संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

दो-चैनल ट्रैकिंग रिवर्सल रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-02 16:31:50
टैगः

img

अवलोकन

डबल चैनल ट्रैकिंग रिवर्सल रणनीति एक रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति है जो बोलिंगर बैंड, केल्टनर चैनल और गति संकेतक को जोड़ती है। यह बोलिंगर बैंड और केल्टनर चैनलों के संश्लेषण के माध्यम से मूल्य संपीड़न क्षेत्रों की पहचान करती है, और प्रवेश और निकास के लिए उलट संकेतों का निर्धारण करने के लिए गति संकेतक का उपयोग करती है।

रणनीति तर्क

  1. बोलिंगर बैंड के लिए मध्य, ऊपरी और निचले बैंड की गणना करें

    • मध्य बैंड बंद के SMA का उपयोग करता है
    • ऊपरी और निचले बैंड मध्य बैंड ± समायोज्य मानक विचलन गुणक हैं
  2. केल्टनर चैनलों के लिए मध्य, ऊपरी और निचले बैंड की गणना

    • मध्य बैंड बंद के SMA का उपयोग करता है
    • ऊपरी और निचले बैंड मध्य बैंड ± समायोज्य एटीआर गुणक हैं
  3. निर्धारित करें कि क्या बोलिंगर बैंड केल्टनर चैनलों के अंदर हैं

    • जब निचला बीबी > निचला केसी और ऊपरी बीबी < ऊपरी केसी दबाएं
    • अन्यथा दूर निचोड़
  4. बीबी और केसी मध्य बिंदुओं के खिलाफ बंद के रैखिक प्रतिगमन ढलान वाल्व की गणना

    • val > 0 का अर्थ है बंद बढ़ रहा है, val < 0 का अर्थ है घट रहा है
  5. बंद के लिए आरओसी और आरओसी के ईएमए की गणना करें

    • निर्धारित करें कि परिवर्तन दर समायोज्य सीमा से अधिक है या नहीं
    • सीमा से ऊपर मौजूदा प्रवृत्ति को दर्शाता है
  6. जब निचोड़ में, लंबे समय तक जब val > 0 और ROC सीमा से अधिक हो

    • संक्षिप्त में उल्टा
  7. स्टॉप लॉस और लाभ लेने की शर्तें निर्धारित करें

लाभ

  1. रिवर्स के लिए दो-चैनल प्रणाली के संयोजन से बेहतर सटीकता

  2. रैखिक प्रतिगमन और परिवर्तन दर का उपयोग कर झूठे संकेतों से बचें

  3. उत्पादों के बीच अनुकूलन के लिए लचीले समायोज्य मापदंड

  4. स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट के साथ प्रति ट्रेड प्रभावी जोखिम नियंत्रण

  5. रणनीति की व्यवहार्यता को मान्य करने के लिए पर्याप्त बैकटेस्ट डेटा

जोखिम और समाधान

  1. निचोड़ने से हमेशा प्रभावी उलटा नहीं होता

    • मापदंडों को अनुकूलित करें और निचोड़ मानदंडों को कसें
  2. झूठे पलायन गलत संकेत उत्पन्न करते हैं

    • प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए रैखिक प्रतिगमन जोड़ें
  3. बहुत व्यापक स्टॉप लॉस जिससे अत्यधिक सिंगल लॉस होता है

    • स्टॉप लॉस पॉइंट्स और प्रति ट्रेड लॉस नियंत्रण को अनुकूलित करें
  4. अपर्याप्त परीक्षण अवधि

    • दीर्घकालिक व्यवहार्यता साबित करने के लिए परीक्षण को अधिक अवधि में विस्तारित करें

बढ़ोतरी के अवसर

  1. अधिक उत्पादों के लिए पैरामीटर अनुकूलन

  2. समर्थन/प्रतिरोध पहचान के लिए मशीन लर्निंग जोड़ें

  3. ब्रेकआउट वैधता में सुधार के लिए वॉल्यूम परिवर्तन को शामिल करें

  4. प्रवृत्ति स्थिरता के लिए बहु-समय-अंतराल विश्लेषण करना

  5. गतिशील स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट का अनुकूलन

निष्कर्ष

ड्यूल चैनल ट्रैकिंग रिवर्सल रणनीति रिवर्सल ट्रेडिंग के लिए बोलिंगर बैंड और केल्टनर चैनल जैसे संकेतकों का उपयोग करती है। पैरामीटर अनुकूलन के साथ, इसे कुछ हद तक ब्रेकआउट वैधता की पहचान करने के लिए विभिन्न उत्पादों में अनुकूलित किया जा सकता है। लेकिन रिवर्सल ट्रेडिंग में अभी भी अंतर्निहित जोखिम हैं, स्थिर अतिरिक्त रिटर्न के लिए सटीकता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग आदि को और शामिल करने की आवश्यकता है।


/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Credit for the initial Squeeze Momentum code to LazyBear, rate of change code is from Kiasaki
strategy("Squeeze X BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

/////////////// Squeeeeze ///////////////
length = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(22, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")
 
useTrueRange = input(true, title="Use TrueRange (KC)")
 
// Calculate BB
source = close
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev

// Calculate KC
ma = sma(source, lengthKC)
range = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(range, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC

sqzOn  = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz  = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)

val = linreg(source - avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), lengthKC,0)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
roclength = input(30, minval=1), pcntChange = input(7, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = val > 0 and isMoving()
short = val < 0 and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(100.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) 
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
    strategy.entry("Long",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
    
/////////////// Plotting ///////////////
bcolor = iff(val > 0, iff(val > nz(val[1]), color.lime, color.green), iff(val < nz(val[1]), color.red, color.maroon))
plot(val, color=bcolor, linewidth=4)
bgcolor(not isMoving() ? color.white : long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)
hline(0, color = color.white)

अधिक