यौगिक ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-29 14:07:54
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अवलोकन

यह रणनीति हाल के एन बारों की उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करती है ताकि कम खरीद और उच्च बिक्री ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए चलती औसत लाइन के साथ संयुक्त दोहरी ब्रेकआउट स्थितियों को निर्धारित किया जा सके।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्यतः निम्नलिखित सिद्धांतों पर आधारित हैः

ब्रेकआउट खरीद की स्थिति निर्धारित करने के लिए हाल के 7 बार की न्यूनतम निम्न मूल्य minLow की गणना करें
ब्रेकआउट बिक्री की स्थिति निर्धारित करने के लिए हाल के 7 बार के अधिकतम उच्च मूल्य maxHigh की गणना करें
प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए 200-अवधि सरल चलती औसत रेखा एमएमए की गणना करें
खरीद की शर्तः बंद मूल्य minLow के माध्यम से टूट जाता है और mma से अधिक है
बेचने की शर्तः बंद मूल्य maxHigh के माध्यम से टूट जाता है या maxHigh से अधिक है

हाल के एन बार के चरम की गणना करके, यह आकलन करता है कि क्या बाजार अत्यधिक ओवरसोल्ड या ओवरबॉट है। प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत रेखा के साथ संयुक्त, यह कम खरीदने और उच्च बिक्री की ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति को प्राप्त करने के लिए दो शर्तें निर्धारित करता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

दोहरी शर्त सेटिंग रणनीति के व्यापार संकेतों को अधिक विश्वसनीय बनाती है
ओवरसोल्ड और ओवरबॉट स्थिति का न्याय करने के लिए के लाइनों के चरम का उपयोग करने से उल्टा होने का मौका मिल सकता है
प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत रेखा का संयोजन करने से उलट संचालन से बचा जाता है
यह कम खरीद और उच्च बिक्री के विचार को लागू करता है, जो अधिकांश व्यापारियों के व्यापार मनोविज्ञान के अनुरूप है
रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट, समझने और लागू करने में आसान है

डबल कन्फर्मेशन के माध्यम से, रणनीति की सिग्नल गुणवत्ता अपेक्षाकृत अधिक है, और पैरामीटर अनुकूलन के लिए जगह बड़ी है, जो विभिन्न बाजार वातावरण के लिए उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

दोहरी शर्त संकेतों की आवृत्ति को सीमित करती है, संभवतः कुछ व्यापारिक अवसरों को खो देती है
K रेखा चरम के लिए गणना चक्र की अनुचित सेटिंग्स अतिविक्री और अतिखरीद की स्थिति को सटीक रूप से निर्धारित करने में विफल हो सकती हैं
चलती औसत रेखा के अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से प्रवृत्ति दिशा को गलत तरीके से निर्धारित किया जा सकता है
यह एक साथ कई मापदंडों का अनुकूलन करने की जरूरत है, पैरामीटर अनुकूलन अधिक कठिन बनाने

इन जोखिमों को कंप्यूटिंग चक्रों को समायोजित करके, पैरामीटर संयोजनों और अन्य तरीकों को अनुकूलित करके कम किया जा सकता है। इसके अलावा, अनुकूलन के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करना।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को मुख्य रूप से निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

ओवरबॉट और ओवरसोल्ड निर्धारित करने के लिए सबसे उपयुक्त चक्र मापदंडों को खोजने के लिए K रेखा चरम के गणना चक्र का अनुकूलन
विभिन्न लंबाई के चलती औसत रेखाओं के प्रभावों का परीक्षण करें
अन्य संयुक्त संकेतक जैसे कि बीओएलएल चैनल, केडी संकेतक आदि को बढ़ाएं।
एकल स्टॉप लॉस को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को बढ़ाएं
सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए प्रवेश और निकास स्थितियों का अनुकूलन

पैरामीटर अनुकूलन, सूचक अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण अनुकूलन और अन्य साधनों के माध्यम से रणनीति के लाभ कारक में काफी सुधार किया जा सकता है।

सारांश

सामान्य तौर पर, यह एक बहुत ही व्यावहारिक ब्रेकआउट रणनीति है। ओवरसोल्ड और ओवरबॉट स्थिति निर्धारित करने के लिए के लाइनों के चरम की गणना करना, ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत रेखा का उपयोग करना, झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए डबल फ़िल्टरिंग स्थितियों को सेट करना, यह उच्च गुणवत्ता वाली कम खरीद और उच्च बिक्री रणनीतियों को लागू करता है। कंप्यूटिंग चक्रों को अनुकूलित करके, अन्य संकेतकों और अन्य साधनों को जोड़कर, रणनीति प्रभाव को और बढ़ाया जा सकता है। रणनीति सीखने और अनुकूलित करने और उपयोग करने के लिए शुरुआती और पेशेवर व्यापारियों दोनों के लिए उपयुक्त है।

/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

value1 = input(7, title="Quantity of day low")
value2 = input(7, title="Quantity of day high")
entry = lowest(close[1], value1)
exit = highest(close[1], value2)

lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1)
mma = sma(close, lengthMMA)

// Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas
minLow = lowest(low, value1)

// Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas
maxHigh = highest(high, value2)

// Test Period
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

if testPeriod()
    // Condiciones de entrada
    conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet)
    
    if conditionMet
        label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar)
    
    // Condiciones de salida
    conditionExit = close > exit or close > maxHigh
    strategy.close("Buy", when=conditionExit)

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