दोहरे पुष्टिकरण की सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-03-01 10:55:27
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अवलोकन

डबल कन्फर्मेशन ब्रेकथ्रू रणनीति एक ट्रेडिंग रणनीति है जो ब्रेकआउट रणनीतियों और चलती औसत रणनीतियों को जोड़ती है। यह रणनीति पिछले दिन की उच्चतम कीमत और सबसे कम कीमत को प्रमुख मूल्य स्तर के रूप में उपयोग करती है, जो तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस संकेतों के साथ संयुक्त है, ताकि खरीद और बिक्री संचालन किया जा सके।

रणनीतिक सिद्धांत

दोहरे पुष्टिकरण की सफलता की रणनीति का मूल तर्क हैः

पता लगाएं कि क्या कीमत पिछले दिन की उच्चतम कीमत या सबसे कम कीमत को तोड़ती है। यदि कीमत पिछले दिन की उच्चतम कीमत को तोड़ती है, तो इसे तेजी का संकेत माना जाता है; यदि कीमत पिछले दिन की सबसे कम कीमत को तोड़ती है, तो इसे मंदी का संकेत माना जाता है।
जब कोई ब्रेकआउट होता है, तो जांचें कि क्या फास्ट लाइन (10-दिवसीय लाइन) धीमी लाइन (30-दिवसीय लाइन) को तोड़ती है। यदि ऐसा है, तो एक खरीद ऑर्डर किया जाता है; यदि फास्ट लाइन धीमी लाइन को नीचे की ओर तोड़ती है, तो बेचें।
स्टॉप लॉस और ले लाभ अनुपात की गणना करने के लिए एक निश्चित स्टॉप लॉस और ले लाभ अनुपात सेट करें। उदाहरण के लिए, यदि रणनीति स्टॉप लॉस और ले लाभ अनुपात 1:4 सेट करती है, तो ले लाभ रेंज स्टॉप लॉस रेंज का 4 गुना है।
स्थिति खोलने के बाद, यदि मूल्य स्टॉप लॉस लाइन को ट्रिगर करता है, तो बाहर निकलने के लिए स्टॉप लॉस करें; यदि लाभ लेने का लक्ष्य प्राप्त किया जाता है, तो बाहर निकलने के लिए लाभ लें।

यह देखा जा सकता है कि डबल कन्फर्मेशन ब्रेकआउट रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल की पुष्टि करने के लिए ट्रेंड जजमेंट इंडिकेटर (मोविंग एवरेज) और महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों (पिछले दिन के उच्च और निम्न) दोनों के ब्रेकआउट का उपयोग करती है, जिससे यह अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय ब्रेकआउट सिस्टम बन जाता है।

लाभ विश्लेषण

दोहरे पुष्टिकरण की सफलता की रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

पिछले दिन के उच्च या निम्न बिंदु को तोड़ने के बाद प्रवेश करने से झूठे ब्रेकआउट की संभावना को प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है, जिससे प्रवेश की सटीकता में सुधार होता है।
इस पर चलती औसत का सहायक निर्णय शॉक बाजारों में लगातार पदों को खोलने से बचने के लिए लगाया गया है।
पूंजी जोखिम को प्रबंधित करने के लिए निश्चित स्टॉप लॉस और ले लाभ अनुपात को अपनाने से जोखिम और रिटर्न को सस्ती सीमा के भीतर रखा जा सकता है।
रणनीति नियम सरल और स्पष्ट हैं, समझने और लागू करने में आसान हैं और मात्रात्मक व्यापार के लिए उपयुक्त हैं।

जोखिम विश्लेषण

दोहरे पुष्टिकरण की सफलता की रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

इस जोखिम से बचने के लिए, बाजार में प्रवेश करने से पहले ब्रेक-थ्रू के बाद दूसरी के-लाइन पर पुष्टि की जा सकती है।
दोलन बाजारों में, स्टॉप लॉस पॉइंट आसानी से ट्रिगर किए जाते हैं। स्टॉप लॉस रेंज को उचित रूप से आराम दिया जा सकता है या जोखिमों को विविधता देने के लिए ट्रेडिंग आवृत्ति बढ़ाई जा सकती है।
निश्चित स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट अनुपात सभी उत्पादों और बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हैं और विभिन्न बाजारों के अनुसार मापदंडों को समायोजित करने की आवश्यकता है।
चलती औसत मापदंडों का अनुचित सेटअप भी बेहतर अवसरों को याद कर सकता है या अनावश्यक व्यापार को बढ़ा सकता है। मापदंडों को नियमित रूप से बैकटेस्ट और अनुकूलित किया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

दोहरे पुष्टिकरण की सफलता की रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

उदाहरण के लिए, पुष्टि के-लाइनों की संख्या बढ़ाएं, देखें कि क्या सफलता के बाद 1-2 के-लाइनों का समापन मूल्य भी उस महत्वपूर्ण मूल्य स्तर को पार कर गया है।
विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरणों के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों को अपनाएं, जैसे कि चलती औसत चक्र, स्टॉप लॉस और ले लाभ अनुपात, आदि, बैकटेस्टिंग और अनुकूलन के लिए।
प्रवेश संकेतों की पुष्टि करने के लिए इसे अन्य सहायक संकेतकों के साथ जोड़ें, जैसे कि व्यापार की मात्रा में वृद्धि।
बाजार के रुझान की संभावनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को बढ़ाएं और रणनीति मापदंडों को समायोजित करने के लिए संभावना संकेतों को मिलाएं।

सारांश

डबल कन्फर्मेशन ब्रेकथ्रू रणनीति महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों से ब्रेकथ्रू संकेतों और चलती औसत से निर्णय संकेतकों का व्यापक उपयोग करती है, जो प्रभावी रूप से ट्रेडिंग संकेतों की गुणवत्ता में सुधार कर सकती है। साथ ही, पूंजी जोखिम को प्रबंधित करने के लिए फिक्स्ड स्टॉप लॉस और ले लाभ का उपयोग इसे स्थिर रूप से संचालित करने में सक्षम बनाता है। यह एक मात्रात्मक रणनीति है जो प्रवृत्ति ट्रैकिंग और ब्रेकआउट को जोड़ती है, जो स्थिर रिटर्न की तलाश करने वाले व्यापारियों के लिए उपयुक्त है।

यद्यपि इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम हैं, लेकिन जोखिमों को नियंत्रित किया जा सकता है और रणनीति के रिटर्न में निरंतर बैकटेस्टिंग और अनुकूलन के माध्यम से सुधार किया जा सकता है। यह एक मात्रात्मक रणनीति है जो गहन शोध और अनुप्रयोग के लायक है।

/*backtest
start: 2023-02-23 00:00:00
end: 2024-02-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Estrategia de Trading con Señales de Máximo/Mínimo Diario", overlay=true)

// Obtenemos el alto y el bajo del día anterior
previousDailyHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
previousDailyLow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)

// Detectamos si el precio cruza por encima del máximo o por debajo del mínimo del día anterior
priceCrossesPreviousHigh = ta.crossover(close, previousDailyHigh)
priceCrossesPreviousLow = ta.crossunder(close, previousDailyLow)

// Marcamos las señales en el gráfico con flechas bajistas y alcistas según corresponda
plotshape(priceCrossesPreviousHigh, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Price crosses above previous daily high")
plotshape(priceCrossesPreviousLow, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Price crosses below previous daily low")

// EMA rápida
fast_ema = ta.ema(close, 10)
// EMA lenta
slow_ema = ta.ema(close, 30)

// Riesgo beneficio fijo de 1-4
risk_reward_ratio = 4

// Calculamos el tamaño del stop loss basado en el riesgo asumido
risk = close - strategy.position_avg_price
stop_loss = close - (risk / risk_reward_ratio)

// Condiciones de compra y venta
buy_condition = priceCrossesPreviousLow and fast_ema > slow_ema
sell_condition = priceCrossesPreviousHigh and fast_ema < slow_ema

// Marcar entradas
strategy.entry("Compra", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Venta", strategy.short, when=sell_condition)

// Definir objetivo de beneficio basado en el tamaño del stop loss y el riesgo beneficio fijo
target_profit = close + (risk * risk_reward_ratio)

// Definir stop loss y objetivo de beneficio
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit", "Compra", stop=stop_loss, limit=target_profit)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit", "Venta", stop=stop_loss, limit=target_profit)

// Señales de compra y venta
plotshape(series=buy_condition, title="Compra", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup)
plotshape(series=sell_condition, title="Venta", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown)

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