स्मूथेड Z-स्कोर क्रॉसओवर पर आधारित मोमेंटम ऑप्टिमाइज्ड प्राइस स्टैटिस्टिक्स ट्रेडिंग रणनीति
Z-SCORE SMA stdev PNL Momentum Filter
निर्माण तिथि:
2025-06-03 10:44:56
अंत में संशोधित करें:
2025-06-03 10:44:56
कॉपी:
0
क्लिक्स:
330
ianzeng123
2
ध्यान केंद्रित करना
319
समर्थक
अवलोकन
यह रणनीति Z स्कोर पर आधारित है (Z-Score) एक सांख्यिकीय अवधारणा है जिसका उपयोग कीमतों के स्थानीय औसत के सांख्यिकीय विचलन की पहचान करने के लिए किया जाता है। यह रणनीति Z स्कोर की गणना करती है जो बंद होने की कीमतों पर होती है और फिर Z स्कोर को चिकना करने के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत लागू करती है। यह रणनीति शोर ट्रेडिंग को कम करने के लिए संकेत अंतराल नियंत्रण और गतिशील मात्रा-आधारित फ़िल्टर शामिल करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के केंद्र में Z स्कोर की गणना और आवेदन है। Z स्कोर एक सांख्यिकीय माप है जिसका उपयोग मानक विचलन के रूप में एक डेटा बिंदु के लिए नमूना औसत से विचलन को मापने के लिए किया जाता है। इस रणनीति में, Z स्कोर की गणना के लिए सूत्र हैः Z = (समापन मूल्य - SMA ((समापन मूल्य, N)) / STDEV ((समापन मूल्य, N)) जहाँ N उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित आधार चक्र है.
इस नीति को लागू करने की प्रक्रिया इस प्रकार है:
- समापन मूल्य की गणना करने के लिए कच्चे Z स्कोर
- अल्पकालिक चिकनाई (एसएमए) को मूल जेड रेटिंग पर लागू करें
- मूल Z स्कोर पर दीर्घकालिक चिकनाई लागू करें (SMA)
- जब एक दीर्घकालिक चिकनी Z रेटिंग पर एक दीर्घकालिक चिकनी Z रेटिंग पहनते हैं, तो अतिरिक्त शर्तों को पूरा करने पर अधिक व्यापार करें
- जब एक दीर्घकालिक चिकनी Z रेटिंग के तहत एक दीर्घकालिक चिकनी Z रेटिंग पहने जाते हैं, तो यदि अतिरिक्त शर्तें पूरी होती हैं, तो पट्टे को बंद कर दिया जाता है
अतिरिक्त शर्तों में शामिल हैंः
- सिग्नल अंतरालः दो समान प्रकार के संकेतों के बीच सबसे कम संख्या में K लाइनों का अंतराल होना चाहिए
- गतिशीलता फ़िल्टरिंगः जब लगातार तीन या अधिक ऊपरी K लाइनें दिखाई देती हैं, तो प्रवेश निषिद्ध है; जब लगातार तीन या अधिक नीचे की K लाइनें दिखाई देती हैं, तो बाहर निकलने से मना किया जाता है
रणनीतिक लाभ
- बुनियादी सांख्यिकीज़ेड स्कोर एक परिपक्व सांख्यिकीय उपकरण है जो मूल्य के अपने औसत से विचलन की पहचान करने के लिए प्रभावी है, जो मूल्य के औसत में वापसी की संभावना को पकड़ने के लिए उपयुक्त है।
- सुचारू उपचार: शोर को कम करने और सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए, अल्पकालिक और दीर्घकालिक चिकनाई को मूल जेड स्कोर पर लागू किया गया।
- सिग्नल अंतराल नियंत्रण: न्यूनतम सिग्नल अंतराल सेट करके, ओवरट्रेडिंग और दोहराए गए सिग्नल को प्रभावी रूप से कम किया गया।
- गति फ़िल्टर: मजबूत रुझानों में विपरीत ट्रेडिंग को प्रतिबंधित करके, मजबूत रुझानों में अनावश्यक नुकसान से बचा जाता है।
- संक्षिप्तता: रणनीति केवल समापन मूल्य डेटा का उपयोग करती है, जटिल सूचक संयोजन पर निर्भर नहीं है, समझने और लागू करने में आसान है।
- वास्तविक समय की निगरानी: इसमें वास्तविक समय में गैर-लाभ का प्रदर्शन करने वाली तालिकाएं हैं, जो व्यापारियों को स्थिति की निगरानी करने में मदद करती हैं।
- पैरामीटर लचीलापन: उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों और समय-सीमाओं के अनुसार Z स्कोर आधार चक्र और चिकनाई पैरामीटर को अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे अनुकूलन क्षमता बढ़ जाती है।
रणनीतिक जोखिम
- सांख्यिकीय जोखिमZ स्कोर मानता है कि कीमतों का वितरण लगभग सामान्य है, जो गैर-सामान्य वितरण वाले बाजार वातावरण में खराब प्रदर्शन कर सकता है।
- पैरामीटर संवेदनशीलता:Z स्कोर बेसिक चक्र और स्लीव पैरामीटर की पसंद रणनीति के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है, पैरामीटर का गलत चयन ओवरफिट या सिग्नल विलंबता का कारण बन सकता है।
- एकल कारक प्रतिबंध: रणनीति केवल Z स्कोर के आधार पर क्रॉस-जनरेटिंग सिग्नल प्रदान करती है, अन्य पुष्टिकरण संकेतकों की कमी के कारण झूठे सिग्नल हो सकते हैं।
- बाजार पर्यावरण पर निर्भरता: मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजारों में, औसत मूल्य पर आधारित रणनीति लगातार गलत संकेत दे सकती है।
- सिग्नल विलंब: चूंकि चलती औसत चिकनी है, इसलिए संकेतों में देरी हो सकती है, जिससे सबसे अच्छा प्रवेश या प्रस्थान बिंदु छूट सकता है।
समाधान:
- विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए सबसे अच्छा संयोजन का पता लगाने के लिए प्रतिक्रिया
- प्रवृत्ति फ़िल्टर के साथ, मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजारों में ट्रेडिंग को कम या अक्षम करें
- अतिरिक्त पुष्टिकरण संकेतक जैसे कि लेनदेन विश्लेषण या अन्य तकनीकी संकेतक जोड़ना
- बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्वचालित रूप से Z स्कोर पैरामीटर को समायोजित करने के लिए अनुकूलन पैरामीटर का उपयोग करने पर विचार करें
अनुकूलन दिशा
- प्रवृत्ति का पता लगाना: ट्रेंड पहचान घटक जोड़ें, स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग दिशा में बाजारों में रणनीतिक व्यवहार को समायोजित करें। यह लंबे समय तक चलती औसत या एडीएक्स संकेतक के माध्यम से किया जा सकता है, जो मजबूत रुझानों के दौरान गलत औसत रिवर्स सिग्नल से बचता है।
- अस्थिरता समायोजनZ स्कोरिंग पैरामीटर के अनुकूलन को लागू करना, बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर आधार चक्र और चिकनाई पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करना। इससे विभिन्न बाजार स्थितियों में रणनीति की लचीलापन बढ़ेगी।
- मल्टीपल टाइमफ्रेम विश्लेषण: एक उच्च समय सीमा के Z-रेटिंग सिग्नल को एकजुट करें। पुष्टि के रूप में, केवल एक ही समय सीमा के सिग्नल के साथ ट्रेड करें, झूठे संकेतों को कम करें।
- रोकथाम तंत्र: Z रेटिंग के उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रोक को लागू करना, जोखिम प्रबंधन क्षमता में सुधार करना। उदाहरण के लिए, रोक को प्रवेश Z रेटिंग के विशिष्ट विचलन गुणांक के रूप में सेट किया जा सकता है।
- लाभ का हिस्सा: चरणबद्ध लाभप्रदता रणनीतियों को लागू करना, Z स्कोर पर एक निश्चित मूल्यह्रास तक पहुंचने पर आंशिक रूप से बंद करना, धन प्रबंधन का अनुकूलन करना।
- लेनदेन की पुष्टि: लेन-देन की पुष्टि के रूप में लेन-देन की मात्रा का विश्लेषण जोड़ा गया है, केवल लेन-देन को निष्पादित किया जाता है जब लेन-देन की मात्रा द्वारा समर्थित Z स्कोर सिग्नल, सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार।
- सूचक संयोजन: Z स्कोर को अन्य सांख्यिकीय या तकनीकी संकेतकों जैसे RSI या ब्रिन बैंड के साथ जोड़कर, एक बहु-कारक निर्णय मॉडल बनाने और रणनीति की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए।
संक्षेप
गतिशीलता अनुकूलित मूल्य सांख्यिकीय ट्रेडिंग रणनीति, स्लीव Z स्कोर क्रॉसिंग पर आधारित, एक सांख्यिकीय सिद्धांतों पर आधारित एक सरल ट्रेडिंग प्रणाली है, जो कीमतों को उनके स्थानीय औसत के सापेक्ष विचलन और प्रतिगमन को पकड़ने पर केंद्रित है। स्लीविंग प्रोसेसिंग, सिग्नल अंतराल नियंत्रण और गतिशीलता फ़िल्टरिंग के माध्यम से, यह रणनीति शोर ट्रेडिंग को प्रभावी रूप से कम करती है, सिग्नल गुणवत्ता में सुधार करती है। यह रणनीति विशेष रूप से अस्थिर बाजारों और वित्तीय उत्पादों के लिए उपयुक्त है, जिनमें औसत प्रतिगमन व्यवहार स्पष्ट है।
हालांकि, रणनीतियों की कुछ सीमाएं भी हैं, जैसे कि सांख्यिकीय परिकल्पनाओं, पैरामीटर संवेदनशीलता और एकल-कारक निर्णय लेने पर निर्भरता। रुझान पहचान, अस्थिरता समायोजन, बहु-समय फ्रेम विश्लेषण, स्टॉप-लॉस तंत्र, लेनदेन की पुष्टि और बहु-कारक संयोजन जैसे अनुकूलन उपायों को जोड़कर रणनीति की कठोरता और प्रदर्शन को काफी बढ़ाया जा सकता है।
कुल मिलाकर, यह एक ठोस सैद्धांतिक आधार है, एक सरल, समझने में आसान और विस्तार करने योग्य रणनीतिक ढांचा है, जो ट्रेडिंग सिस्टम के बुनियादी घटकों या ट्रेडरों को ट्रेडिंग में सांख्यिकीय अनुप्रयोगों को समझने में मदद करने के लिए एक शैक्षिक उपकरण के रूप में उपयुक्त है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-06-03 00:00:00
end: 2025-06-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Price Statistical Strategy-Z Score V 1.01", overlay=true)
// === Enable / Disable Z-Score Strategy Block ===
enableZScore = input.bool(true, title="Enable Smoothed Z-Score Strategy", tooltip="When enabled, this block calculates a smoothed Z-Score of the closing price and generates entry/exit signals based on crossover behavior between short-term and long-term smoothed Z-Scores.\n\nRecommended for quick and classic detection of price deviation from mean.\nSensitive to outliers. Best suited for relatively normal-distributed market conditions.")
// === Z-Score Parameters ===
zBaseLength = input.int(3, minval=1, title="Z-Score Base Period")
shortSmooth = input.int(3, title="Short-Term Smoothing")
longSmooth = input.int(5, title="Long-Term Smoothing")
// === Z-Score Calculation Function ===
f_zscore(src, length) =>
mean = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)
z = (src - mean) / std_dev
z
// === Z-Score Logic ===
zRaw = f_zscore(close, zBaseLength)
zShort = ta.sma(zRaw, shortSmooth)
zLong = ta.sma(zRaw, longSmooth)
// === Minimum gap between identical signals ===
gapBars = input.int(5, minval=1, title="Bars gap between identical signals", tooltip="Minimum number of bars required between two identical signals (entry or exit). Helps reduce signal noise.")
// === Candle-based momentum filters ===
bullish_3bars = close > close[1] and close[1] > close[2] and close[2] > close[3] and close[3] > close[4]
bearish_3bars = close < close[1] and close[1] < close[2] and close[2] < close[3] and close[3] < close[4]
// === Entry and Exit Logic with minimum signal gap and candle momentum filter ===
var int lastEntryBar = na
var int lastExitBar = na
if enableZScore
longCondition = (zShort > zLong)
exitCondition = (zShort < zLong)
if longCondition and (na(lastEntryBar) or bar_index - lastEntryBar > gapBars) and not bullish_3bars
strategy.entry("Z Score", strategy.long)
lastEntryBar := bar_index
if exitCondition and (na(lastExitBar) or bar_index - lastExitBar > gapBars) and not bearish_3bars
strategy.close("Z Score", comment="Z Score")
lastExitBar := bar_index
// === Real-time PnL Table for Last Open Position ===
var table positionTable = table.new(position.bottom_right, 2, 2, border_width=1)
// Header Labels
table.cell(positionTable, 0, 0, "Entry Price", text_color=color.white, bgcolor=color.gray)
table.cell(positionTable, 1, 0, "Unrealized PnL (%)", text_color=color.white, bgcolor=color.gray)
// Values (only when position is open)
isLong = strategy.position_size > 0
entryPrice = strategy.position_avg_price
unrealizedPnL = isLong ? (close - entryPrice) / entryPrice * 100 : na
// Define dynamic text color for PnL
pnlColor = unrealizedPnL > 0 ? color.green : unrealizedPnL < 0 ? color.red : color.gray
// Update Table Content
if isLong
table.cell(positionTable, 0, 1, str.tostring(entryPrice, "#.####"), text_color=color.gray, bgcolor=color.new(color.gray, 90))
table.cell(positionTable, 1, 1, str.tostring(unrealizedPnL, "#.##") + " %", text_color=pnlColor, bgcolor=color.new(pnlColor, 90))
else
table.cell(positionTable, 0, 1, "—", text_color=color.gray, bgcolor=color.new(color.gray, 90))
table.cell(positionTable, 1, 1, "—", text_color=color.gray, bgcolor=color.new(color.gray, 90))