ChaoZhang
अवलोकन
यह एक स्व-अनुकूली रुझान ट्रैकिंग रणनीति है जो अस्थिरता और विलियम्स प्रतिशत रेंज (विलियम्स सूचकांक) के संयोजन पर आधारित है। यह रणनीति मूल्य में उतार-चढ़ाव की सीमा और अनुकूलित काउंटर की गणना करके रुझान के निर्णय की संवेदनशीलता को समायोजित करती है, जिससे विभिन्न बाजार स्थितियों में बेहतर अनुकूलन प्राप्त होता है। रणनीति का मूल मूल्य में उतार-चढ़ाव की चौड़ाई को देखकर विलियम्स सूचकांक के मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करना है, ताकि बाजार में रुझान के बदलाव को अधिक सटीक रूप से पकड़ सके।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति पहले एक चक्र के भीतर कीमतों के उतार-चढ़ाव की सीमा ((Range) और उसके चलती औसत ((AvgRange)) की गणना करती है। वास्तविक समय में कीमतों में परिवर्तन और औसत उतार-चढ़ाव की सीमा के संबंध की तुलना करके, दो काउंटरों ((TrueCount और TrueCount2) की स्थापना की जाती है ताकि महत्वपूर्ण उतार-चढ़ाव की आवृत्ति को रिकॉर्ड किया जा सके। इन काउंटरों का उपयोग विलियम सूचकांक के गणना मानकों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए किया जाता है, जिससे रणनीति बाजार में उतार-चढ़ाव की स्थिति के आधार पर अपनी संवेदनशीलता को स्वचालित रूप से समायोजित कर सके। जब समायोजित विलियम सूचकांक का मूल्य पूर्वानुमान के ऊपर और नीचे के मान को पार करता है, तो रणनीति एक संबंधित खरीद या बिक्री संकेत उत्पन्न करेगी।
रणनीतिक लाभ
- आत्म-अनुकूली - अस्थिरता दर के आत्म-अनुकूली तंत्र के माध्यम से, रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों में स्थिर प्रदर्शन करने में सक्षम है
- जोखिम नियंत्रण में सुधार - अंतर्निहित जोखिम पैरामीटर RISK जो व्यापारियों को अपनी जोखिम वरीयताओं के अनुसार रणनीति की तीव्रता को समायोजित करने की अनुमति देता है
- सिग्नल स्पष्टता - स्पष्ट ब्रेक सिग्नल तंत्र का उपयोग करके झूठे सिग्नल से बचें
- अच्छी स्केलेबिलिटी - नीति फ्रेमवर्क अन्य तकनीकी संकेतकों को अनुकूलित करने की अनुमति देता है
- कम्प्यूटेशनल दक्षता - वास्तविक समय के लेनदेन के लिए सरल और कुशल कंप्यूटेशनल विधियों का उपयोग करना
रणनीतिक जोखिम
- पैरामीटर संवेदनशीलता - ASClength और RISK पैरामीटर के चयन से रणनीति के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है
- बाजार की स्थिति पर निर्भरता - अस्थिर बाजारों में अत्यधिक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं
- पिछड़ापन - चलती औसत का उपयोग करने से प्रवेश और प्रस्थान में कुछ देरी हो सकती है
- झूठी दरारें - उच्च उतार-चढ़ाव के दौरान झूठे संकेत हो सकते हैं यह अनुशंसा की जाती है कि जोखिम को कम करने के लिए अनुकूलन मापदंडों की प्रतिक्रिया और अन्य पुष्टिकरण संकेतकों के साथ संयोजन किया जाए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- लेन-देन सूचकांक का परिचय - लेन-देन के माध्यम से प्रवृत्ति परिवर्तन की प्रभावशीलता की पुष्टि करना
- अनुकूलित काउंटर तर्क - बाजार में उतार-चढ़ाव का आकलन करने के लिए अधिक जटिल सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करने पर विचार किया जा सकता है
- स्टॉप लॉस मैकेनिज्म जोड़ा गया - जोखिम को बेहतर तरीके से नियंत्रित करने के लिए डायनामिक स्टॉप लॉस की सिफारिश की गई
- बाजार परिदृश्य फ़िल्टर - बाजार परिदृश्य निर्णय मॉड्यूल जोड़ें, अनुचित बाजार स्थितियों में व्यापार से बचें
- पैरामीटर अनुकूलन - पैरामीटर के स्वचालित अनुकूलन के लिए एक तंत्र विकसित करना, रणनीति अनुकूलन में सुधार करना
संक्षेप
यह एक अभिनव रणनीति है जो अस्थिरता विश्लेषण और रुझान ट्रैकिंग को जोड़ती है और अनुकूलन तंत्र के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और विश्वसनीयता को बढ़ाती है। हालांकि कुछ अंतर्निहित जोखिम हैं, उचित पैरामीटर सेटिंग और अनुकूलन दिशा के कार्यान्वयन के माध्यम से, रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों में स्थिर प्रदर्शन बनाए रखने की उम्मीद है। रणनीति के लिए फ्रेमवर्क डिजाइन आगे के विस्तार और अनुकूलन की अनुमति देता है और इसमें अच्छी विकास क्षमता है।
/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ASCTrend", shorttitle="ASCTrend", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
eternalfg = input(false, title="eternal 確定")
eternal = eternalfg ? 1 : 0
ASClength = input.int(title="ASC Length", minval=4, defval=10)
RISK = input.int(title="RISK", minval=0, defval=3)
// Custom sum function
customSum(source, length) =>
sum = 0.0
for i = 0 to length - 1
sum := sum + source[i]
sum
x1 = 67 + RISK
x2 = 33 - RISK
Range = ta.highest(ASClength) - ta.lowest(ASClength)
AvgRange = ta.sma(Range, ASClength)
CountFg = math.abs(open - close) >= AvgRange * 2.0 ? 1 : 0
TrueCount = customSum(CountFg, ASClength)
CountFg2 = math.abs(close[3] - close) >= AvgRange * 4.6 ? 1 : 0
TrueCount2 = customSum(CountFg2, ASClength - 3)
wpr3RR = ta.wpr(3 + RISK + RISK)
wpr3 = ta.wpr(3)
wpr4 = ta.wpr(4)
WprAbs = 100 + (TrueCount2 > 0 ? wpr4 : TrueCount > 0 ? wpr3 : wpr3RR)
ASC_Trend = 0
ASC_Trend := WprAbs[eternal] < x2[eternal] ? -1 : WprAbs[eternal] > x1[eternal] ? 1 : ASC_Trend[1]
if (ta.crossover(ASC_Trend, 0))
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (ta.crossunder(ASC_Trend, 0))
strategy.entry("Short", strategy.short)
plotshape(ta.crossover(ASC_Trend, 0), location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, text="B", textcolor=color.white)
plotshape(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, text="S", textcolor=color.white)
alertcondition(ta.crossover(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend UP", message="ASC_Trend UP")
alertcondition(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend Down", message="ASC_Trend Down")