ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति के लिए मुख्य ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में यादृच्छिक धीमी गति सूचक (Stochastic Slow) का उपयोग किया जाता है, और 200-अवधि के सरल चलती औसत (SMA) के साथ एक प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में। इसके अलावा, इस रणनीति में एक आभासी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सूचक भी पेश किया गया है, जो अतिरिक्त प्रवेश संकेत प्रदान करता है। रणनीति का मुख्य विचार ओवरसोल्ड क्षेत्र में खरीदना और ओवरसोल्ड क्षेत्र में बेचना है, जबकि यह सुनिश्चित करना है कि कीमत 200 एसएमए के ऊपर खरीदी जाए और 200 एसएमए के नीचे बेची जाए, वर्तमान प्रवृत्ति के अनुरूप।
रणनीति सिद्धांत
K मान और D मान के लिए यादृच्छिक धीमी गति सूचक की गणना करें, जिसमें K मान का चक्र 26 है, और D मान K मान का 3 चक्र SMA है।
OverBought को 81 पर सेट करें, OverSold को 20 पर सेट करें, और न्यूनतम KValue को 11 पर सेट करें।
जब K लाइन D लाइन को पार करती है और K मूल्य ओवरसेलिंग क्षेत्र से कम और न्यूनतम K मूल्य से अधिक होता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
एक विक्रय संकेत तब उत्पन्न होता है जब K लाइन के नीचे D लाइन को पार करता है और K मूल्य ओवरबॉय क्षेत्र से बड़ा होता है और न्यूनतम K मूल्य से बड़ा होता है।
200 एसएमए का उपयोग ट्रेंड फिल्टर के रूप में करें, जब कीमत 200 एसएमए से ऊपर हो तो खरीदने की अनुमति दें और 200 एसएमए से नीचे होने पर बेचने की अनुमति दें।
वर्चुअल एआई सूचक का परिचय ((आरएसआई> 50 का उपयोग करें, जो कि ऊपर है, आरएसआई <50 नीचे है), जब एआई सूचक ऊपर है तो खरीदें, और जब नीचे है तो बेचें।
संश्लेषित रैंडम संकेतक, रुझान फ़िल्टर और एआई संकेतक के संकेत, अंतिम व्यापारिक संकेत उत्पन्न करते हैं।
खरीदते समय 10% की रोकथाम और बेचते समय 10% की रोकथाम।
रणनीतिक लाभ
यादृच्छिक धीमी गति के संकेतक बाजार के ओवरबॉय और ओवरसोल्ड क्षेत्रों की प्रभावी रूप से पहचान करते हैं, जो व्यापार के लिए एक अच्छा प्रवेश बिंदु प्रदान करते हैं।
200 एसएमए को ट्रेंड फिल्टर के रूप में पेश करने से ट्रेडों को वर्तमान रुझानों के अनुरूप बनाने में मदद मिलती है, जिससे सफलता की दर बढ़ जाती है।
एआई सूचकांक को शामिल करने से रणनीतियों के लिए अधिक प्रवेश के अवसर मिलते हैं, जो रणनीतियों के लिए संभावित रूप से अधिक लाभदायक हो सकते हैं।
स्टॉप लॉस ऑर्डर सेट करें और जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करें।
रणनीतिक जोखिम
यादृच्छिक सूचकांक एक अस्थिर बाजार में अधिक झूठे संकेत उत्पन्न कर सकते हैं।
एआई सूचकांक वर्तमान में केवल एक आभासी सूचकांक है, वास्तविक प्रभाव को सत्यापित करने की प्रतीक्षा है।
स्टॉप लॉस सेटिंग्स के कारण कुछ लाभों को समय से पहले बंद कर दिया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
बेतरतीब संकेतक के पैरामीटर का अनुकूलन करें, सबसे अच्छा चक्र और ओवरबॉट ओवरबॉट थ्रेशोल्ड सेटिंग्स का पता लगाएं।
AI सिग्नल की सटीकता में सुधार के लिए अधिक जटिल और कुशल AI मॉडल पेश करना।
जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने और रिटर्न को लॉक करने के लिए स्टॉप लॉस और स्टॉप स्टॉप सेटिंग्स का अनुकूलन करें।
रणनीति की मजबूती को बढ़ाने के लिए अन्य प्रभावी तकनीकी संकेतकों या बुनियादी आंकड़ों को शामिल करने पर विचार करें।
संक्षेप
यह रणनीति यादृच्छिक धीमी गति के संकेतक, रुझान फ़िल्टर और एआई संकेतों के संयोजन के माध्यम से एक बहु-कारक ट्रेडिंग रणनीति बनाती है। यादृच्छिक संकेतक एक प्रभावी ओवरबॉट और ओवरसोल्ड संकेत प्रदान करते हैं, रुझान फ़िल्टर व्यापार की दिशा को एक बड़ी प्रवृत्ति के साथ सुनिश्चित करता है, और एआई संकेत रणनीति के लिए अधिक प्रवेश अवसर प्रदान करते हैं। हालांकि इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम और अनुकूलन के लिए जगह है, लेकिन इसकी समग्र सोच स्पष्ट, तर्कसंगत है और आगे की खोज और सुधार के लायक है।
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Stochastic Slow Strategy with More Entries and AI", overlay=true)
length = input.int(26, minval=1)
OverBought = input(81)
OverSold = input(20)
smoothK = input.int(3, minval=1)
smoothD = input.int(3, minval=1)
minKValue = input(11, title="Minimum K Value")
// Stochastic calculations
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
co = ta.crossover(k, d)
cu = ta.crossunder(k, d)
// Trend filter (200-period simple moving average)
ema200 = ta.sma(close, 200)
// Artificial Intelligence indicator (dummy example)
// Aquí puedes colocar la lógica de tu red neuronal artificial
// Por ahora, simplemente usaremos una señal aleatoria
ai_signal = ta.rsi(close, 14) > 50 ? 1 : -1
// Entry conditions
longCondition = ta.crossover(close, ema200) and k < OverSold and k > minKValue and ai_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(close, ema200) and k > OverBought and k > minKValue and ai_signal == -1
if (not na(k) and not na(d))
if (co and k < OverSold and k > minKValue)
strategy.entry("StochLE", strategy.long, comment="StochLE")
if (cu and k > OverBought and k > minKValue)
strategy.entry("StochSE", strategy.short, comment="StochSE")
if (longCondition)
strategy.entry("LongEntry", strategy.long, comment="LongEntry")
strategy.exit("StopLoss", "LongEntry", loss = close * 0.9) // Stop loss del 10%
if (shortCondition)
strategy.entry("ShortEntry", strategy.short, comment="ShortEntry")
strategy.exit("StopLoss", "ShortEntry", loss = close * 1.1) // Stop loss del 10%
// Plotting
plot(ema200, color=color.blue, title="200 SMA")