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सीटी टीटीएम संपीड़न आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-15 16:06:37
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अवलोकन

यह रणनीति मूल्य रुझानों की पहचान करने के लिए CT TTM Squeeze सूचक का उपयोग करती है और जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लागू करती है। इस रणनीति का नाम है CT TTM Squeeze पर आधारित ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति।

रणनीति तर्क

रणनीति मूल्य प्रवृत्तियों को निर्धारित करने के लिए CT TTM Squeeze संकेतक का उपयोग करती है। विशेष रूप से, रणनीति में निम्नलिखित चर परिभाषित किए गए हैंः

e1 - मध्य बैंड का मध्य बिंदु
osc - एक अवधि में बंद मूल्य और e1 के बीच अंतर से गणना ऑसिलेटर रैखिक रूप से वापस
बोलिंगर बैंड और केल्टनर चैनलों के बीच अंतर
osc_color - ऑसिलेटर रंगों को निर्दिष्ट करें
mid_color - भिन्न रंगों को निर्दिष्ट करें

यदि ओएससी 0 से ऊपर जाता है, तो यह हरे रंग में दिखाया जाता है, लंबे समय तक इंगित करता है; यदि ओएससी 0 से नीचे जाता है, तो यह लाल रंग में प्रदर्शित होता है, छोटा इंगित करता है।

जब ओएससी सकारात्मक हो, तो लंबा हो; जब ओएससी नकारात्मक हो, तो छोटा हो।

यह रणनीति ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए ऑसिलेटर ओएससी का उपयोग करती है और लंबी/छोटी गति को मापने के लिए डिफ का उपयोग करती है। जब ओएससी 0 से ऊपर जाता है, तो यह एक अपट्रेंड का संकेत देता है, इस प्रकार लंबा जाता है। जब ओएससी 0 से नीचे जाता है, तो यह एक डाउनट्रेंड का संकेत देता है, इस प्रकार छोटा जाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

रुझानों को निर्धारित करने के लिए CT TTM Squeeze का उपयोग करना अपेक्षाकृत उच्च सटीकता है। CT TTM Squeeze व्यापक रूप से चलती औसत, बोलिंगर बैंड और केल्टनर चैनलों पर विचार करता है, जो प्रभावी रूप से मूल्य रुझानों की पहचान कर सकते हैं।
लंबे/लघु संकेतों को निर्धारित करने के लिए ऑसिलेटर का उपयोग करने से गैर-ट्रेंडिंग क्षेत्रों में झूठे संकेतों से बचा जाता है। ऑसिलेटर प्रभावी रूप से ट्रेडिंग संकेतों पर छोटे मूल्य उतार-चढ़ाव के प्रभाव को फ़िल्टर कर सकता है।
ट्रेलिंग स्टॉप का उपयोग प्रत्येक व्यापार के लिए नुकसान को सीमित करके जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है। रणनीति प्रवेश के बाद समय पर स्टॉप लॉस सेट करती है, जो लाभ में लॉक करने और अत्यधिक नुकसान से बचने की अनुमति देती है।
रणनीति में कुछ पैरामीटर हैं और अनुकूलित करना आसान है। केवल लंबाई पैरामीटर के साथ, यह इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए त्वरित परीक्षण की सुविधा देता है।
प्लॉटिंग फ़ंक्शन सिग्नल को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करते हैं। विभिन्न रंगों का उपयोग लंबे/छोटे संकेतों और ताकत को अलग करने के लिए किया जाता है, जो दृश्य रूप से रुझान निर्णय प्रस्तुत करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

CT TTM Squeeze कुछ बाजार स्थितियों में झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है, जिससे ट्रेडिंग नुकसान हो सकता है। जब कीमतें हिंसक उतार-चढ़ाव करती हैं तो यह गलत लंबे/लघु संकेत उत्पन्न कर सकता है।
ऑसिलेटर में विचलन के परिणामस्वरूप गलत ट्रेडिंग सिग्नल हो सकते हैं। सिग्नल गलत हो सकते हैं जब कीमतें उलट गई हैं लेकिन ऑसिलेटर नहीं घूम रहा है।
अत्यधिक आक्रामक ट्रैलिंग स्टॉप अनावश्यक नुकसान का कारण बन सकता है। सामान्य उतार-चढ़ाव ट्रैलिंग स्टॉप को ट्रिगर कर सकते हैं और स्टॉप स्तर बहुत करीब सेट होने पर बाहर निकलने के लिए मजबूर कर सकते हैं।
यह रणनीति केवल मजबूत रुझान वाले उत्पादों के लिए उपयुक्त है, न कि सीमाबद्ध बाजारों के लिए। चूंकि यह मुख्य रूप से रुझानों का व्यापार करता है, इसलिए अस्थिर समेकन बाजारों में प्रदर्शन खराब है।
अत्यधिक अनुकूलन वक्र फिटिंग का कारण बन सकता है। पैरामीटर अनुकूलन में ओवरफिटिंग से बचने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

सिग्नल सटीकता के लिए कई संकेतकों को मिलाएं। प्रवेश संकेतों को अनुकूलित करने के लिए अन्य संकेतकों जैसे एमएसीडी, केडीजे को जोड़ा जा सकता है।
अधिक बुद्धिमान स्टॉप के लिए स्टॉप लॉस ऑप्टिमाइजेशन मॉड्यूल जोड़ें। अनुकूली स्टॉप, सीमा स्टॉप जैसे ट्रेलिंग स्टॉप विधियों का परीक्षण किया जा सकता है।
फिक्स्ड फ्रैक्शनल, केली फार्मूला आदि का परीक्षण करके धन प्रबंधन को अनुकूलित करना। यह प्रति व्यापार जोखिम सुनिश्चित करते हुए पूंजी उपयोग दक्षता में सुधार कर सकता है।
अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विशिष्ट उत्पादों के लिए परिमाणों को ठीक करें। उत्पाद विशेषताओं के आधार पर परिमाणों को समायोजित करने से रणनीति फिट में सुधार हो सकता है।
अनुकूलन सीखने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें। आरएनएन, एलएसटीएम आदि का उपयोग करके रणनीति की अनुकूलन क्षमता को बढ़ाया जा सकता है।

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए सीटी टीटीएम स्क्वीज़ का उपयोग करती है, प्रवेश संकेत के रूप में ऑसिलेटर क्रॉसिंग 0 और जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप। इसके फायदे उच्च सटीकता, आसान अनुकूलन में निहित हैं, लेकिन संकेतक विफलता, बहुत तंग स्टॉप जैसे जोखिम मौजूद हैं। प्रदर्शन को और बढ़ाने के लिए मल्टी-इंडिकेटर कॉम्बो, स्टॉप अनुकूलन, मनी मैनेजमेंट आदि के माध्यम से भविष्य में सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("CT TTM Squeeze") 
length = input(title="Length",  defval=20, minval=0) 
bband(length, mult) =>
	sma(close, length) + mult * stdev(close, length)
keltner(length, mult) =>
	ema(close, length) + mult * ema(tr, length)
	
	
// Variables
e1 = (highest(high, length) + lowest(low, length)) / 2 + sma(close, length)
osc = linreg(close - e1 / 2, length, 0)
diff = bband(length, 2) - keltner(length, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red

// Strategy

long = osc > 0
short = osc < 0

if long
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if short
    strategy.entry("Short", strategy.short) 


plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)

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