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बहु समय सीमा और औसत आयाम पर आधारित जिरोस्कोपिक बैंड रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-24 17:29:39
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम Gyroscopic Bands Strategy Based on Multi Time Frame and Average Amplitude है। इसका मुख्य विचार मूल्य और मूल्य प्रक्षेपवक्र में फिट होने वाले कण के बीच औसत आयाम के आधार पर व्यापार संकेतों का निर्माण करना है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले एक कण को परिभाषित करती है जो मूल्य प्रक्षेपवक्र में फिट बैठता है। गुरुत्वाकर्षण और जड़ता के प्रभाव में, कण का प्रक्षेपवक्र मूल्य के चारों ओर दोलन करेगा। फिर हम कण और मूल्य के बीच औसत विचलन की गणना करते हैं, और इसका उपयोग ऊपरी और निचले बैंड के निर्माण के लिए करते हैं। जब कीमत ऊपरी या निचले बैंड से टूटती है, तो ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न होते हैं।

विशेष रूप से, रणनीति में परिभाषित कण स्थिति सूत्र हैः

pos:=if pos<close  
     nz(pos[1])+grav+traj
else
     nz(pos[1])-(grav)+traj

यहाँgravउस गुरुत्वाकर्षण पद का प्रतिनिधित्व करता है जो कण को मूल्य के निकट बनाता है;trajइन दो वस्तुओं का संयोजन कण को मूल्य के चारों ओर दोलन करता है।

फिर हम औसत विचलन की गणनाavgdistकीमत और कण के बीच, और इसे ऊपरी और निचले बैंड बनाने के लिए उपयोग करेंः

bbl=pos-sma(avgdist,varb)
bbh=pos+sma(avgdist,varb)

अंत में, जब कीमत ऊपरी बैंड से अधिक हो, तो लंबी जाएं, और जब निचले बैंड से कम हो, तो छोटी जाएं।

लाभ

पारंपरिक चलती औसत रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. कीमतों के उतार-चढ़ाव का बेहतर अनुकरण करने के लिए कण प्रक्षेपवक्रों का उपयोग करना;
  2. ऊपरी और निचले बैंडों को ऐतिहासिक औसत आयाम के आधार पर अनुकूलनशील रूप से समायोजित किया जा सकता है, जो सफलताओं को पकड़ने के लिए अनुकूल है;
  3. मल्टी टाइम फ्रेम डिजाइन अधिक व्यापारिक अवसरों को पकड़ने के लिए उच्च और निम्न समय सीमाओं के बीच स्विच कर सकता है।

जोखिम

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. कणों की गति की गलत पैरामीटर सेटिंग्स से झूठे संकेत या मिस सिग्नल हो सकते हैं।
  2. कई समय सीमाओं के बीच स्विच करते समय सिग्नल संघर्ष हो सकते हैं;
  3. ऊपरी और निचले बैंड के ब्रेकआउट सिग्नल स्टॉप लॉस जोखिम को बढ़ा सकते हैं।

संबंधित जोखिम प्रबंधन उपायों में शामिल हैंः झूठे संकेतों को कम करने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करना, स्पष्ट समय सीमा के समय के नियमों को परिभाषित करना, उपयुक्त स्टॉप लॉस पदों की स्थापना करना, आदि।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. कण गति से संबंधित मापदंडों को मूल्य प्रक्षेपवक्र के अनुरूप अनुकूलित करना;
  2. उच्च समय सीमाओं पर संकेतों की पुष्टि करने के लिए समय सीमा परतों की संख्या में वृद्धि;
  3. बाजार के हिंसक उतार-चढ़ाव के दौरान संकेतों से बचने के लिए अस्थिरता संकेतक जोड़ें;
  4. एकल स्टॉप लॉस को कम करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को अनुकूलित करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति मूल्य प्रक्षेपवक्र फिटिंग की शुरुआत करके चलती औसत रणनीति में सुधार करती है। इसमें अनुकूलन पैरामीटर, बहु समय सीमा, स्टॉप लॉस अनुकूलन, आदि जैसी विशेषताएं हैं। कुंजी कीमत का अनुकरण करने के लिए एक उपयुक्त कण गति समीकरण खोजना है। हालांकि आगे परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है, बुनियादी विचार व्यवहार्य है और आगे के शोध के लायक है।

/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//2 revert
strategy("Jomy's Gyroscopic Bands",precision=8,commission_value=.03,overlay=true,initial_capital =10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,  pyramiding=0)//,calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=false) 
leverage=input(1,"leverage")
a=0
a:= if volume > -1
    nz(a[1])+1
else
    nz(a)
    
vara=input(4.0,"variable a (10 to the power of __ ",step=.5)
vara:=pow(10,vara)
varb=input(12,"variable b")
pos=0.0
pos:=if a<=5
    close
else
    nz(pos[1])
grav=1/sqrt((close*close))*vara
traj=0.0
traj:=(nz(close[1])-nz(close[2])+nz(traj[1])*varb)/(varb+1)
pos:=if pos<close
    nz(pos[1])+grav+traj
else
    nz(pos[1])-(grav)+traj

plot(pos,color=color.white)
plot(close)

avgdist=abs(close-pos)
bbl=pos-sma(avgdist,varb)
bbh=pos+sma(avgdist,varb)

plbbh=plot(bbh,color=color.red)
plbbl=plot(bbl,color=color.red)

long = close>pos
short = close<pos

fill(plbbh,plbbl,color=long?color.lime:color.red)
//bgcolor(close>bbh?color.lime:close<bbl?color.red:na,transp=90)

strategy.entry("Long1",strategy.long,when=long,qty=(strategy.equity*leverage/open)) 
strategy.close("Long1",when=not long)
strategy.entry("Short1",strategy.short,when=short,qty=(strategy.equity*leverage/open)) 
strategy.close("Short1",when=not short)


//plot(strategy.equity,color=color.lime,linewidth=4)
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