पैटर्न और कैंडलस्टिक्स पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस लेख में एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति के बारे में बताया जाएगा जो कि आकृति विश्लेषण और फ्यूज फ्यूज को जोड़ती है। यह रणनीति कम जोखिम वाले और कुशल स्वचालित ट्रेडिंग के लिए मूल्य ग्राफ में महत्वपूर्ण मोड़ और फ्यूज फ्यूज का प्रतिनिधित्व करती है जो एक मजबूत उलट है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति प्रवृत्ति विश्लेषण और स्टॉप लॉजिक के संयोजन के साथ कीमतों की गतिशीलता के विस्तृत विश्लेषण पर आधारित है, जिससे प्रवृत्ति पर प्रभावी ट्रैक रखने में सक्षम होने के लिए एक स्पष्ट प्रवेश तर्क और स्टॉप लॉजिक स्थापित किया गया है।
विशेष रूप से, इसकी प्रवेश शर्त यह है कि मूल्य पहले दो के लाइनों को पार करने के लिए सबसे अधिक मूल्य है और एक पूर्व-उच्च बिंदु या बहु-सिर निगलने या स्टैक मोड में से एक को तोड़ता है। इस संयोजन की शर्तों को प्रभावी रूप से बुकिंग के अवसरों की पुष्टि करने में सक्षम है। और इसकी रोकथाम शर्त यह है कि मूल्य पहले दो के लाइनों को पार करने के लिए सबसे कम मूल्य है। इस तरह के रोकथाम तर्क समय पर रोकथाम की गारंटी देता है।
आकलन के रूप में, यह रणनीति महत्वपूर्ण मोड़ की पहचान करने के लिए वर्गीकरण रेखाओं का उपयोग करती है, साथ ही साथ तीन विशिष्ट मोड़ जो रुझान में बदलाव का आकलन करते हैं। महत्वपूर्ण मोड़ के रूपों का आकलन करने के लिए व्यापक वर्गीकरण सिद्धांतों का उपयोग किया जाता है, जबकि बहु-सिर, खाली सिर, और बत्तख जैसे रूपों का आकलन करने के लिए अधिक परिपक्व एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
विशिष्ट कार्यान्वयन पर, यह रणनीति पाइन स्क्रिप्ट का उपयोग करके लिखी गई है। इसका पता लगाने के प्रकार का कार्यान्वयन तर्क यह है कि वर्तमान के-लाइन का उच्चतम मूल्य पिछले 3 के-लाइन के उच्चतम मूल्य के बराबर है, यानी शीर्ष वर्गीकरण। नीचे के प्रकार का निर्णय सिद्धांत समान है। अवशोषण प्रकार का पता लगाने के लिए प्रारूप खुले और बंद मूल्य के आकार के संबंध पर सख्त निर्णय के आधार पर है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के मुख्य लाभ हैंः
- इस प्रकार, एक व्यक्ति के शरीर के अंदर की सतह को देखने के लिए, यह आवश्यक है कि वह अपने शरीर के अंदर की सतह को अच्छी तरह से देख सके।
- प्रवेश और रोकना तर्क स्पष्ट, सरल और लागू करने में आसान है;
- परिपक्व सिद्धांतों और मापकों का उपयोग करने से ओवरफिटिंग की समस्या से बचा जा सकता है।
- यह मुख्यधारा के प्लेटफार्मों जैसे ट्रेडिंग व्यू के लिए पीन स्क्रिप्ट द्वारा लिखा गया है।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि, इस रणनीति के कुछ जोखिम हैं, जिन पर ध्यान दिया जाना चाहिएः
- और यह भी कहा गया है कि यह एक प्रकार का व्यक्तिपरक निर्णय है।
- इस प्रकार, यह एक बहुत ही कम समय में लगातार गलत संकेतों का कारण बन सकता है।
- उच्च आवृत्ति व्यापार के लिए स्टॉप लॉस को समायोजित करने की आवश्यकता होती है।
उपरोक्त जोखिमों के लिए, स्टॉप-लॉस रणनीतियों को अनुकूलित करने, प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग की शुरुआत करने, रणनीतिक मापदंडों को सत्यापित करने के लिए मात्रात्मक उपकरणों का उपयोग करने और अन्य तरीकों से नियंत्रित किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने के लिए निम्नलिखित दिशाओं को अपनाया जा सकता हैः
- यह निर्णय की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए कंकड़ के आकार के मापदंडों को समायोजित करता है।
- इस प्रकार, यह एक प्रकार का “प्रवृत्ति-निर्णय” है, जो कि अल्पकालिक उतार-चढ़ाव के कारण गलत संकेतों से बचने के लिए है।
- मशीन लर्निंग जैसे तरीकों को शामिल करना, पैरामीटर का स्वचालित अनुकूलन प्राप्त करना।
उपरोक्त अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।
संक्षेप
इस आलेख में एक प्रकार की क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीति के बारे में विस्तार से बताया गया है, जो कि वर्गीकरण रेखाओं और कुंडल के आकार पर आधारित है। यह रणनीति निर्णय लेने के लिए सटीक है, इसे लागू करना आसान है, मूल्य प्रवृत्तियों को प्रभावी ढंग से पकड़ने और स्वचालित व्यापार को लागू करने में सक्षम है। निरंतर अनुकूलन और सत्यापन के बाद, इसका प्रदर्शन और भी बेहतर होगा, निवेशक या व्यापारी के लिए गहन अध्ययन और आवेदन के लायक है।
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Fractal & Pattern Entry/Exit Strategy", overlay=true)
// Fractal calculation
fractalHigh = high == highest(3)
fractalLow = low == lowest(3)
// Pattern detection
bullishEngulfing = open < close[1] and close > open[1] and close > open + (open[1] - close[1]) * 2 and low < min(open, close) and high > max(open, close) and open[1] > close[1]
bearishEngulfing = open > close[1] and close < open[1] and open > close + (close[1] - open[1]) * 2 and high > max(open, close) and low < min(open, close) and open[1] < close[1]
hammer = open < close and close > (high + low + open * 2) / 4 and close - open > (high - low) * 0.6 and high - close < (high - low) * 0.1 and open - low < (high - low) * 0.1
hangingMan = open > close and open < (high + low + close * 2) / 4 and open - close > (high - low) * 0.6 and high - open < (high - low) * 0.1 and close - low < (high - low) * 0.1
// Entry condition
longCondition = crossover(close, highest(2)[1]) and (fractalHigh or bullishEngulfing or hammer)
shortCondition = crossunder(close, lowest(2)[1]) and (fractalLow or bearishEngulfing or hangingMan)
// Exit condition
exitLongCondition = crossunder(close, lowest(2)[1])
exitShortCondition = crossover(close, highest(2)[1])
// Entry and exit orders
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exitLongCondition)
strategy.close("Long")
if (exitShortCondition)
strategy.close("Short")
// Plot fractals
plotshape(fractalHigh, title="Fractal High", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(fractalLow, title="Fractal Low", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.red, size=size.small)
// Plot patterns
plotshape(bullishEngulfing, title="Bullish Engulfing", style=shape.arrowup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(bearishEngulfing, title="Bearish Engulfing", style=shape.arrowdown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
plotshape(hammer, title="Hammer", style=shape.arrowup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(hangingMan, title="Hanging Man", style=shape.arrowdown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)