उलटा उतार-चढ़ाव कैट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-19 14:29:51
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अवलोकन

रिवर्सल फ्लोक्टेशन कैट रणनीति तकनीकी संकेतकों के आधार पर एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति एमए, ईएमए और अन्य संकेतकों के माध्यम से बाजार की प्रवृत्ति और समर्थन / प्रतिरोध पदों का न्याय करती है, और असामान्य उतार-चढ़ाव निर्धारित करने के लिए कस्टम ब्लैक स्वान और व्हाइट स्वान संकेतकों को जोड़ती है, इस प्रकार कम खरीदने और उच्च बेचने की प्रवृत्ति ट्रेडिंग रणनीति को लागू करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रिवर्सल फ्लोक्टेशन कैट रणनीति का मूल तर्क एमए और ईएमए जैसे तकनीकी संकेतकों के माध्यम से समग्र प्रवृत्ति का न्याय करना है, और फिर कस्टम ब्लैक स्वान और व्हाइट स्वान संकेतकों का उपयोग करके असामान्य उतार-चढ़ाव के अवसरों को पकड़ना है। विशिष्ट सिद्धांत इस प्रकार हैंः

सामान्य रुझान की दिशा निर्धारित करने के लिए SMA और EMA जैसे संकेतकों का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, EMA169 के ऊपर EMA144 को पार करना एक तेजी का संकेत माना जाता है, और EMA169 के नीचे EMA144 को पार करना एक मंदी का संकेत माना जाता है।
एक कस्टम ब्लैक स्वान सूचक को (बंद - खुला) / बंद के रूप में परिभाषित किया गया है। यह एक मोमबत्ती के असामान्य उतार-चढ़ाव की डिग्री को दर्शाता है। जब ब्लैक स्वान सूचक सीमा (जैसे 0.0191) से अधिक होता है और बंद खुला से कम होता है, तो यह एक नीचे की ओर असामान्य उतार-चढ़ाव को दर्शाता है जो शॉर्टिंग का अवसर प्रस्तुत करता है।
सफेद हंस सूचक काले हंस सूचक के समान है, जो एक मोमबत्ती के असामान्य उतार-चढ़ाव की डिग्री को भी दर्शाता है। जब सफेद हंस सूचक सीमा से अधिक होता है और बंद खुला से अधिक होता है, तो यह एक ऊपर की ओर असामान्य उतार-चढ़ाव को दर्शाता है जो एक लालसा अवसर प्रस्तुत करता है।
असामान्य उतार-चढ़ाव के अवसरों का लाभ उठाने के बाद, यह ईएमए जैसे संकेतकों से रिवर्स सिग्नल का इंतजार करेगा ताकि स्थिति बंद हो सके, इस प्रकार कम खरीद और उच्च बिक्री प्राप्त हो सके।

यह रणनीति रुझानों को निर्धारित करने के लिए चलती औसत और असामान्यताओं को पकड़ने के लिए कस्टम संकेतकों के उपयोग को जोड़ती है, जो एक विशिष्ट रिवर्स ट्रेडिंग मात्रात्मक रणनीति को लागू करती है।

लाभ विश्लेषण

रिवर्सल फ्लोक्टेशन कैट रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

अपेक्षाकृत उच्च जीत दर के साथ असामान्य उतार-चढ़ाव को पकड़ना। काला हंस और सफेद हंस संकेतक असामान्य मूल्य उतार-चढ़ाव को प्रभावी ढंग से पकड़ सकते हैं। इन उतार-चढ़ावों का अक्सर उल्टा अर्थ होता है, इसलिए व्यापार जीत दर अधिक होती है।
इस रणनीति के प्रवेश और निकास मानदंड बहुत स्पष्ट हैं, जो व्यापारियों द्वारा यादृच्छिक और भावनात्मक संचालन से बचने में मदद करता है।
अनुकूलन और समायोजन के लिए कई मापदंड और संकेतक। जैसे कि एमए और ईएमए के चक्र मापदंडों, काले हंस और सफेद हंस संकेतकों के सीमा मापदंडों, आदि, को अनुकूलित और समायोजित किया जा सकता है ताकि रणनीति को विभिन्न उत्पादों और व्यापारिक वातावरणों के अनुकूल बनाया जा सके।
उच्च आवृत्ति और निम्न आवृत्ति व्यापार के लिए लागू। यह रणनीति प्रवृत्ति और उल्टा दोनों को जोड़ती है, और उच्च आवृत्ति और निम्न आवृत्ति व्यापार परिदृश्यों में उपयोग के लिए विभिन्न समय चक्रों के लिए कॉन्फ़िगर की जा सकती है।
जोखिम नियंत्रण के अपेक्षाकृत पूर्ण उपाय। रणनीति में ऑर्डर देने के लिए इक्विटी का प्रतिशत अपनाया जाता है और एकल व्यापार हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र भी होता है।

जोखिम विश्लेषण

रिवर्सल फ्लोक्टेशन कैट रणनीति में भी कुछ जोखिम हैं, मुख्यतः

पैरामीटर अनुकूलन जोखिम. ब्लैक स्वान और व्हाइट स्वान जैसे मापदंडों की स्थापना का रणनीति के प्रदर्शन पर बड़ा प्रभाव पड़ता है. यदि मापदंडों को गलत तरीके से सेट किया जाता है, तो यह रणनीति की लाभप्रदता को बहुत कम कर देगा।
जब बाजार में एकतरफा रुझान अधिक समय तक रहता है, तो यह रणनीति कुछ लगातार घाटे और बड़े ड्रॉडाउन का कारण बन सकती है।
झूठे ब्रेकआउट का जोखिम। झूठे ब्रेकआउट अक्सर वास्तविकता में अल्पकालिक में दिखाई देते हैं। यदि पैरामीटर बहुत संवेदनशील हैं तो यह बहुत अधिक अनावश्यक ट्रेडों का कारण बन सकता है।

उपरोक्त जोखिमों के जवाब में निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः

एक पैरामीटर अनुकूलन तंत्र स्थापित करें, उचित पैरामीटर सेटिंग सुनिश्चित करने के लिए कठोर बैकटेस्टिंग और अनुकूलन के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करें।
स्टॉप लॉस तंत्र सेट करें. उचित स्टॉप लॉस प्रभावी रूप से एकल व्यापार हानि और अधिकतम ड्रॉडाउन को नियंत्रित कर सकता है.
पैरामीटर संवेदनशीलता को समायोजित करें. झूठे ब्रेकआउट हस्तक्षेप से बचने के लिए कुछ फ़िल्टरिंग स्थितियों को जोड़कर अत्यधिक संवेदनशील पैरामीटर सेटिंग से बचें.

अनुकूलन दिशाएँ

रिवर्सल फ्लोक्टेशन कैट रणनीति में भी अनुकूलन के लिए बहुत जगह है। मुख्य अनुकूलन दिशाएं हैंः

अधिक सटीक और व्यापक रूप से असामान्य उतार-चढ़ाव की पहचान करने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों को सेट करके काले हंस और सफेद हंस संकेतकों को और परिष्कृत करें।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बढ़ाएं, तंत्रिका नेटवर्क या एसेम्बल लर्निंग विधियों का उपयोग करें ताकि पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन को स्वचालित रूप से अनुकूलित किया जा सके ताकि रणनीति पैरामीटर बाजार परिवर्तनों के लिए बेहतर अनुकूलन के लिए गतिशील रूप से समायोजित हों।
मूल्य उलट के संकेतों का आकलन करने और रणनीति प्रदर्शन में सुधार करने में सहायता के लिए चार्ट पैटर्न की पहचान करने के लिए डीप लर्निंग तकनीक का उपयोग करें।
पैरामीटर संवेदनशीलता पर धुंधला तर्क नियंत्रण जोड़ें, ट्रेंड स्पष्ट होने पर पैरामीटर स्थिर रखें, और ट्रेंड रिवर्स होने पर मोड़ बिंदुओं पर पैरामीटर संवेदनशीलता बढ़ाएं।
समग्र बहु-पैरामीटर अनुकूलन प्राप्त करने के लिए पैरामीटर मुक्त आनुवंशिक एल्गोरिदम और अनुकरणीय एनीलिंग जैसे वैश्विक अनुकूलन विधियों को मिलाएं।
व्यापारिक किस्मों का विस्तार करें, क्रॉस-मार्केट आर्बिट्रेज के लिए स्टॉक और क्रिप्टोकरेंसी जैसी अन्य किस्मों को बढ़ाएं।

व्यवस्थित मॉडल और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, रिवर्सल फ्लोक्टेशन कैट रणनीति की मजबूती को और बढ़ाया जा सकता है, जिससे बेहतर व्यापार परिणाम प्राप्त होते हैं।

निष्कर्ष

रिवर्सल फ्लोक्टेशन सीएटी रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति में प्रभावी ढंग से बाजार में उतार-चढ़ाव की पहचान करने के लिए चलती औसत और कस्टम संकेतकों को जोड़ती है। इस रणनीति के असामान्य उतार-चढ़ाव, डिफ़ॉल्ट प्रवेश और निकास नियम, और महान अनुकूलन स्थान जैसे फायदे हैं। पैरामीटर और मॉडल अनुकूलन के माध्यम से प्रभाव को और बढ़ाया जा सकता है। पैरामीटर अनुकूलन जोखिम, ड्रॉडाउन जोखिम और झूठे ब्रेकआउट जोखिम जैसे जोखिमों से बचने की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, इस रणनीति का विचार उचित है और इसकी अच्छी व्यावहारिकता है।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4


//适合1分钟-3分钟的k线，发生波动超过百分之二时，自动报警
strategy("BlackSwan strategy", overlay=true,
         initial_capital=10000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
         default_qty_value=100, commission_type= strategy.commission.percent, commission_value=0.075,pyramiding=3)
//-------------------------------------------
//-------------------------------------------
timecondition =  timeframe.period =="480"  or timeframe.period =="240" or timeframe.period =="D"  or timeframe.period =="720"
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=11, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2018, minval=1800, maxval=2100)
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=11, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2031, minval=1800, maxval=2100)
// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear,
         startMonth, startDate, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))
     
     

// Inputs
a = input(1,     title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10,    title = "ATR Period")
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")


ma60 = sma(close,60)
ema144 = ema(close,144)

ema169 = ema(close,169)
ma20=sma(close,20)

     
plot(ema144,color=color.yellow, title="144")
plot(ema169,color=color.orange, title="169")

    
heitiane=(close-open)
heitiane:=abs(heitiane)
heitiane:=heitiane/close

if (inDateRange and  heitiane >0.0191 and close<open) //  and close>f3
    strategy.entry("botsell20", strategy.short, comment = "黑天鹅追空"+tostring(heitiane))

if(crossover(ema144,ema169))
    strategy.close("botsell20", comment = "平空")
if (inDateRange and  heitiane >0.0191 and close>open) //  and close>f3
    strategy.entry("botbuy20", strategy.long, comment = "白天鹅追多"+tostring(heitiane))

if(crossunder(ema144,ema169))
    strategy.close("botbuy20", comment = "平多")

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