यह रणनीति अल्पकालिक व्यापार को लागू करने के उद्देश्य से लगातार दो दिनों के समापन मूल्य के बीच अंतर का विश्लेषण करके भविष्य के मूल्य आंदोलन का न्याय करती है। यह रणनीति सरल और सहज है, लागू करने में आसान है, और अल्पकालिक व्यापारियों के लिए उपयुक्त है।
इस रणनीति का मूल तर्क आज के समापन मूल्य की तुलना कल के समापन मूल्य से करना है। विशेष रूप सेः
यहाँ कुंजी एक उचित सीमा निर्धारित करना है। यदि सीमा बहुत बड़ी है, तो यह छोटे मूल्य उतार-चढ़ाव को याद करेगी। यदि सीमा बहुत छोटी है, तो यह सामान्य उतार-चढ़ाव के कारण अत्यधिक तर्कहीन व्यापार को ट्रिगर करेगी। रणनीति 0.004 के डिफ़ॉल्ट मूल्य और 0.001 के चरण के साथ एक समायोज्य सीमा डिजाइन को अपनाती है। ऐतिहासिक डेटा के आधार पर बैकटेस्टिंग के माध्यम से उपयुक्त सीमाओं का चयन किया जा सकता है।
संक्षेप में, यह रणनीति दो लगातार ट्रेडिंग दिनों के बीच मूल्य परिवर्तन को पकड़ती है, सीमाओं के माध्यम से सामान्य उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर करके संभावित भविष्य के मूल्य रुझानों का न्याय करती है, और इस प्रकार अल्पकालिक व्यापार करती है। रणनीति विचार सरल और सहज है, समझने और लागू करने में आसान है।
इन जोखिमों से निपटने के लिए, निम्नलिखित पर विचार करें:
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
बहु-टाइमफ्रेम बैकटेस्टिंग- बैकटेस्ट मापदंडों के लिए विभिन्न समय सीमाओं (दैनिक, 4 घंटे, 1 घंटे, आदि) का उपयोग करें और इष्टतम समय सीमा और मापदंडों का चयन करें।
अस्थिरता संकेतकों का संयोजन- गतिशील सीमाओं को बेहतर ढंग से स्थापित करने के लिए एटीआर जैसे मूल्य अस्थिरता पर विचार करने वाले संकेतक जोड़ें।
स्टॉप लॉस लॉजिक जोड़ें- एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस बिंदु निर्धारित करें।
स्थिति प्रबंधन को अनुकूलित करेंस्टॉप लॉस सुनिश्चित करते हुए लाभप्रदता बढ़ाने के लिए प्रारंभिक पदों के आकार और अतिरिक्त नियमों का अनुकूलन करना।
व्यापार लागतों पर विचार करें- लाइव ट्रेडिंग के करीब होने के लिए बैकटेस्टिंग में कमीशन और स्लिपज जैसी ट्रेडिंग लागत जोड़ें।
मशीन लर्निंग का परिचय- अधिक सुविधाओं को निकालने और मजबूत ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें।
यह रणनीति एक सरल और सहज दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, बंद मूल्य अंतर के आधार पर भविष्य के मूल्य रुझानों का न्याय करती है। यह रणनीति लागू करना आसान है और अल्पकालिक संचालन के लिए उपयुक्त है, लेकिन इसमें कुछ नुकसान के जोखिम हो सकते हैं। विभिन्न अनुकूलन विधियां रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकती हैं। एक बुनियादी रणनीति के रूप में, यह आगे के शोध के लिए विचार और संदर्भ प्रदान कर सकती है।
/*backtest
start: 2023-08-28 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt) repainting results", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)
// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work:
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
//
// __ __ ___ __ ___
// / ` |__| /\ |__) | /\ |__) |
// \__, | | /~~\ | \ | /~~\ | \ |
//
//
threshold = input(title="Price Difference Threshold repainting results", type=float, defval=0.004, step=0.001)
getDiff() =>
yesterday=security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
today=security(syminfo.tickerid, 'D', close)
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
closeDiff = getDiff()
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]
hline(0, title="zero line")
bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)