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अवलोकन
रणनीति एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली है जो पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण और आधुनिक एआई विधियों को जोड़ती है। यह मुख्य रूप से सूचकांक चलती औसत (ईएमए) और सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में करती है, जबकि प्रवेश समय को अनुकूलित करने के लिए पूर्वानुमान मॉडल पेश करती है। रणनीति को विशेष रूप से डेली लाइन स्तर के लिए अनुकूलित किया गया है, जिसका उद्देश्य मध्यम और दीर्घकालिक बाजार रुझानों को पकड़ना है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के मूल में तीन मुख्य तत्व शामिल हैंः
- प्रवृत्ति निर्णय प्रणाली - 200 चक्र ईएमए और एसएमए का उपयोग मुख्य प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में करें, वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए मूल्य और औसत रेखा के बीच स्थित संबंध के माध्यम से
- पूर्वानुमान मॉड्यूल - स्केलेबल पूर्वानुमान घटकों के साथ, वर्तमान में एनालॉग पूर्वानुमान का उपयोग किया जाता है, बाद में इसे मशीन लर्निंग मॉडल के साथ प्रतिस्थापित किया जा सकता है
- पोजीशन मैनेजमेंट - पोजीशन समय और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक निश्चित 4K लाइन पोजीशन अवधि सेट करें
ट्रेडिंग सिग्नल के उत्पादन के लिए रुझान की दिशा और पूर्वानुमान सिग्नल की एकरूपता को पूरा करना आवश्यक है, अर्थात्ः
- मल्टीहेड सिग्नलः कीमत ईएमए और एसएमए से ऊपर है और पूर्वानुमान सकारात्मक है
- खाली सिर सिग्नलः कीमतें ईएमए और एसएमए से नीचे हैं और पूर्वानुमान नकारात्मक है
रणनीतिक लाभ
- स्पष्ट संरचना - रणनीति तर्क सरल, सहज, समझने और बनाए रखने में आसान है
- जोखिम नियंत्रित - स्थिर स्थिति चक्र और दोहरी औसत फ़िल्टरिंग के माध्यम से जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करें
- स्केलेबिलिटी - भविष्यवाणी मॉड्यूल डिजाइन में लचीलापन, विभिन्न भविष्यवाणी मॉडल को आवश्यकता के अनुसार एक्सेस करने के लिए
- अनुकूलनशीलता - विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल पैरामीटर को समायोजित करने में सक्षम
- मध्यम परिचालन आवृत्ति - दैनिक स्तर के परिचालन से लेनदेन की लागत और मनोवैज्ञानिक तनाव कम हो जाता है
रणनीतिक जोखिम
- रुझान में बदलाव का जोखिम - रुझान में बदलाव के बिंदु पर लगातार नुकसान हो सकता है
- पैरामीटर संवेदनशीलता - औसत रेखा चक्र और होल्डिंग चक्र का चयन रणनीति के प्रदर्शन पर अधिक प्रभाव डालता है
- मॉडल निर्भरता - भविष्यवाणी मॉड्यूल की सटीकता सीधे रणनीति प्रभाव को प्रभावित करती है
- स्लाइड पॉइंट प्रभाव - दिन की रेखा स्तर पर संचालन के लिए एक बड़ा स्लाइड पॉइंट हो सकता है
- बाजार की स्थिति पर निर्भरता - अस्थिर बाजारों में खराब प्रदर्शन की संभावना
रणनीति अनुकूलन दिशा
- पूर्वानुमान मॉडल उन्नयन - मशीन सीखने के मॉडल को मौजूदा यादृच्छिक पूर्वानुमान के स्थान पर पेश किया गया
- गतिशील पोजीशन अवधि - बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित पोजीशन अवधि
- स्टॉप लॉस ऑप्टिमाइज़ेशन - गतिशील स्टॉप लॉस तंत्र में वृद्धि और जोखिम नियंत्रण क्षमता में सुधार
- पोजीशन मैनेजमेंट - अस्थिरता-आधारित पोजीशन मैनेजमेंट सिस्टम की शुरूआत
- बहुआयामी फ़िल्टरिंग - अतिरिक्त संकेतक जैसे कि लेनदेन की मात्रा, अस्थिरता
संक्षेप
रणनीति पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण और आधुनिक पूर्वानुमान विधियों के संयोजन के माध्यम से एक मजबूत प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली का निर्माण करती है। इसका मुख्य लाभ तर्क स्पष्टता, जोखिम नियंत्रण और मजबूत स्केलेबिलिटी में है। रणनीति अनुकूलन, विशेष रूप से पूर्वानुमान मॉडल और जोखिम नियंत्रण में सुधार के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाने की उम्मीद है। रणनीति मध्यम और दीर्घकालिक स्थिर रिटर्न की तलाश में निवेशकों के लिए उपयुक्त है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("My Strategy", overlay=true)
// Parameters (adjust as needed)
neighborsCount = 8
maxBarsBack = 2000
featureCount = 5
useDynamicExits = true
useEmaFilter = true
emaPeriod = 200
useSmaFilter = true
smaPeriod = 200
// Moving Average Calculations
ema = ta.ema(close, emaPeriod)
sma = ta.sma(close, smaPeriod)
// Trend Conditions
isEmaUptrend = close > ema
isEmaDowntrend = close < ema
isSmaUptrend = close > sma
isSmaDowntrend = close < sma
// Model Prediction (Replace with your real model)
// Here a simulation is used, replace it with real predictions
prediction = math.random() * 2 - 1 // Random value between -1 and 1
// Entry Signals
isNewBuySignal = prediction > 0 and isEmaUptrend and isSmaUptrend
isNewSellSignal = prediction < 0 and isEmaDowntrend and isSmaDowntrend
// Exit Signals
var int barsHeld = 0
var bool in_position = false
var int entry_bar = 0
if isNewBuySignal and not in_position
in_position := true
entry_bar := bar_index
barsHeld := 1
else if isNewSellSignal and not in_position
in_position := true
entry_bar := bar_index
barsHeld := 1
else if in_position
barsHeld := barsHeld + 1
if barsHeld == 4
in_position := false
endLongTradeStrict = barsHeld == 4 and isNewBuySignal[1]
endShortTradeStrict = barsHeld == 4 and isNewSellSignal[1]
// Backtest Logic
var float totalProfit = 0
var float entryPrice = na
var int tradeDirection = 0
if isNewBuySignal and tradeDirection <= 0
entryPrice := close
tradeDirection := 1
strategy.entry("Long", strategy.long)
if isNewSellSignal and tradeDirection >= 0
entryPrice := close
tradeDirection := -1
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (endLongTradeStrict and tradeDirection == 1) or (endShortTradeStrict and tradeDirection == -1)
exitPrice = close
profit = (exitPrice - entryPrice) / entryPrice
if tradeDirection == -1
profit := (entryPrice - exitPrice) / entryPrice
totalProfit := totalProfit + profit
tradeDirection := 0
strategy.close_all()
plot(close, color=color.blue)
plot(ema, color=color.orange)
plot(sma, color=color.purple)