इस रणनीति को
तर्क यह हैः
हाल के 20 बार में करीब बार की संख्या की गणना करें, और पिछले 100 बार में ऊपर अवधि के प्रतिशत पी.
संचयी वितरण फलन (सीडीएफ) की गणना करने के लिए द्विपद वितरण फलन में अवधि गणना और संभावना पी को प्लग करें।
सीडीएफ पर 10 दिन और 20 दिन के ईएमए लागू करें। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर जाता है, तो यह मूल्य चरम प्रतिवर्तन की उच्च संभावना का संकेत देता है, खरीद संकेत उत्पन्न करता है।
जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे जाता है, तो कीमतें अल्पावधि में चरम पर हो सकती हैं, यहां बिक्री के संकेत पैदा करते हैं।
इस रणनीति का लाभ संभावना पद्धतियों के माध्यम से मूल्य चरम प्रतिगमन समय का अनुमान है। लेकिन अत्यधिक झूठे संकेतों से बचने के लिए मापदंडों को बाजार-समायोजित अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
अंत में, सांख्यिकीय तकनीक मूल्य व्यवहार के पैटर्न को निष्पक्ष रूप से उजागर करने में मदद करती है। लेकिन अंततः, व्यापारियों को तकनीकी संकेतकों का उपयोग करने के लिए पूरक उपकरणों के रूप में तेज बाजार निर्णय की आवश्यकता होती है।
/*backtest start: 2022-09-06 00:00:00 end: 2023-05-01 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © pieroliviermarquis //@version=4 strategy("Binomial Strategy", overlay=false, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value= 100, slippage=1, initial_capital= 10000, calc_on_every_tick=true) factorial(length) => n = 1 if length != 0 for i = 1 to length n := n * i n binomial_pdf(success, trials, p) => q = 1-p coef = factorial(trials) / (factorial(trials-success) * factorial(success)) pdf = coef * pow(p, success) * pow(q, trials-success) binomial_cdf(success, trials, p) => q = 1-p cdf = 0.0 for i = 0 to success cdf := cdf + binomial_pdf(i, trials, p) up = close[0] > close[1] ? 1 : 0 //long-term probabilities lt_lookback = 100 lt_up_bars = sum(up, lt_lookback) prob = lt_up_bars/lt_lookback //lookback for cdf lookback = 20 up_bars = sum(up, lookback) cdf = binomial_cdf(up_bars, lookback, prob) //ema on cdf ema1 = ema(cdf, 10) ema2 = ema(cdf, 20) plot(cdf*100) plot(ema1*100, color=color.red) plot(ema2*100, color=color.orange) buy = ema1 > ema2 sell = ema1 < ema2 //////////////////////Bar Colors////////////////// var color buy_or_sell = na if buy == true buy_or_sell := #3BB3E4 else if sell == true buy_or_sell := #FF006E barcolor(buy_or_sell) ///////////////////////////Orders//////////////// if buy strategy.entry("Long", strategy.long, comment="") if sell strategy.close("Long", comment="Sell")