ChaoZhang
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ध्यान केंद्रित करना
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अवलोकन
रणनीति एक Gaussian चैनल और यादृच्छिक RSI पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है। रणनीति तकनीकी विश्लेषण में औसत वापसी और गतिशीलता के सिद्धांतों के संयोजन के माध्यम से व्यापार करती है। जब कीमत चैनल ट्रैक को छूती है और यादृच्छिक RSI संकेत oversold संकेतों को प्रदर्शित करता है, तो यह अधिक होता है और जब कीमत चैनल ट्रैक को छूती है या यादृच्छिक RSI संकेत oversold संकेतों को प्रदर्शित करता है, तो यह बाहर निकल जाता है। यह रणनीति केवल बहु-व्यापार के लिए है, कोई खाली नहीं है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क निम्नलिखित प्रमुख गणनाओं पर आधारित हैः
- गॉस चैनल का निर्माणः ईएमए का उपयोग मध्य रेल के रूप में किया गया है, जो मानक विचलन के 2 गुना के साथ चैनल की चौड़ाई के रूप में गणना की जाती है।
- यादृच्छिक आरएसआई की गणनाः आरएसआई की गणना 14 चक्रों के लिए की जाती है, फिर आरएसआई के 14 चक्रों के उच्चतम और निम्नतम मानों की गणना की जाती है, और अंत में, इस सीमा के भीतर वर्तमान आरएसआई के सापेक्ष स्थान की गणना की जाती है।
- प्रवेश सिग्नलः कीमतों ने चैनल के नीचे के ट्रैक को तोड़ दिया, जबकि यादृच्छिक आरएसआई संकेतक 20 से नीचे से ऊपर की ओर टूट गया।
- आउटगोइंग सिग्नलः कीमतों ने चैनल को पार कर लिया है या यादृच्छिक आरएसआई 80 से ऊपर से नीचे की ओर टूट गया है।
रणनीतिक लाभ
- दोहरी पुष्टि तंत्रः मूल्य चैनल और गतिशीलता संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, झूठे संकेतों के प्रभाव को कम करें।
- अच्छी तरह से नियंत्रित जोखिमः व्यापार की लागत और स्लाइड बिंदु कारकों को ध्यान में रखते हुए, प्रतिशत स्थिति प्रबंधन का उपयोग करें।
- औसत आवर्ती विशेषताएं: गॉस चैनल मूल्य में उतार-चढ़ाव की सीमा को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम है, जिससे लेनदेन की सटीकता में सुधार होता है।
- गतिशील अनुकूलनशीलता: रणनीति पैरामीटर को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।
रणनीतिक जोखिम
- ट्रेंडिंग मार्केट जोखिमः मजबूत ट्रेंडिंग बाजारों में जल्दी से बंद हो सकता है, जिससे बड़ी घटनाओं को याद किया जा सकता है।
- पैरामीटर संवेदनशीलताः चैनल गुणांक और आरएसआई पैरामीटर की सेटिंग्स रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं।
- बाजार की स्थिति पर निर्भरता: रणनीति अस्थिर बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करती है, लेकिन एकतरफा बाजारों में खराब प्रदर्शन कर सकती है।
- विलंब जोखिम की गणनाः तकनीकी संकेतकों की गणना में कुछ देरी होती है, जो व्यापार के समय को प्रभावित कर सकती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- अनुकूलन पैरामीटर का परिचयः चैनल गुणांक को बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है।
- बढ़ी हुई बाजार परिदृश्य पहचानः प्रवृत्ति की ताकत के संकेतकों को जोड़ना, विभिन्न बाजार परिदृश्यों में विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का उपयोग करना।
- अनुकूलित धन प्रबंधनः सिग्नल की तीव्रता के अनुसार गतिशील रूप से होल्डिंग अनुपात को समायोजित किया जा सकता है।
- लॉस-स्टॉप सिस्टम में सुधारः लॉस-स्टॉप ट्रैकिंग को बढ़ाया गया है ताकि मुनाफे की बेहतर सुरक्षा हो सके।
संक्षेप
इस रणनीति में गॉस चैनल और यादृच्छिक आरएसआई संकेतक के संयोजन के माध्यम से एक अपेक्षाकृत स्थिर व्यापार प्रणाली का निर्माण किया गया है। रणनीति की ताकत दोहरी पुष्टि तंत्र और बेहतर जोखिम नियंत्रण में है, लेकिन विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलन के मुद्दों पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है। अनुकूलन पैरामीटर और बाजार की स्थिति की पहचान जैसे अनुकूलन दिशाओं को पेश करके रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gaussian Channel with Stochastic RSI", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=0)
// Gaussian Channel Parameters
gc_length = input.int(20, "Gaussian Channel Length", minval=1)
gc_mult = input.float(2.0, "Gaussian Channel Multiplier", minval=0.1)
middle = ta.ema(close, gc_length)
stdev = ta.stdev(close, gc_length)
upper = middle + gc_mult * stdev
lower = middle - gc_mult * stdev
// Plot Channels
plot(middle, "Middle Line", color=color.blue)
plot(upper, "Upper Channel", color=color.red)
plot(lower, "Lower Channel", color=color.green)
// Stochastic RSI Parameters
rsi_length = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
stoch_length = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
smooth_k = input.int(3, "Smooth %K", minval=1)
oversold = input.int(20, "Oversold Level", minval=0, maxval=100)
overbought = input.int(80, "Overbought Level", minval=0, maxval=100)
// Calculate Stochastic RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
lowest_rsi = ta.lowest(rsi, stoch_length)
highest_rsi = ta.highest(rsi, stoch_length)
stoch_rsi = highest_rsi != lowest_rsi ? (rsi - lowest_rsi) / (highest_rsi - lowest_rsi) * 100 : 0
k = ta.sma(stoch_rsi, smooth_k)
// Entry/Exit Conditions
enterLong = ta.crossover(close, lower) and ta.crossover(k, oversold)
exitLong = ta.crossover(close, upper) or ta.crossunder(k, overbought)
// Strategy Execution
if (time >= timestamp(2018, 01, 01, 0, 0) and time < timestamp(2069, 01, 01, 0, 0))
if enterLong
strategy.entry("Long", strategy.long)
if exitLong
strategy.close("Long")