यह रणनीति 123 रिवर्सल रणनीति और रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट रणनीति को एक बहु-कारक संचालित कॉम्बो ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए जोड़ती है। 123 रिवर्सल रणनीति पिछले दो ट्रेडिंग दिनों के बीच मूल्य संबंध का न्याय करती है और रिवर्सल सिग्नल निर्धारित करने के लिए स्टॉक संकेतक को जोड़ती है। रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट रणनीति मूल्य और प्रवृत्ति रेखा के बीच संबंध का न्याय करने और ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग करती है। दोनों रणनीतियां एक-दूसरे को सत्यापित करती हैं और प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकती हैं।
यह रणनीति निम्नलिखित सिद्धांतों पर आधारित हैः
यदि पिछले दो व्यापारिक दिनों के बीच समापन मूल्य संबंध आज की समापन मूल्य कल की तुलना में अधिक है, और स्टॉक फास्ट लाइन धीमी रेखा से कम है, तो यह माना जाता है कि एक तेजी से उलट संकेत है
यदि पिछले दो व्यापार दिवसों के बीच समापन मूल्य संबंध आज की समापन मूल्य कल की तुलना में कम है, और स्टॉक फास्ट लाइन धीमी रेखा से अधिक है, तो यह माना जाता है कि एक मंदी उलट संकेत है
निर्णय के नियम इस प्रकार हैं:
यदि आज का समापन मूल्य > कल का समापन मूल्य और स्टोच फास्ट लाइन < स्टोच स्लो लाइन और स्टोच फास्ट लाइन > सेट पैरामीटर, खरीद संकेत उत्पन्न करें
यदि आज का समापन मूल्य < कल का समापन मूल्य और स्टोच फास्ट लाइन > स्टोच स्लो लाइन और स्टोच फास्ट लाइन < सेट पैरामीटर, बेचने का संकेत उत्पन्न करते हैं
रणनीति में स्टोच सूचक मापदंडों को निर्धारित करने की आवश्यकता है, जिनमें शामिल हैंः स्टोच गणना के लिए K लाइन चक्र लंबाई, स्टोच त्वरित लाइन के लिए चिकनाई चक्र KS चिकनाई, स्टोच धीमी लाइन के लिए चिकनाई चक्र D लंबाई, स्टोच त्वरित लाइन निर्णय के लिए सीमा स्तर।
रणनीति मूल्य और रैखिक प्रतिगमन प्रवृत्ति रेखा के बीच संबंध का न्याय करने के लिए रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण पर आधारित है।
यदि समापन मूल्य रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट से अधिक है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है
यदि समापन मूल्य रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट से कम है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है
रणनीति रैखिक प्रतिगमन चक्र LengthLRI और रैखिक प्रतिगमन इनपुट डेटा स्रोत xSeria सेट करने की आवश्यकता है।
कॉम्बो रणनीति में वास्तविक ट्रेडिंग ऑर्डर उत्पन्न करने के लिए 123 रिवर्सल रणनीति और रैखिक प्रतिगमन अवरोधन रणनीति दोनों से एक साथ खरीद/बिक्री संकेतों की आवश्यकता होती है, जो प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है और ट्रेडिंग प्रदर्शन में सुधार करता है।
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
दो अलग-अलग प्रकार की रणनीतियों के संयोजन के लिए वास्तव में ऑर्डर देने के लिए दोनों रणनीतियों से संकेतों की आवश्यकता होती है। यह बहु-कारक सत्यापन तंत्र एक रणनीति से सामयिक गलत संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है, अनावश्यक व्यापार को कम कर सकता है, और प्रभावी रूप से संकेत की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है।
रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट वास्तविक समय में मूल्य और प्रवृत्ति रेखा के बीच संबंध को प्रतिबिंबित कर सकता है। यदि मूल्य प्रवृत्ति से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होता है, तो यह स्थिति की दिशा को समायोजित करने के लिए रणनीति को तुरंत प्रेरित करेगा। इससे समय पर स्टॉप लॉस की अनुमति मिलती है और ऐतिहासिक रुझानों में फंसने से बचा जाता है।
रैखिक प्रतिगमन रणनीति ट्रेंड खरीद और बिक्री बिंदुओं की पहचान करने में बेहतर है। जबकि 123 रिवर्स रणनीति रिवर्स बिंदुओं की पहचान करने पर केंद्रित है। दोनों रणनीतियाँ ट्रेंड ट्रेडिंग और रिवर्स ट्रेडिंग के लाभों को जोड़ सकती हैं।
दोनों रणनीतियाँ अनुकूलन के लिए कुछ मापदंड प्रदान करती हैं, जिन्हें संयुक्त रणनीति के प्रभाव को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न किस्मों और विभिन्न रुझानों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
दोनों रणनीतियों के व्यापार संकेतों को पूरा करने की आवश्यकता कुछ अवसरों को खो देगी जो केवल एक ही रणनीति पर भरोसा करके लाभदायक हो सकती है। यदि एक रणनीति कमजोर हो जाती है, तो यह समग्र व्यापार प्रदर्शन को नीचे खींच लेगी।
रैखिक प्रतिगमन को गणना के लिए कुछ ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है और अचानक घटनाओं के लिए वास्तविक समय में प्रतिक्रिया नहीं कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप कुछ देरी होती है। यदि कोई बड़ा मूल्य अंतर है, तो रैखिक प्रतिगमन प्रवृत्ति रेखा को समायोजित करने में कुछ समय लगेगा, जो इस अवधि के दौरान गलत संकेत उत्पन्न कर सकता है।
दोनों रणनीतियों के लिए उचित मापदंड चयन की आवश्यकता होती है, जिसे कुछ किस्मों के लिए स्वतंत्र रूप से समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है। गलत मापदंड चयन रणनीति की प्रभावशीलता को बहुत कम कर देगा।
जोखिमों को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः
बहुत सारे अवसरों को खोने से बचने के लिए संयोजन संकेत ट्रिगर की स्थिति को उचित रूप से आराम दें
अधिक वास्तविक समय की प्रवृत्ति निर्णय प्राप्त करने के लिए रैखिक प्रतिगमन की जगह प्रवृत्ति संकेतकों को मिलाएं
पैरामीटर अनुकूलन में सहायता करने और पैरामीटर चयन में सुधार करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करें
इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः
ऐतिहासिक डेटा इकट्ठा करें, पैरामीटर अनुकूलन लक्ष्यों को डिज़ाइन करें, और सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजनों की खोज के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम और बेजियन अनुकूलन जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें।
प्रति व्यापार अधिकतम हानि को नियंत्रित करने के लिए एटीआर, प्रवृत्ति संकेतक आदि के आधार पर स्टॉप-लॉस नियम निर्धारित किए जा सकते हैं।
स्थिति समायोजन की आवृत्ति को कम करने और फंसने से बचने के लिए ट्रेडिंग संकेतों के आधार पर चलती औसत फिल्टर और बोलिंगर बैंड जैसी सहायक स्थितियां जोड़ी जा सकती हैं।
बाजार प्रतिभागियों की भावना निर्धारित करने और व्यापारिक निर्णयों में सहायता करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करें।
रणनीतिक निर्णयों के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ के रूप में कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए LSTM और GRU जैसे डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें।
यह रणनीति 123 रिवर्सल रणनीति और रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट रणनीति को जोड़ती है ताकि बहु-कारक संचालित मात्रात्मक व्यापार को लागू किया जा सके। सत्यापन तंत्र प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है और उलट और प्रवृत्ति व्यापार के अवसरों को पकड़ सकता है। लेकिन रणनीति में कुछ लेग जोखिम भी हैं जिनके लिए रणनीति स्थिरता में और सुधार के लिए पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण तंत्र के विस्तार पर ध्यान देने की आवश्यकता है। पैरामीटर अनुकूलन और सुविधा विस्तार के लिए मशीन लर्निंग और अन्य प्रौद्योगिकियों को जोड़ना रणनीति के लिए एक सार्थक आगे अनुकूलन दिशा है।
/*backtest
start: 2023-09-18 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 25/01/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// Linear Regression Intercept is one of the indicators calculated by using the
// Linear Regression technique. Linear regression indicates the value of the Y
// (generally the price) when the value of X (the time series) is 0. Linear
// Regression Intercept is used along with the Linear Regression Slope to create
// the Linear Regression Line. The Linear Regression Intercept along with the Slope
// creates the Regression line.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
LRI(Length,xSeria) =>
pos = 0.0
xX = Length * (Length - 1) * 0.5
xDivisor = xX * xX - Length * Length * (Length - 1) * (2 * Length - 1) / 6
xXY = 0.0
for i = 0 to Length-1
xXY := xXY + (i * xSeria[i])
xSlope = (Length * xXY - xX * sum(xSeria, Length)) / xDivisor
xLRI = (sum(xSeria, Length) - xSlope * xX) / Length
pos:= iff(close > xLRI, 1,
iff(close < xLRI, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Line Regression Intercept", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- Line Regression Intercept ----")
LengthLRI = input(14, minval=1)
xSeria = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posLRI = LRI(LengthLRI,xSeria)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posLRI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posLRI == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )