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समय-सीमा बिजली व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-23 15:32:00
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समय-सीमा बिजली व्यापार रणनीति

अवलोकन

टाइमफ्रेम पावर ट्रेडिंग रणनीति एक रणनीति है जो एक दिन के भीतर विभिन्न समय सीमाओं के दौरान शेयरों के मूल्य प्रवृत्ति पैटर्न का उपयोग करती है। यह एक दिन में 48 आधे घंटे के समय सीमाओं में इष्टतम लंबे या छोटे अवसरों की पहचान करने का प्रयास करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल तर्क यह है कि शेयर की कीमतें एक दिन में विभिन्न अवधियों के दौरान कुछ पैटर्न प्रदर्शित करती हैं। रणनीति पूरे दिन में 48 आधे घंटे के टाइमफ्रेम सेट करती है और निर्धारित करती है कि प्रत्येक समय सीमा के दौरान लंबी, छोटी या कुछ भी नहीं करना है। जब समय एक निश्चित समय सीमा में प्रवेश करता है, यदि सेटिंग long है, तो यह एक लंबी स्थिति खोल देगा। यदि सेटिंग short है, तो यह एक छोटी स्थिति खोल देगा। प्रत्येक समय सीमा के अंत में, यह अगली समय सीमा के ऑपरेशन प्रकार की जांच करता है। यदि यह वर्तमान के समान है, तो यह स्थिति को बनाए रखना जारी रखेगा। यदि अलग है, तो यह समय सीमा समाप्त होने से पहले पदों को बंद कर देगा।

उदाहरण के लिए, यदि समय सीमा 6:30am - 7:00am पर सेट है, तो रणनीति 6:30am पर एक लंबी स्थिति खोलेगी। यदि 7:00am - 7:30am पर सेट है, तो यह 7am से पहले लंबी स्थिति बंद कर देगा और 7am पर छोटी स्थिति खोलेगा।

इस रणनीति का लाभ यह है कि यह शेयरों के दिन के भीतर मूल्य में उतार-चढ़ाव का लाभ उठाने में सक्षम है। जोखिम यह है कि ऐसे पैटर्न समय के साथ बदल सकते हैं और रणनीति को अप्रभावी बना सकते हैं।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा फायदा यह है कि यह शेयरों की Price is Right विशेषता का उपयोग करती है - कीमतों में दिन के विभिन्न समय के दौरान अलग-अलग औसत और भिन्नता होती है। यह रणनीति को अस्थिर अवधि के दौरान रेंज ट्रेडिंग रणनीति और स्थिर अवधि के दौरान ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति को अपनाने की अनुमति देता है ताकि बाजार की बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सके।

एक और लाभ पैरामीटर विन्यास की लचीलापन है। अनिश्चितताओं को ऑफसेट करने के लिए विभिन्न स्टॉक के लिए इष्टतम पैरामीटर सेट का उपयोग किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

मुख्य जोखिम धारणाओं की अस्थिरता से आता है - यदि किसी स्टॉक के लिए इंट्राडे प्राइस पैटर्न में काफी बदलाव होता है, तो रणनीति की लाभप्रदता की अपेक्षाएं प्रभावित होंगी। ऐसे परिवर्तन मौलिक बदलाव या समग्र बाजार को प्रभावित करने वाली ब्लैक स्वान घटनाओं से आ सकते हैं।

इसके अलावा, उच्च व्यापार आवृत्ति लेनदेन लागत के संदर्भ में जोखिम पैदा करती है। पर्याप्त व्यापारिक मात्रा के बिना, शुल्क का संचय अंतिम रिटर्न को कम कर सकता है।

अनुकूलन दिशानिर्देश

मापदंडों के गतिशील समायोजन को सक्षम करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल पेश करने पर विचार करें - उदाहरण के लिए अगले अवधि की कीमतों का पूर्वानुमान लगाने और तदनुसार लंबी/छोटी सेटिंग्स को ठीक करने के लिए LSTM मॉडल।

वैकल्पिक रूप से, रणनीति सक्रिय करने के लिए इष्टतम समय निर्धारित करने के लिए पैटर्न शिफ्ट की संभावना का आकलन करने के लिए स्टॉक मौलिक तत्वों को मिलाएं।

निष्कर्ष

टाइमफ्रेम पावर ट्रेडिंग रणनीति आवर्ती मूल्य पैटर्न का विश्लेषण करते समय विभिन्न अवधियों के दौरान इष्टतम इंट्राडे संचालन की पहचान करके अल्फा उत्पन्न करती है। लचीले पैरामीटर समायोजन और जोखिम नियंत्रण के साथ, यह एक कुशल एल्गो ट्रेडिंग रणनीति है। भविष्य के अनुकूलन पथों में एमएल को अपनाने या लाभप्रदता का विस्तार करने और अनिश्चितताओं के खिलाफ मजबूती बढ़ाने के लिए मौलिक कॉम्बो शामिल हैं।


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basePeriod: 15m
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4
strategy("Timeframe Time of Day Buying and Selling Strategy", overlay=true)

frommonth = input(defval = 6, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
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tomonth = input(defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
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toyear = input(defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")

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string_hour = hour<10?'0'+tostring(hour):tostring(hour)
string_minute = minute<10?'0'+tostring(minute):tostring(minute)
current_time = string_hour+string_minute


f_strLeft(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _end = min(_len, max(0, _n))
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _end <= _len
        _substr := array.slice(_chars, 0, _end)
    string _return = array.join(_substr, "")

f_strRight(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _beg = max(0, _len - _n)
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _beg < _len
        _substr := array.slice(_chars, _beg, _len)
    string _return = array.join(_substr, "")


for i = 0 to array.size(timeframes) - 1
    start_time = f_strLeft(array.get(timeframes, i), 4)
    end_time = f_strRight(array.get(timeframes, i), 4)
    
    if current_time == end_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==47?0:i+1) and timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)
        strategy.close_all()

    if current_time == start_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==0?47:i-1)
        if array.get(timeframes_options, i) == 'Long'
            strategy.entry("Long", strategy.long, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))
        else if array.get(timeframes_options, i) == 'Short'
            strategy.entry("Short", strategy.short, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))


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