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गति ब्रेकआउट अर्थ रिवर्स रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-16 10:47:41
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अवलोकन

यह गति ब्रेकआउट और औसत प्रतिगमन पर आधारित एक अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति है। इसमें अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए ब्रेकआउट गति के साथ दिशात्मक अवसरों की पहचान करने के लिए चलती औसत, कैंडलस्टिक पैटर्न, मात्रा और अस्थिरता सहित कई संकेतक शामिल हैं।

रणनीति तर्क

  1. 3-दिवसीय ईएमए को संदर्भ चलती औसत रेखा के रूप में उपयोग करें। जब बंद मूल्य इस रेखा से नीचे टूट जाता है, तो यह बाजार में गिरावट का संकेत देता है (Cond01) ।

  2. ओपन प्राइस पिछले दिन की OHLC प्राइस (ओपन, हाई, लो और क्लोज प्राइस का औसत) से अधिक है। यह ओपन में मजबूत खरीद रुचि का संकेत देता है, जो एक तेजी का संकेत है (Cond02) ।

  3. पिछले दिन की तुलना में वॉल्यूम कम है। इससे अपर्याप्त गति दिखाई देती है, जो दिशात्मक ब्रेकआउट (Cond03) का पक्षधर है।

  4. बंद मूल्य पिछले दिन की मूल्य सीमा से बाहर निकल जाता है। यह एक ब्रेकआउट (Cond04) का संकेत देता है।

  5. जब उपरोक्त सभी 4 शर्तें पूरी हो जाएं, तो लंबा (प्रवेश) करें।

  6. बाहर निकलने के नियम: बंद स्थिति यदि प्रवेश के बाद से बार्स 10 से अधिक या अधिकतम लाभ बंद होने पर 5 तक पहुंच जाता है (आउट) ।

यह रणनीति अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए बाजार ब्रेकआउट दिशा निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है। लेकिन प्रत्येक स्थिति केवल 1-3 बार्स को देखती है, लंबी अवधि के रुझानों को निर्धारित करने में कमजोर क्षमताओं के साथ।

लाभ विश्लेषण

  1. कई संकेतकों का उपयोग करने से झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने और वैध ब्रेकआउट की पहचान करने में मदद मिलती है।

  2. अपर्याप्त गति दिशागत ब्रेकआउट और प्रवृत्ति प्रज्वलन को बढ़ावा देती है, जिससे स्पष्ट दिशागत अवसरों को पकड़ने की अनुमति मिलती है।

  3. उच्च व्यापारिक आवृत्ति लघु लाभ प्राप्त करने के लिए अल्पकालिक व्यापार के लिए उपयुक्त है।

  4. उचित स्टॉप लॉस और ले लाभ प्रभावी एकल व्यापार हानि और जोखिम नियंत्रण की अनुमति देता है।

जोखिम विश्लेषण

  1. कई समवर्ती खुले ट्रेडों से ओवर-ट्रेडिंग का जोखिम होता है।

  2. स्थैतिक पैरामीटर सेटिंग्स बहुत कठोर हो सकती हैं। अनुकूलन पैरामीटर पेश किए जा सकते हैं।

  3. असफल ब्रेकआउट की संभावना मौजूद है, जिससे ट्रेडों में नुकसान हो सकता है।

  4. मुख्य रुझानों की व्यापक समझ के बिना केवल अल्पकालिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करें।

  5. स्टॉप लॉस बिंदु बहुत तंग हो सकता है. 20-30 बार को चौड़ा करने पर विचार कर सकते हैं.

अनुकूलन दिशाएँ

  1. प्रमुख रुझानों के विरुद्ध व्यापार करने से बचने के लिए रुझान निर्धारण को शामिल करें। केवल प्रमुख रुझान दिशा के साथ ट्रेड करने के लिए दीर्घकालिक चलती औसत जोड़े जा सकते हैं।

  2. पैरामीटर सेटिंग्स का अनुकूलन करें. ईएमए अवधि, ब्रेकआउट पैरामीटर का परीक्षण और विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुरूप अनुकूलित किया जा सकता है। अनुकूलन पैरामीटर का उपयोग स्वचालित समायोजन के लिए भी किया जा सकता है।

  3. अन्य सहायक संकेतक जैसे ए/डी, बोलिंगर बैंड चौड़ाई, आरएसआई को ब्रेकआउट वैधता सत्यापित करने और झूठे ब्रेकआउट को कम करने के लिए जोड़ा जा सकता है।

  4. व्यापक रूप से बैकटेस्ट करें, चरम बाजार स्थितियों में प्रदर्शन का निरीक्षण करें। विशाल उतार-चढ़ाव, चंचल बाजारों आदि के तहत रणनीति प्रदर्शन की जांच करने के लिए ऐतिहासिक डेटा पर परीक्षण करें।

  5. स्टॉप लॉस तंत्र को अनुकूलित करें. स्टॉप को अधिक लचीला बनाने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लॉस, प्रतिशत स्टॉप लॉस, अनुकूलन स्टॉप लॉस आदि पर विचार करें।

सारांश

यह रणनीति ईएमए, वॉल्यूम, अस्थिरता और अन्य संकेतकों को एकीकृत करती है ताकि गति के साथ अल्पकालिक अवसरों की पहचान की जा सके। यह एक विशिष्ट अल्पकालिक ब्रेकआउट रणनीति है जिसमें अक्सर रिटर्न और त्वरित लाभ को लॉक करने के लिए चुस्त संचालन होते हैं। लेकिन यह प्रमुख रुझानों की व्यापक समझ के बिना हाल की जानकारी पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करता है। हम इसे प्रवृत्ति कारकों को शामिल करके, मापदंडों को अनुकूलित करके, ब्रेकआउट वैधता में सुधार करके, रणनीति को अधिक मजबूत और अनुकूलनशील बनाने के लिए चरम परिस्थितियों का परीक्षण करके अनुकूलित कर सकते हैं।

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Free Strategy #01 (ES / SPY)", overlay=true)

// Inputs
Quantity = input(1, minval=1, title="Quantity")
EmaPeriod = input(3, minval=1, title="EMA Period")
MaxProfitCloses = input(5, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(10, minval=1, title="Max Total Bars")

// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
Ema = ema(close, EmaPeriod)
OHLC = (open + high + low + close) / 4.0

// Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = close < Ema
Cond02 = open > OHLC
Cond03 = volume <= volume[1]
Cond04 = (close < min(open[1], close[1]) or close > max(open[1], close[1]))

// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])

// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, qty=Quantity, when=(Cond00 and Cond01 and Cond02 and Cond03 and Cond04))
 
// Exits
strategy.close("L1", (BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars or MaxProfitCount >= MaxProfitCloses))
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