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3 10 ऑसिलेटर प्रोफाइल फ्लैगिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-18 16:17:26
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अवलोकन

3 10 ऑसिलेटर प्रोफाइल फ्लैगिंग रणनीति एमएसीडी संकेतक के रूप में 3-दिवसीय और 10-दिवसीय सरल चलती औसत के बीच अंतर की गणना करके और बाजार में खरीदारों और विक्रेताओं की ताकत निर्धारित करने के लिए वॉल्यूम विश्लेषण को जोड़कर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। रणनीति में प्रमुख मूल्य क्षेत्रों, वॉल्यूम विशेषताओं और एमएसीडी संकेतक उलटों का उपयोग करके प्रवेश और निकास के अवसरों की पुष्टि भी शामिल है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य संकेतक एमएसीडी है, जिसमें एक तेजी से चलती औसत रेखा और एक धीमी गति से चलती औसत रेखा होती है। तेजी से रेखा 3 दिन की सरल चलती औसत है और धीमी रेखा 10 दिन की सरल चलती औसत है। उनके बीच का अंतर एमएसीडी हिस्टोग्राम बनाता है। जब तेजी से रेखा नीचे से धीमी रेखा से ऊपर जाती है, तो यह क्रय शक्ति को मजबूत करने का प्रतिनिधित्व करती है और एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है। इसके विपरीत, जब तेजी से रेखा ऊपर से धीमी रेखा से नीचे जाती है, तो बिक्री शक्ति मजबूत होती है और एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति में प्रत्येक कैंडलस्टिक की खरीद मात्रा और बिक्री मात्रा के बीच आकार संबंध के आधार पर खरीद और बिक्री मात्रा की सापेक्ष ताकत का विश्लेषण शामिल है। विशिष्ट विधि हैः खरीद मात्रा = वॉल्यूम x (क्लोज - लो) ÷ (हाई - लो); बिक्री मात्रा = वॉल्यूम x (हाई - क्लोज) ÷ (हाई - लो) । यदि खरीद मात्रा बिक्री मात्रा से काफी अधिक है, तो इसका मतलब है कि कैंडलस्टिक अपेक्षाकृत मजबूत क्रय शक्ति के साथ बंद हो जाता है, जो एक खरीद संकेत है।

एमएसीडी संकेतक और वॉल्यूम विश्लेषण को मिलाकर, रणनीति प्रभावी रूप से आपूर्ति और मांग संबंध और बाजार में लंबित दिशा निर्धारित कर सकती है। साथ ही, रणनीति ऐसी स्थितियों की भी जांच करती है जैसे कि क्या कीमत एक प्रमुख क्षेत्र में है, क्या एमएसीडी में एक प्रभावी उलट है, और क्या खरीद और बिक्री की मात्रा के बीच का अंतर काफी बड़ा है, ताकि कुछ आवेगी शोर को फ़िल्टर किया जा सके और उच्च संभावना और उच्च दक्षता प्रवेश सुनिश्चित किया जा सके।

लाभ विश्लेषण

  • बाजार की लंबित दिशा का आकलन करने के लिए एमएसीडी संकेतक का प्रयोग करें
  • खरीदारों और विक्रेताओं की ताकत निर्धारित करने के लिए मात्रा अंतर विश्लेषण
  • मल्टी-कंडीशन स्क्रीनिंग उच्च संभावना वाले संचालन को सुनिश्चित करती है
  • जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लाभ और स्टॉप हानि रणनीति अपनाएं

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह बाजार की आपूर्ति और मांग के संबंध के निर्णय को पूरी तरह से शामिल करती है। एमएसीडी हिस्टोग्राम प्रभावी रूप से खरीद और बिक्री शक्ति और बाजार में लंबित दिशा के बीच विपरीत को निर्धारित कर सकता है; वॉल्यूम अंतर विश्लेषण स्पष्ट रूप से खरीदारों और विक्रेताओं के बीच प्रमुख शक्ति की पहचान कर सकता है। साथ ही, रणनीति वृद्धि का पीछा करने से बचने के लिए समीक्षा के लिए कई शर्तें निर्धारित करती है और गिरावट को हराती है, जिससे लाभ की अपेक्षाकृत उच्च संभावना सुनिश्चित होती है। इसके अलावा, रणनीति का अंतर्निहित स्टॉप लाभ और स्टॉप हानि तंत्र एकल नुकसान को भी सीमित कर सकता है।

जोखिम विश्लेषण

  • एमएसीडी विफलता जोखिम जब बाजार में उतार-चढ़ाव या एक फ्लैट पैटर्न में समेकन होता है, तो एमएसीडी झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है।
  • वॉल्यूम विफलता का जोखिम। व्यापारिक वॉल्यूम को बढ़ाने के लिए बाजार में हेरफेर हो सकता है, जिससे वॉल्यूम विश्लेषण की सटीकता कम हो जाएगी।
  • पैरामीटर अनुकूलन की कठिनाई। रणनीति में कई पैरामीटर होते हैं जिन्हें अनुकूलित करना मुश्किल होता है, जिससे यह अपेक्षाकृत कमजोर पैरामीटर ट्यूनिंग क्षमताओं वाले निवेशकों के लिए अनुपयुक्त होता है।

उपरोक्त जोखिमों से बचने के लिए निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान इस रणनीति का उपयोग करने से बचने के लिए बाजार की मुख्य प्रवृत्ति का सटीक निर्धारण करना; कृत्रिम रूप से फुलाए गए व्यापारिक आयतनों की पहचान करने के लिए बाजार की जानकारी पर ध्यान देना; मापदंडों को सावधानीपूर्वक समायोजित करना या पेशेवरों से सलाह लेना।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  • एमएसीडी की जगह या सहायता करने और निर्णय की सटीकता में सुधार करने के लिए केडी, बोलिंगर बैंड आदि जैसे संकेतकों का उपयोग करें
  • गतिशील पैरामीटर समायोजन के लिए स्थिति प्रबंधन तंत्र जोड़ें
  • उच्च एकल लाभ के लिए स्टॉप लाभ और स्टॉप हानि बिंदुओं का अनुकूलन करें
  • स्थिरता में सुधार के लिए कई समय सीमाओं पर चलाएँ

संक्षेप में, यह देखा जा सकता है कि इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए बहुत जगह है। निवेशक बेहतर रणनीति प्रभावशीलता प्राप्त करने के लिए अपनी स्थिति और बाजार की स्थिति के अनुसार उचित समायोजन और सुधार कर सकते हैं।

सारांश

3 10 ऑसिलेटर प्रोफाइल फ्लैगिंग रणनीति सफलतापूर्वक एमएसीडी विश्लेषण, वॉल्यूम तुलना और बहु-शर्त फ़िल्टरिंग सत्यापन के विचारों को एकीकृत करती है। इसमें अंतर्निहित स्टॉप लाभ और स्टॉप हानि तंत्र के माध्यम से जोखिमों को नियंत्रित करते हुए आपूर्ति-मांग संबंधों और बाजार लंबित दिशाओं को निर्धारित करने में मजबूत क्षमताएं हैं। रणनीति में बड़े अनुकूलन स्थान और व्यापक अनुप्रयोग संभावनाएं हैं जो निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण विचार और गहन शोध के लायक हैं।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
//plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0
    float s = 0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)
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