यह क्रिप्टो और स्टॉक जैसे ट्रेंडिंग बाजारों के लिए डिज़ाइन की गई एक पूर्ण मूल्य कार्रवाई रणनीति है। यह पूरी तरह से 2 अलग-अलग लंबाई का उपयोग करके उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न के लिए गणना पर बनाई गई है, एक तेज और एक धीमी।
यह रणनीति प्रवेश और निकास निर्धारित करने के लिए सबसे कम कम और उच्चतम उच्च कीमतों के दो अलग-अलग चक्र लंबाई और उनके औसत का उपयोग करती है। विशेष रूप से, यह क्रमशः 9-चक्र और 26-चक्र के इन दो औसत के औसत सबसे कम मूल्य, औसत उच्चतम मूल्य और औसत की गणना करती है। यह तब लंबा हो जाता है जब समापन मूल्य एक ही समय में विभिन्न चक्रों के दो औसत से अधिक होता है, और छोटा हो जाता है जब समापन मूल्य एक ही समय में विभिन्न चक्रों के दो औसत से कम होता है।
लॉन्ग के लिए विशिष्ट तर्क यह हैः समापन मूल्य 9-चक्र के उच्चतम और निम्नतम मूल्य के औसत से अधिक है, 26-चक्र से अधिक है, और दो औसत के औसत से अधिक है, जब सभी तीन शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो यह लंबा हो जाता है।
शॉर्ट के लिए विशिष्ट तर्क यह हैः समापन मूल्य 9-चक्र के उच्चतम और निम्नतम मूल्य के औसत से कम है, 26-चक्र से कम है, और दो औसत के औसत से कम है, जब सभी तीन शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो यह शॉर्ट हो जाता है।
चाहे लम्बा हो या छोटा, रिवर्स सिग्नल आने पर घाटे में कटौती करना चुनें।
इस रणनीति के निम्नलिखित मुख्य लाभ हैंः
दोहरे समय-सीमा विश्लेषण का उपयोग करने से प्रवृत्ति का बेहतर आकलन किया जा सकता है और सटीकता बढ़ सकती है।
उच्चतम और निम्नतम कीमतों पर निर्माण करके प्रभावी रूप से ब्रेकआउट को पकड़ सकते हैं।
फ़िल्टर करने के लिए कई चलती औसत का प्रयोग सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाता है और शोर हस्तक्षेप से बचाता है।
एक शुद्ध मूल्य कार्रवाई रणनीति जो अधिकांश बाजारों पर लागू होती है जिसमें प्रवृत्ति विशेषताएं होती हैं।
पूरी तरह से स्वचालित व्यापार मानव त्रुटि की संभावनाओं को समाप्त करता है।
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं जिन पर ध्यान दिया जाना चाहिए:
कोई एकीकृत स्टॉप लॉस मॉड्यूल नहीं है, घाटे के विस्तार का जोखिम। एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए चलती स्टॉप लॉस या प्रतिशत स्टॉप लॉस जोड़ा जा सकता है।
सीमाबद्ध बाजारों में गलत संकेत उत्पन्न करना और ओवरट्रेडिंग करना आसान है। अवधि मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है या फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं।
व्यक्तिगत स्टॉक और बाजार के बीच संबंध के प्रभाव पर विचार नहीं किया जाता है, प्रणालीगत जोखिम अभी भी मौजूद हैं। ऐसे जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए बहु-कारक मॉडल पर विचार किया जा सकता है।
अपर्याप्त बैकटेस्ट डेटा से ओवरफिटिंग हो सकती है। स्थायित्व परीक्षण को अधिक समय और अधिक बाजारों पर किया जाना चाहिए।
इस रणनीति में अभी भी अनुकूलन के लिए कुछ जगह हैः
पीरियड पैरामीटर को सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए परीक्षण अनुकूलित किया जा सकता है।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए चलती स्टॉप लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जोड़ने पर विचार करें।
विभिन्न बाजारों या यहां तक कि विभिन्न किस्मों का परीक्षण कर सकता है ताकि लागू होने की संभावना का पता लगाया जा सके।
निर्णय लेने में सहायता के लिए कुछ एल्गोरिथम ट्रेडिंग मॉड्यूल जैसे मशीन लर्निंग को जोड़ा जा सकता है।
निर्णय के लिए अधिक चरों को पेश करने और मजबूती में सुधार करने के लिए बहु-कारक मॉडल पर विचार किया जा सकता है।
संक्षेप में, इस दोहरी समय सीमा उच्चतम उच्चतम और निम्नतम निम्न औसत रणनीति में मजबूत प्रवृत्ति ट्रैकिंग क्षमताएं हैं और क्रिप्टोकरेंसी जैसे उच्च अस्थिरता बाजारों के लिए उपयुक्त है। यह सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए फ़िल्टरिंग की कई परतों का उपयोग करते हुए, प्रवेश समय के लिए प्रभावी रूप से ब्रेकआउट निर्णयों का उपयोग करता है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस मॉड्यूल का जोड़, सहायक एल्गोरिदम और अन्य साधनों का उपयोग रणनीति को और बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, जिससे यह एक कुशल और स्थिर रणनीति बन जाती है जिसे लंबे समय तक बनाए रखना चाहिए।
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