंग दिनों के बीच क्लोजिंग प्राइस रिलेशन की गणना करके यह आंकता है कि क्या रिवर्सल अवसर है। यदि पिछले दिन की क्लोजिंग प्राइस 2 पिछले दिन की तुलना में कम है और वर्तमान ट्रेडिंग दिन की क्लोजिंग प्राइस पिछले दिन की तुलना में अधिक है, और धीमी यादृच्छिक लाइन 50 से कम है, तो एक खरीद सिग्नल उत्पन्न होता है। यदि पिछले दिन की क्लोजिंग प्राइस 2 पिछले दिन की तुलना में अधिक है और वर्तमान ट्रेडिंग दिन की क्लोजिंग प्राइस पिछले दिन की तुलना में कम है, और फास्ट लाइन 50 से ऊपर है, तो एक सेल सिग्नल उत्पन्न होता है। यह अल्पावधि रिवर्सल अवसरों को पकड़ सकता है। दूसरा भाग गतिशील औसत है, जो तेजी से प्रतिक्रिया करता है जब बाजार निष्क्रिय होता है और तेजी से प्रतिक्रिया करता है, जो मुख्य संकेतों और शोर का पता लगाने से बच सकता है। जब प्रवेश और प्रवेश संकेत बंद हो जाते हैं, तो वे दोनों सक्रिय होते हैं।

रणनीति के फायदे

ड्यूल-ड्राइवर क्वांटिज़्ड रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह रिवर्सल पैटर्न और ट्रेंड फिल्टरिंग को जोड़ती है ताकि यह एक शॉक मार्केट में फंसने से बचते हुए तेजी से रिवर्सल को कैप्चर कर सके। आय के दो मुख्य स्रोत हैंः पहला, 123 पैटर्न की पहचान तुरंत अवसरों को ट्रैक कर सकती है जब कीमतें तेजी से दिशा में उलट जाती हैं, जो कई स्थिर रणनीतियां नहीं कर सकती हैं। दूसरा, अनुकूलनशील चलती औसत का अनुप्रयोग यह सुनिश्चित करता है कि ट्रेडिंग दिशा मुख्य प्रवृत्ति के अनुरूप हो, प्रभावी रूप से शोर को फ़िल्टर करना और अनावश्यक नुकसान को कम करना।

रणनीति के जोखिम

इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से अत्यधिक उच्च ट्रेडिंग आवृत्ति या अपर्याप्त सिग्नल पहचान क्षमता हो सकती है। यदि 123 पैटर्न के पैरामीटर बहुत संवेदनशील हैं, तो यह अस्थिर बाजार स्थितियों में लगातार व्यापार करने का कारण बन सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक समापन घाटे हो सकते हैं। यदि अनुकूलनशील चलती औसत पैरामीटर बहुत धीमी गति से निर्धारित किए जाते हैं, तो उलट अवसर चूक सकते हैं। इसके अलावा, ट्रेंडिंग बाजार में नए उच्च और बिक्री के निचले स्तर का पीछा करने से भी अधिक पूंजी उतार-चढ़ाव होगा।

रणनीति अनुकूलन

रणनीति को कई तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः सबसे पहले, गलत संकेत उत्पन्न करने के लिए बहुत संवेदनशील होने के बिना स्पष्ट उलटफेर की पहचान करने के लिए 123 पैटर्न के मापदंडों को समायोजित करें। दूसरा, स्थिरता और संवेदनशीलता के बीच सबसे अच्छा संतुलन खोजने के लिए अनुकूलनशील चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित करें। तीसरा, एकल नुकसान को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को पेश किया जा सकता है। चौथा, निर्णय गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए बाजार की भावना संकेतकों को जोड़ा जा सकता है।

सारांश

डबल-ड्राइवर क्वांटिज़ेड रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति सफलतापूर्वक रिवर्सल ट्रेडिंग और ट्रेंड फिल्टरिंग के दो अपरिहार्य भागों को एकीकृत करती है, और संयुक्त लाभ महत्वपूर्ण हैं। पैरामीटर सेटिंग्स को लगातार अनुकूलित करके और स्टॉप लॉस और जोखिम नियंत्रण तंत्रों में सुधार करके, इस रणनीति में एक कुशल मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बनने की क्षमता है जिससे लाभ उठाना आसान है और इसमें नियंत्रित जोखिम हैं।


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start: 2024-01-18 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 08/12/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// Everyone wants a short-term, fast trading trend that works without large
// losses. That combination does not exist. But it is possible to have fast
// trading trends in which one must get in or out of the market quickly, but
// these have the distinct disadvantage of being whipsawed by market noise
// when the market is volatile in a sideways trending market. During these
// periods, the trader is jumping in and out of positions with no profit-making
// trend in sight. In an attempt to overcome the problem of noise and still be
// able to get closer to the actual change of the trend, Kaufman developed an
// indicator that adapts to market movement. This indicator, an adaptive moving
// average (AMA), moves very slowly when markets are moving sideways but moves
// swiftly when the markets also move swiftly, change directions or break out of
// a trading range.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

KAMA(Length) =>
    pos = 0.0
    nAMA = 0.0
    xPrice = close
    xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
    nfastend = 0.666
    nslowend = 0.0645
    reverse = input(false, title="Trade reverse")
    nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
    nnoise = sum(xvnoise, Length)
    nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
    nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
    nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
    pos := iff(close[1] > nAMA, 1,
    	     iff(close[1] < nAMA, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Kaufman Moving Average Adaptive", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthKAMA = input(21, minval=2)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posKAMA = KAMA(LengthKAMA)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posKAMA == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posKAMA == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

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