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दोहरी प्रवृत्ति रेखाएं ब्रेकआउट गोल्डन क्रॉस डेथ क्रॉस प्रवृत्ति रणनीति का पालन करना

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-22 16:01:12
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अवलोकन

डबल ट्रेंडलाइन ब्रेकआउट गोल्डन क्रॉस डेथ क्रॉस ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो समर्थन / प्रतिरोध ट्रेंडलाइन और चलती औसत दोनों का उपयोग ट्रेंड फॉलोइंग के लिए वैकल्पिक संकेतों के रूप में करती है। यह रणनीति विभिन्न समय सीमाओं पर मूल्य स्तरों को ध्यान में रखती है, मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक करने के लाभ लक्ष्य के लिए शुरुआती ट्रेंड परिवर्तनों के दौरान पदों को खोलने के लिए ट्रेंड संकेतक से प्रमुख समर्थन और प्रतिरोध स्तरों के माध्यम से ब्रेकआउट संकेतों को जोड़ती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति में चार मुख्य घटक शामिल हैंः

  1. पिछले 30 दिनों के निम्नतम स्तरों के साथ समर्थन रेखा
  2. प्रतिरोध रेखा पिछले 30 सप्ताह में उच्चतम उच्चतम के साथ चित्रित
  3. व्यापार संकेतों की फ़िल्टरिंग के लिए रुझान की पुष्टि के लिए उपयोग किया जाने वाला 10 अवधि का सरल चलती औसत
  4. ब्रेकआउट पहचान मॉड्यूल जब मूल्य महत्वपूर्ण समर्थन/प्रतिरोध स्तरों को तोड़ता है तो व्यापारिक अवसरों का पता लगाने के लिए

विशेष रूप से, रणनीति पहले पिछले 30 दिनों और 30 सप्ताह में क्रमशः उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न प्राप्त करने के लिए सुरक्षा अनुरोध कार्यों का उपयोग करती है, गतिशील समर्थन और प्रतिरोध लाइनों को प्लॉट करती है। फिर यह ब्रेकआउट के अवसरों को फ़िल्टर करने के लिए 10-अवधि एसएमए से स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस संकेतों को जोड़ती है। लंबे संकेत तब उत्पन्न होते हैं जब मूल्य 30-दिवसीय समर्थन स्तर और 10-अवधि एसएमए से ऊपर टूट जाता है, जबकि लघु संकेत तब उत्पन्न होते हैं जब मूल्य 30-सप्ताह के प्रतिरोध स्तर और 10-अवधि एसएमए से नीचे टूट जाता है।

यह रणनीति मध्यम और दीर्घकालिक समर्थन/प्रतिरोध स्तरों दोनों को ध्यान में रखती है, जिससे इसे बड़े रुझान के अवसरों को पकड़ने की अनुमति मिलती है। चलती औसत फ़िल्टर का उपयोग करने से रेंजिंग रुझानों के दौरान गलत संकेतों से भी प्रभावी ढंग से बचा जाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. बड़े ब्रेकआउट को पकड़ने के लिए मध्यम और दीर्घकालिक समर्थन/प्रतिरोध दोनों का उपयोग करता है।
  2. एमए फिल्टर बाजारों के दौरान झूठे संकेतों से बचकर नुकसान को नियंत्रित करता है।
  3. समर्थन/प्रतिरोध स्तरों के गतिशील अद्यतन से नई प्रवृत्ति दिशाओं का समय पर पता चलता है।
  4. स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट के जोखिम प्रबंधन तंत्र लाभ सुनिश्चित करने में मदद करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के लिए कुछ जोखिम भी ध्यान देने योग्य हैंः

  1. ब्रेकआउट रणनीतियों के लिए सटीक समय की आवश्यकता होती है, जिसमें ओवरसोच या लेगिंग के मुद्दे होते हैं।
  2. समर्थन/प्रतिरोध स्तर विफल होने पर अमान्य ब्रेकआउट हो सकते हैं, जिससे भारी नुकसान हो सकता है।
  3. चलती औसत की पिछड़ती प्रकृति प्रवृत्ति उलटने के लिए देर से संकेत दे सकती है।
  4. उच्च निकासी जोखिम इसे छोटे खातों के लिए अनुपयुक्त बनाता है।

समाधान:

  1. भंग पहचान तर्क को ठीक करें और अधिक फ़िल्टर जोड़ें।
  2. यह सुनिश्चित करने के लिए कि संकेत केवल प्रवृत्तियों के स्थिर होने के बाद ही आते हैं, अधिक लंबी एमए अवधि का प्रयोग करें।
  3. एकल ट्रेडों पर डाउनसाइड को सीमित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस स्तर निर्धारित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इसमें और सुधार की संभावना हैः

  1. अधिक स्मार्ट स्टॉप लॉस के लिए एटीआर जैसे अस्थिरता उपायों को शामिल करें और लाभ आकार लें।
  2. समर्थन/प्रतिरोध विफलता का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें।
  3. प्रतिवर्तन को तेजी से पकड़ने के लिए अनुकूलनशील चलती औसत का उपयोग करें।
  4. अलग-अलग उत्पादों के लिए परिष्कृत समायोजन मापदंड।

निष्कर्ष

ड्यूल ट्रेंडलाइन ब्रेकआउट गोल्डन क्रॉस डेथ क्रॉस ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति प्रभावी रूप से प्रमुख रुझानों के दौरान लाभदायक संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए मध्यम से दीर्घकालिक समर्थन / प्रतिरोध और चलती औसत संकेतकों को जोड़ती है, जिससे यह अपेक्षाकृत परिपक्व मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बन जाती है। स्टॉप लॉस तंत्र, अनुकूली मापदंडों आदि के माध्यम से अनुकूलन के लिए अभी भी बड़ी जगह है। मशीन लर्निंग को शामिल करने से इसकी मजबूती भी बढ़ सकती है।

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*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © neosaid

//@version=5
strategy("Support and resistant Strategy", overlay=true)

// Function to check for breakout
f_breakoutCondition(closingPrice, highestHigh, lowestLow) =>
    closingPrice > highestHigh or closingPrice < lowestLow

// Step 1: 30 Days Trend Line (Lower Lows)
low30Days = request.security(syminfo.tickerid, "D", low)

// Step 2: 30 Weeks Upper Trend Line (Higher Highs)
high30Weeks = request.security(syminfo.tickerid, "W", high)

// Step 3: Trend Line for Lowest Low within the Last Month
var float lowestLowLastMonth = na
for i = 0 to 29
    lowestLowLastMonth := na(lowestLowLastMonth) ? low[i] : math.min(lowestLowLastMonth, low[i])

lowestLowLastMonthValue = lowestLowLastMonth[1]

// Breakout Strategy
highestHighLast3Candles = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.highest(close, 3))
lowestLowLast3Candles = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.lowest(close, 3))

// Additional conditions to filter signals
buyCondition = f_breakoutCondition(close, highestHighLast3Candles, lowestLowLast3Candles) and close > low30Days

sellCondition = f_breakoutCondition(close, highestHighLast3Candles, lowestLowLast3Candles) and close < high30Weeks

// Additional filters to reduce the number of orders
buyFilter = ta.crossover(close, ta.sma(close, 10)) // Buy only when price crosses above a 10-period SMA
sellFilter = ta.crossunder(close, ta.sma(close, 10)) // Sell only when price crosses below a 10-period SMA

buyCondition := buyCondition and buyFilter
sellCondition := sellCondition and sellFilter

// Plot Buy and Sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)

// Strategy entries
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)
अधिक

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