डबल रैंडम फ़िल्टर शार्प असतत विश्लेषण रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
डबल यादृच्छिक फ़िल्टर की तीक्ष्ण विचलन विश्लेषण रणनीति, जो संभावित खरीद और बिक्री के अवसरों की पहचान करने के लिए अतिरिक्त फ़िल्टरिंग शर्तों के रूप में यादृच्छिक संकेतक के ओवरबॉय ओवरसोल स्थिति के साथ, विचलन विश्लेषण संकेतक ((AO) और मूल्य कार्रवाई के बीच विचलन का पता लगाने के माध्यम से है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में निम्नलिखित घटक शामिल हैंः
पृथक विश्लेषण (एओ) की गणनाः एओ 5 और 34 अवधि एचएल 2 के सरल चलती औसत (एसएमए) के अंतर है, जो बाजार की गतिशीलता की पहचान करने के लिए है।
यादृच्छिक संकेतकः यादृच्छिक संकेतक एक निश्चित अवधि के भीतर मूल्य सीमा के साथ समापन मूल्य की तुलना करके गतिशीलता और संभावित टर्नओवर को मापने के लिए। यहां 14 अवधि के यादृच्छिक संकेतक ((स्टोचके) और 3 अवधि के SMA ((स्टोचडी) का उपयोग किया जाता है ताकि ओवरबॉट और ओवरसोल की स्थिति की पहचान की जा सके।
विचलन का पता लगाने के लिए तर्कः जब कीमत एक दिशा में चलती है (ऊपर या नीचे) और AO विपरीत दिशा में चलती है, तो विचलन की पुष्टि की जाती है। यहां एक सरलीकृत विचलन का पता लगाने के लिए तर्क का उपयोग किया जाता है।
यादृच्छिक संकेतक फ़िल्टरिंगः सिग्नल को यादृच्छिक संकेतक स्थिति के माध्यम से फ़िल्टर किया जाता है, जो संकेत बेचने के लिए ओवरबॉट स्थिति और संकेत खरीदने के लिए ओवरबॉट स्थिति की आवश्यकता होती है।
सिग्नल मैपिंगः फ़िल्टर किए गए ट्रेडिंग सिग्नल को चार्ट पर आकार के माध्यम से चित्रित करना।
रणनीति प्रवेशः बहु-हेड प्रवेश सिग्नल की पुष्टि करते समय अधिक करें, खाली-हेड प्रवेश सिग्नल की पुष्टि करते समय खाली करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति में ट्रेंड फॉलोइंग और रिवर्स आइडेंटिफिकेशन के फायदे शामिल हैं और इसकी विश्वसनीयता अधिक है। इसके कुछ फायदे इस प्रकार हैं:
एओ बाजार में अल्पकालिक रुझानों में परिवर्तन की पहचान करने में मदद करता है, और मूल्य विचलन के साथ रणनीतिक संकेत स्रोत के रूप में उच्च विश्वसनीयता है।
संकेतक की स्थिति की यादृच्छिक जांच, गैर-ओवरबॉट ओवरसोल्ड स्थितियों में झूठे संकेतों को रोकने के लिए।
बाजार की स्थिति का आकलन करने के लिए विभिन्न प्रकार के सूचकांकों का उपयोग किया जाता है।
रणनीतिक प्रवेश संकेत स्पष्ट हैं, संचालन नियम सरल हैं और लागू करने में आसान हैं।
संकेतक और पैरामीटर का चयन उचित है, परीक्षण प्रदर्शन अच्छा है, और परीक्षण प्रभाव अच्छा है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं, जिनमें शामिल हैंः
सिग्नल से विचलित निर्णय बहुत सरल है और गलत निर्णय हो सकता है। प्रवेश तर्क को अनुकूलित करके गलत निर्णय के जोखिम को कम किया जा सकता है।
संकेतक पैरामीटर स्थिर सेट, विभिन्न बाजार की स्थिति के तहत प्रभाव में अंतर हो सकता है. पैरामीटर अनुकूलन या अनुकूलन पैरामीटर सेटिंग द्वारा सुधार किया जा सकता है.
यादृच्छिक संकेतक फ़िल्टरिंग कुछ व्यापारिक अवसरों को छोड़ सकता है। फ़िल्टरिंग शर्तों को समायोजित करके अधिक अवसरों को पकड़ने के लिए।
बहु-खाली स्थिति नियंत्रण सख्त नहीं है, नुकसान को अच्छी तरह से नियंत्रित नहीं किया जा सकता है। स्टॉप लॉस की शर्तें सेट की जा सकती हैं या स्थिति प्रबंधन नियमों का अनुकूलन किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है:
सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए सिग्नल पहचान तर्क का अनुकूलन करें।
विभिन्न मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण करें और सर्वोत्तम मापदंड खोजें।
एक बार के नुकसान को नियंत्रित करने के लिए एक अतिरिक्त हानि रोक रणनीति।
स्टॉक खोलने और स्टॉक प्रबंधन रणनीतियों को अनुकूलित करना।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का परिचय, पैरामीटर और नियमों के गतिशील अनुकूलन को लागू करना।
अधिक डेटा स्रोतों को जोड़ना, बहु-कारक ड्राइव को लागू करना।
संक्षेप
दोहरी यादृच्छिक फ़िल्टर तेज-फूट विश्लेषण रणनीति, एओ के माध्यम से मूल्य विचलन सिग्नल के साथ संयोजन में यादृच्छिक संकेतक फ़िल्टरिंग के माध्यम से, ट्रेंड कैप्चर और रिवर्स पहचान के एक प्रभावी संयोजन को प्राप्त करती है। रणनीति के संचालन के नियम स्पष्ट हैं, अच्छी तरह से प्रतिक्रिया करते हैं, और इसका बहुत मजबूत वास्तविक युद्ध मूल्य है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, बेहतर एनोमेटिक ट्रेडिंग और रियल-डिस्क प्रभाव प्राप्त करने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Fixed AO Divergence Strategy", shorttitle="Fixed AO+Stoch", overlay=true)
// Calculate Awesome Oscillator
ao() => ta.sma(hl2, 5) - ta.sma(hl2, 34)
aoVal = ao()
// Stochastic Oscillator
stochK = ta.stoch(close, high, low, 14)
stochD = ta.sma(stochK, 3)
// Simplify the divergence detection logic
// For educational purposes, we will define a basic divergence detection mechanism
// Real-world application would require more sophisticated logic
// Detect bullish and bearish divergences based on AO and price action
bullishDivergence = (close > close[1]) and (aoVal < aoVal[1])
bearishDivergence = (close < close[1]) and (aoVal > aoVal[1])
// Stochastic Overbought/Oversold conditions
stochOverbought = (stochK > 80) and (stochD > 80)
stochOversold = (stochK < 20) and (stochD < 20)
// Filtered signals
confirmedBullishSignal = bullishDivergence and stochOversold
confirmedBearishSignal = bearishDivergence and stochOverbought
// Plot signals
plotshape(series=confirmedBullishSignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Bullish Divergence", text="BUY")
plotshape(series=confirmedBearishSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Bearish Divergence", text="SELL")
// Strategy Entry
if (confirmedBullishSignal)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long Entry")
if (confirmedBearishSignal)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short Entry")