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अनुकूलनशील अस्थिरता परिमित मात्रा तत्व रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-17 14:50:13
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीतियों से संबंधित लंबे और छोटे संकेतों को निर्धारित करने के लिए अनुकूलन अस्थिरता मीट्रिक्स के साथ संयुक्त परिमित मात्रा तत्व विधि का उपयोग करती है। यह सभी समय सीमाओं पर लागू होती है और स्वचालित रूप से विभिन्न अस्थिरता स्तरों के अनुकूल मापदंडों को समायोजित कर सकती है।

सिद्धांत

रणनीति पहले उच्च और निम्न कीमतों का औसत, हाल के एन बारों के बंद कीमतों का औसत, और पिछले बार के औसत उच्च, निम्न और बंद कीमतों की गणना करती है। फिर यह वर्तमान और पिछले बार के लिए इंट्रा और इंटर के लघुगणकीय रिटर्न की गणना करती है। इस बीच, यह इंट्रा और इंटर की विंट्रा और विंटर की अस्थिरताओं की गणना करती है।

अस्थिरता के स्तर और समायोज्य मापदंडों के आधार पर, अनुकूलन कटऑफ गुणांक कटऑफ निर्धारित किया जाता है। जब मूल्य परिवर्तन कटऑफ से अधिक होता है, तो लंबे या छोटे संकेत उत्पन्न होते हैं। विशेष रूप से, यह वर्तमान बंद मूल्य और उच्च और निम्न कीमतों के औसत के बीच अंतर एमएफ की गणना करता है। जब एमएफ कटऑफ से अधिक होता है, तो यह एक लंबा संकेत है। जब एमएफ नकारात्मक कटऑफ से कम होता है, तो यह एक छोटा संकेत है।

अंत में संकेतों के अनुसार, धन प्रवाह की गणना की जाती है, स्थिति संकेत पीओएस आउटपुट करते हुए, और परिमित वॉल्यूम तत्व वक्र एफवीई को प्लॉट करते हैं।

लाभ

  1. अनुकूली मापदंड, जो मैन्युअल समायोजन के बिना विभिन्न समय सीमाओं और अस्थिरता स्तरों पर लागू होते हैं।

  2. कीमतों के रुझान परिवर्तनों को सही ढंग से कैप्चर करता है।

  3. एफवीई वक्र स्पष्ट रूप से लंबी और छोटी शक्तियों की तुलना को दर्शाता है।

  4. धन प्रवाह विश्लेषण का ठोस सैद्धांतिक आधार, अपेक्षाकृत विश्वसनीय संकेत।

जोखिम

  1. बाजार के हिंसक उतार-चढ़ाव के दौरान अधिक झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है।

  2. मूल्य अंतर से निपटने में असमर्थ। अन्य संकेतकों को जोड़ने पर विचार कर सकते हैं।

  3. फंड फ्लो सिग्नल कभी-कभी तकनीकी विश्लेषण से भिन्न हो सकते हैं। कई संकेतों को जोड़ सकते हैं।

अनुकूलन

  1. विभिन्न एन मानों के प्रभाव का परीक्षण कर सकता है। आम तौर पर बड़ा एन शोर को फ़िल्टर कर सकता है।

  2. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए Cintra और Cinter के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण कर सकते हैं। या उन्हें गतिशील रूप से अनुकूलित करने पर विचार कर सकते हैं।

  3. मजबूतता में सुधार के लिए एमएसीडी जैसे अन्य संकेतकों के साथ संयोजन कर सकते हैं।

  4. एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र का निर्माण कर सकता है।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर यह रणनीति ठोस सिद्धांतों के साथ काफी विश्वसनीय है। यह प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों के एक घटक के रूप में कार्य कर सकती है, और दूसरों के साथ ठीक से संयुक्त होने पर और भी बेहतर काम कर सकती है। कुंजी इष्टतम मापदंडों को ढूंढना और ध्वनि जोखिम प्रबंधन स्थापित करना है। यदि आगे अनुकूलित किया जाता है, तो यह एक बहुत शक्तिशाली प्रवृत्ति के बाद प्रणाली बन सकती है।

/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/08/2017
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier 
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s 
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra 
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate 
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in 
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to 
// all time frames automatically.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="FVI")
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1, step=0.1)
Cinter = input(0.1, step=0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xIntra = log(high) - log(low)
xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
xVolume = volume
TP = xhlc3
TP1 = xhlc3[1]
Intra = xIntra
Vintra = xStDevIntra
Inter = xInter
Vinter = xStDevInter
CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
FveFactor = iff(MF > CutOff * xClose, 1, 
             iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1,  0))
xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
VolSum = sum(xVolume, Samples)
xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
pos = iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
	   iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[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)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xFVE, color=green, title="FVI")
plot(xEMAFVE, color=blue, title="FVI EMA")
अधिक

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