बाजार उलटफेर दोहरी गति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति विभिन्न क्रिप्टोकरेंसी, स्टॉक और बाजारों के लिए सुपरट्रेंड्स और फिशर स्विच के पैरामीटर को समायोजित करके शॉर्ट-लाइन शॉर्ट-ऑफ अवसरों की तलाश करने के लिए सुपरट्रेंड्स और फिशर स्विच का उपयोग करने के साथ संयुक्त है। जब एक बेचने का संकेत आता है, तो यह स्थिति के आकार और स्टॉप-लॉस और लाभप्रदता को प्रदर्शित करता है। आप जोखिम की राशि को भी समायोजित कर सकते हैं।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति पहले 10 चक्रों के लिए फिशर परिवर्तन की गणना करती है। जब फिशर परिवर्तन रेखा 2.5 से ऊपर की ओर उछलती है, तो यह एक बेचने का संकेत देती है। साथ ही, यह सुपरट्रेंड चैनल के रूप में 10 चक्रों की औसत वास्तविक तरंग दैर्ध्य की गणना करती है। जब कीमत ऊपर से नीचे की ओर जाती है, तो यह एक बेचने का संकेत देती है। इसलिए, यह रणनीति फिशर परिवर्तन सूचकांक और सुपरट्रेंड चैनल के साथ मिलकर बाजार में उलटफेर होने पर शून्य अवसरों की तलाश करती है।
विशेष रूप से, यह पिछले चक्र के सुपर-चैनल के ऊपर के नीचे मौजूदा K-लाइन समापन मूल्य की गणना करता है, और पिछले चक्र के नीचे के नीचे के ऊपर होने पर, एक बाजार उलट के रूप में निर्णय लेता है, एक बेचने का संकेत देता है। साथ ही, एक बर्फबारी परिवर्तन सूचकांक की गणना करता है, जब बर्फबारी परिवर्तन रेखा 2.5 से नीचे से टूट जाती है, और पिछले चक्र के बर्फबारी परिवर्तन मूल्य वर्तमान मूल्य से कम है, एक प्रवृत्ति उलट के रूप में निर्णय लेता है, एक बेचने का संकेत देता है।
इसलिए, रणनीति को सुपरट्रेंड के लिए बाजार में उलटफेर और फिशर परिवर्तन के लिए प्रवृत्ति में उलटफेर की दो शर्तों को पूरा करने की आवश्यकता होती है ताकि अंतिम बिक्री संकेत उत्पन्न हो सके।
रणनीतिक लाभ
यह रणनीति सुपरट्रेंड चैनल और फिशर परिवर्तन के संकेतकों के साथ संयुक्त है, जो बाजार के टर्नओवर को अधिक सटीक रूप से पकड़ सकता है। यह केवल सुपरट्रेंड या फिशर परिवर्तन का उपयोग करने की तुलना में झूठे संकेतों को कम कर सकता है, जिससे रणनीति की स्थिरता बढ़ जाती है।
इसके अलावा, यह रणनीति सुपर ट्रेंड चैनल और फिशर परिवर्तन मापदंडों को समायोजित करने के लिए लचीलापन प्रदान करती है। उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों और किस्मों के अनुसार सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन का चयन कर सकते हैं, जिससे बाजार को लक्षित रूप से फिट किया जा सकता है। यह एक अनुकूलन योग्य रणनीति है।
यह रणनीति भी जोखिम राशि प्रबंधन प्रदान करता है. उपयोगकर्ता आसानी से अपने स्वयं के जोखिम प्रबंधन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्रत्येक जोखिम राशि की मात्रा को समायोजित कर सकते हैं. साथ ही, यह स्वचालित रूप से स्टॉप-लॉस और रिटर्न लक्ष्य की गणना करता है, जिससे बेहतर रिटर्न दर प्राप्त की जा सकती है।
रणनीतिक जोखिम
यह रणनीति मुख्य रूप से सुपरट्रेंड चैनल पर निर्भर करती है ताकि बाजार की संरचना का आकलन किया जा सके। सुपरट्रेंड चैनल लंबे समय तक चलने पर विफल हो सकते हैं। इस मामले में, चैनल के चक्र पैरामीटर या एटीआर गुणांक को उचित रूप से बढ़ाया जाना चाहिए।
इसके अलावा, फिशर परिवर्तन गलत संकेत या समय से पहले संकेत उत्पन्न करने के लिए अपेक्षाकृत आसान है। जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो फिशर परिवर्तन के आवधिक मापदंडों को उचित रूप से समायोजित किया जाना चाहिए, कुछ शोर को फ़िल्टर करना।
इसके अलावा, रिवर्स रणनीति की समग्र जीत की संभावना सीमित हो सकती है। रुझान ट्रैकिंग संकेतकों को संयोजित किया जाना चाहिए, जो कि उतार-चढ़ाव के दौरान पदों को खोलने से बचते हैं, या जब रुझान अधिक स्पष्ट हो जाता है तो फिर से शामिल होते हैं। चलती औसत को फ़िल्टर के रूप में जोड़ा जा सकता है, जिससे रणनीति की स्थिरता में सुधार होता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
एटीआर चक्रों की संख्या और एटीआर गुणांक को सुपरट्रेंड चैनल के लिए अनुकूलित करें, विभिन्न किस्मों और बाजार स्थितियों के लिए सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन का चयन करें
फ़ेस्चर परिवर्तन के लिए अनुकूलित आवृत्ति पैरामीटर, चिकनी वक्र शोर को कम करने, और गलत संकेतों को रोकने के लिए
मूविंग एवरेज या ब्रिन बैंड को सहायक संकेतकों के रूप में जोड़ें ताकि बाजार में उतार-चढ़ाव से बचा जा सके
विभिन्न समय चक्रों के साथ फिशवे परिवर्तन, अधिक स्थिर और विश्वसनीय उलटा निर्णय के लिए
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जैसे कि लीवरेज अनुपात, स्थिति की संख्या, बढ़ी हुई स्थिति नियम आदि जोड़ें
स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन और रणनीति अनुकूलन को सक्षम करने के लिए मशीन सीखने और अन्य विधियों के साथ संयोजन
संक्षेप
यह रणनीति सुपरट्रेंड और फिशर परिवर्तन सूचकांक को जोड़ती है, बाजार में उलटफेर का न्याय करने के लिए कुछ लचीलापन के साथ, विभिन्न किस्मों को पैरामीटर के माध्यम से समायोजित किया जा सकता है। एक एकल सूचक की तुलना में, यह अधिक विश्वसनीय सिग्नल निर्णय और जोखिम नियंत्रण प्राप्त करता है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति स्थिरता को और बढ़ाने और लाभप्रदता में सुधार करने की उम्मीद करती है। यह एक उच्च गुणवत्ता वाली रणनीति है जिसे लंबे समय तक ट्रैक करने और संचय करने के लायक है।
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2024-02-27 03:00:00
period: 2m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supertrend and Fisher_SHORT", overlay=true)
//This block is for Fisher Transformation Calculation.
len = input.int(10, minval=1, title="Length") // Length is optional. 10 is good but is up to you.
high_ = ta.highest(hl2, len)
low_ = ta.lowest(hl2, len)
round_(val) => val > .99 ? .999 : val < -.99 ? -.999 : val
value = 0.0
value := round_(.66 * ((hl2 - low_) / (high_ - low_) - .5) + .67 * nz(value[1]))
fish1 = 0.0
fish1 := .5 * math.log((1 + value) / (1 - value)) + .5 * nz(fish1[1])
fish2 = fish1[1]
// Sell condition for Fisher transformation.
sell_signal = (fish1 > 2.5) and (fish2 > fish1)
durum = 0 //just for the situation.
if (sell_signal)
durum := -1 // now it changes from 0 to -1.
// Supertrend indicator inputs and calculations (same as in the indicator)
Periods = input(title='ATR Period', defval=10) // period is 10, but you can change it
src = input(hl2, title='Source')
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=2) //atr multiplier is important. it is 2 for this strategy but you can find another for best performance
RiskAmount = input.float(title='Risk Amount ($)', defval=10.0, minval=0.0, step=1.0) // ıf you use risk-reward method, risk is 10$ for each position. you can also change it
changeATR = input(title='Change ATR Calculation Method ?', defval=true)
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - Multiplier * atr
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + Multiplier * atr
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
// Calculate position size based on risk amount
riskPerContract = atr * Multiplier
contracts = RiskAmount / (riskPerContract * syminfo.mintick)
//short signal condition
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1 and durum == -1
plotshape(sellSignal, title='Sell Signal', location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small) //shows the signal.
// variables
var float entryPrice = na
var float stopLoss = na
var float takeProfit = na
var float atr1 = na
var float takeProfit2 = na
var float takeProfit3 = na
//it calculates the stop level and reward profit levels using atr.
if (sellSignal)
entryPrice := close
atr1 := atr
stopLoss := entryPrice + atr1 * Multiplier
contracts := entryPrice / (stopLoss - entryPrice) * RiskAmount / entryPrice
takeProfit := entryPrice - atr1 * Multiplier
takeProfit2 := entryPrice - 2 * atr1 * Multiplier
takeProfit3 := entryPrice - 3 * atr1 * Multiplier
if (sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=1)
//
if (close >= stopLoss)
strategy.close("Sell", comment="Stop Loss Hit")
else if (close <= takeProfit)
strategy.close("Sell", comment="Take Profit Hit")
// draw the stop, entry and profit levels
plot(stopLoss, title="Stop Loss", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(entryPrice, title="Entry Price", color=color.orange, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(takeProfit, title="Take Profit", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(takeProfit2, title="Take Profit 2", color=color.blue, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(takeProfit3, title="Take Profit 3", color=color.purple, linewidth=1, style=plot.style_linebr)