वॉटकिंस स्नेक किस स्टॉर्म क्वांटिटेटिव स्ट्रैटेजी
ChaoZhang
अवलोकन
वॉकिंज़ सर्प और हवा के बादल को चूमते हैं क्वांटिटेटिव रणनीति मुख्य रूप से एक क्लाउड चार्ट संकेतक और यादृच्छिक संकेतक आरएसआई को जोड़ती है, दोनों संकेतक संकेतों के फैसले को भारित करके, एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति संकेत का निर्माण करती है, प्रतिभूति किस्मों के लिए स्वचालित व्यापार को लागू करती है। यह रणनीति विभिन्न ताकतों के एक क्लाउड चार्ट संकेतक संकेत और स्टोच आरएसआई संकेतक संकेतों को समेकित करती है, जिससे व्यापार निर्णय अधिक चिकनी और स्थिर हो जाते हैं।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का उपयोग करता है एक बादल के चार्ट में परिवर्तित लाइन, बेंचमार्क लाइन, अग्रणी 1 और अग्रणी 2 जैसे संकेतकों के साथ स्टोचआरएसआई में K लाइन और D लाइन. एक बादल के चार्ट भाग में, अगर परिवर्तित लाइन उच्च है और बेंचमार्क लाइन से पहले 1 अग्रणी 2 से अधिक है, तो एक मजबूत संकेत के रूप में अधिक संकेत, अगर परिवर्तित लाइन कम है और अग्रणी 1 अग्रणी 2 से कम है, तो एक मजबूत शून्य संकेत. इसके अलावा, एक परिवर्तित लाइन के ऊपर या नीचे एक कमजोर संकेत है जो अधिक या शून्य हो सकता है उत्पन्न करता है. एक स्टोचआरएसआई भाग में, यदि के लाइन डी से ऊपर है और के लाइन से नीचे है और डी लाइन से नीचे है तो एक स्टोचआरएसआई के रूप में अधिक संकेत, यदि के लाइन डी से नीचे है और के लाइन से ऊपर है और डी लाइन से ऊपर है तो एक स्टोचआरएसआई के रूप में अधिक संकेत। एक बादल के संकेत और स्टोचआरएसआई के संकेतों को अलग-अलग शक्तियों के साथ तुलना करके एक अलग निर्णय लेने का अधिकार निर्धारित किया जाता है, और
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के संयोजन में एक क्लाउड चार्ट और स्टोचआरएसआई दो संकेतकों का उपयोग कर, एक साथ प्रवृत्ति की दिशा और ओवरबॉय ओवरसोल की स्थिति का आकलन करने में सक्षम है, सिग्नल अधिक व्यापक और विश्वसनीय है। किसी एक सूचक का उपयोग करने की तुलना में, यह गलत संकेतों के उत्पादन को कम कर सकता है। एक क्लाउड चार्ट सूचक मध्यम लंबी लाइन प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए अधिक सटीक है, स्टोचआरएसआई सूचक अल्पकालिक ओवरबॉय ओवरसोल घटनाओं को माप सकता है, दोनों संयोजन रणनीति को विभिन्न चक्रों के लिए उपयुक्त बनाता है। रणनीति भार के डिजाइन में शामिल होने से रणनीति सिग्नल अधिक स्थिर और विश्वसनीय हो जाता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति बाजार की प्रवृत्ति में बदलाव को स्वचालित रूप से आकलन कर सकती है, और व्यापार सिग्नल उत्पन्न कर सकती है, जिसमें ऑपरेशन की सरलता, उपयोगिता, सिग्नल स्थिरता और अन्य फायदे हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि एक क्लाउड ग्राफ और स्टोचआरएसआई दोनों संकेत गलत संकेत दे सकते हैं, विशेष रूप से अस्थिरता में, जो अनावश्यक लेनदेन की संख्या को बढ़ा सकता है। इसके अलावा, भार और पैरामीटर मानों की सेटिंग भी रणनीति की प्रभावशीलता पर बहुत बड़ा प्रभाव डाल सकती है। यदि भार गलत तरीके से सेट किया गया है, तो महत्वपूर्ण संकेतों को याद किया जा सकता है या कई गलत संकेत उत्पन्न किए जा सकते हैं। कुछ महत्वपूर्ण पैरामीटर जैसे कि आरएसआई लंबाई, स्टोच लंबाई आदि को विभिन्न प्रकार के उत्पादों और बाजार की परिस्थितियों के लिए परीक्षण और अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा रणनीति की प्रभावशीलता को प्रभावित कर सकती है। अंत में, डेटा समस्याएं भी रणनीति जोखिम बन सकती हैं, यदि डेटा की गुणवत्ता खराब है, तो संकेतकों और संकेतों को विचलित कर सकती है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में अनुकूलन के लिए भी बहुत जगह है। पहला, अधिक संकेतकों को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि ब्रिन लाइन, केडी सूचक आदि, ताकि संकेत निर्णय अधिक व्यापक हो सके। दूसरा, मशीन सीखने या आनुवंशिक एल्गोरिदम जैसी विधियों का उपयोग करके पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित किया जा सकता है, न कि निश्चित पैरामीटर का उपयोग करके, जिससे रणनीति अधिक बुद्धिमान और अनुकूली हो सके। तीसरा, यह अध्ययन किया जा सकता है कि गलत संकेतों के उत्पादन को कम करने के लिए सूचक एल्गोरिदम में सुधार कैसे किया जा सकता है। चौथा, भार रीसेट तंत्र को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि मजबूत संकेतों के अधिकारों को बढ़ाना। पांचवां, अधिक किस्मों या बाजार खंडों के लिए पैरामीटर और नियमों का अनुकूलन किया जा सकता है, जो बदलते बाजार वातावरण के अनुकूल है।
संक्षेप
वॉकिंग्स सर्प और स्टोच आरएसआई के दो संकेतकों के साथ एक क्लाउड चार्ट का उपयोग करके एक क्लाउड चार्ट और स्टोच आरएसआई के दो संकेतकों का उपयोग करके एक ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए एक भारित और पैरामीटर डिजाइन के माध्यम से, बाजार में रुझान में बदलाव को स्वचालित रूप से पकड़ने में सक्षम है, विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए अच्छी तरह से अनुकूलन योग्य है, जो एक गहन अध्ययन और आवेदन के लायक है। इस रणनीति में आगे विस्तार और अनुकूलन की क्षमता भी है, जैसे कि अधिक संकेतकों और तकनीकी साधनों को पेश करना, बेहतर व्यापारिक प्रभाव प्राप्त करने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Baracuda Ichimoku/StochRSI Strategy", overlay=true)
DecisionWeight = input(50, minval = 0, title="BUY/SELL decision weight")
ichimokuStrong = input(35, minval = 0, title="Ichimoku strong weight")
ichimokuStandard = input(20, minval = 0, title="Ichimoku standard weight")
ichimokuWeak = input(20, minval = 0, title="Ichimoku weak weight")
stochRSIWweak = input(30, minval = 0, title="Stoch RSI weight")
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(5, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
lengthRSI = input(8, minval=8) //14
lengthStoch = input(5, minval=5)//14
smoothK = input(3,minval=3)
smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(20)
OverBought = input(80)
rsi1 = rsi(close, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
stronglong = conversionLine > baseLine and leadLine1 > leadLine2
strongshort = conversionLine < baseLine and leadLine1 < leadLine2
weaklong = conversionLine > baseLine
weakshort = conversionLine < baseLine
RSIlong = k > d and k < OverSold and d < OverSold
RSIshort = k < d and k > OverBought and d > OverBought
long=(((stronglong ? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weaklong? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIlong? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight
short=(((strongshort? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weakshort? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIshort? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)