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रैखिक एमएसीडी ट्रेडिंग में रैखिक प्रतिगमन के जादू को अनलॉक करनाView

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-15 10:22:50
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रणनीति का नामः गति-संचालित रैखिक एमएसीडी रणनीति

अवलोकन: यह एक मात्रात्मक रणनीति है जो एमएसीडी संकेतक के साथ संयुक्त स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करती है। यह भविष्य के मूल्य रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक कीमतों और मात्राओं पर रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण का लाभ उठाती है। यह तब एमएसीडी संकेतक का उपयोग करता है जब लाभ के अवसर सामने आते हैं।

रणनीतिक सिद्धांत:

  1. कीमतों के रैखिक प्रतिगमन गुणांक की गणना करेंः भविष्य की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक मात्राओं के आधार पर रैखिक प्रतिगमन रेखा फिट करें।
  2. प्लॉट पूर्वानुमानित कीमतेंः चरण 1 से प्रतिगमन गुणांक के आधार पर पूर्वानुमान रेखा प्लॉट करें।
  3. खरीद संकेत उत्पन्न करें: जब पूर्वानुमानित मूल्य खुलने और बंद होने की कीमतों के बीच होता है, और एमएसीडी बढ़ रहा होता है, तो खरीद संकेत उत्पन्न करें।
  4. बेचने के संकेत उत्पन्न करें: जब एमएसीडी गिर रहा हो और कीमत पूर्वानुमानित मूल्य से नीचे हो, तो बेचने के संकेत उत्पन्न करें।

लाभ विश्लेषण: यह रणनीति सांख्यिकीय पूर्वानुमान और तकनीकी संकेतक निर्णय को जोड़ती है। यह व्यक्तिपरक अटकलों से बचकर रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करके मूल्य भविष्यवाणी का व्युत्पन्न करती है। इस बीच, एमएसीडी संकेतक प्रभावी रूप से बाजार की गति निर्धारित कर सकता है और अवसरों को सटीक रूप से पकड़ सकता है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में उच्च व्यवस्थित स्तर, सटीक भविष्यवाणी और नियंत्रित जोखिम हैं।

जोखिम विश्लेषणः
रैखिक प्रतिगमन केवल ऐतिहासिक आंकड़ों पर निर्भर करता है और महत्वपूर्ण मंदी समाचार जैसी ब्लैक स्वान घटनाओं के जवाब में गलत संकेत उत्पन्न कर सकता है। इसके अलावा, प्रतिगमन अवधि की लंबाई जैसी पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं। हम रणनीति को प्रभावित करने वाले वक्र के झटके को कम करने के लिए पूर्वानुमानित मूल्य वक्र को चिकना करने के लिए वीडब्ल्यूएमए का उपयोग करने का सुझाव देते हैं।

अनुकूलन दिशाएंः
हमारा मानना है कि इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. स्टॉप लॉस तंत्र को शामिल करें। बंद पदों के द्वारा मूल्य स्टॉप लॉस लाइनों के माध्यम से टूट जाता है जब नुकसान काटें। यह प्रभावी रूप से कभी-कभी गलत संकेतों के कारण होने वाले नुकसान को नियंत्रित करता है।
  2. मशीन लर्निंग मॉडल पेश करें. भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार के लिए अधिक कुशल मॉडल अपनाएं.
  3. भाव सूचकांक शामिल करें। बाजार की भावना निर्धारित करने और जीत दर में सुधार करने के लिए भय सूचकांक शामिल करें।
  4. कई समय-सीमाओं को मिलाएं। एक समय-सीमा की सीमाओं को दूर करने के लिए अवधि के बीच भविष्यवाणियों को मान्य करना एक संयुक्त रणनीति बना सकता है।

निष्कर्ष:
यह रणनीति रैखिक प्रतिगमन के साथ कीमतों की भविष्यवाणी करके और एमएसीडी संकेतक के साथ प्रविष्टियों का निर्धारण करके व्यवस्थित ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है। इसके फायदे में स्पष्ट भविष्यवाणी तर्क, नियंत्रित जोखिम और व्यापक अनुकूलन स्थान शामिल हैं। हमारा मानना है कि इसका प्रदर्शन निरंतर अनुकूलन और पुनरावृत्ति के माध्यम से उत्कृष्टता प्राप्त करना जारी रखेगा। यह मात्रात्मक व्यापार करने के लिए वैज्ञानिक भविष्यवाणी मॉडल का लाभ उठाने पर प्रेरणा प्रदान करता है और आगे के शोध और अनुप्रयोगों का हकदार है।

/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

//@version=5
strategy("Linear On MACD", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)



fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
tolerance = input.string(title="Risk tolerance", defval = "LOW", options=["LOW", "HIGH"])

chng = 0
obv = ta.cum(math.sign(ta.change(close)) * volume)
if close < close[1] and (open < close)
    chng := 1
else if close > close[1]
    chng := 1
else
    chng := -1
obvalt = ta.cum(math.sign(chng) * volume)
//src = input(title="Source", defval=close)
src = obvalt
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type",  defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
//hline(0, "Zero Line", color=color.new(#787B86, 50))
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below)))
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal)
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, 12, 26, 9)

//Linear Regression

vol = volume

// Function to calculate linear regression
linregs(y, x, len) =>
    ybar = math.sum(y, len)/len
    xbar = math.sum(x, len)/len
    b = math.sum((x - xbar)*(y - ybar),len)/math.sum((x - xbar)*(x - xbar),len)
    a = ybar - b*xbar
    [a, b]

// Historical stock price data
price = close

// Length of linear regression
len = input(defval = 21, title = 'Lookback')

// Calculate linear regression for stock price based on volume
[a, b] = linregs(price, vol, len)

// Predicted stock price based on volume
predicted_price = a + b*vol

// Check if predicted price is between open and close
is_between = open < predicted_price and predicted_price < close


// Plot predicted stock price
plot(predicted_price, color=color.rgb(218, 27, 132), linewidth=2, title="Predicted Stock Price")
plot(ta.vwma(predicted_price,len), color=color.rgb(199, 43, 64), linewidth=2, title="Predicted Stock Price")

//BUY Signal
lincrossunder = close > predicted_price
macdrise = ta.rising(macd,2)
//macdvollong = ta.crossover(macd, signal)
//macdlong = ta.crossover(macdLine, signalLine)
macdvollong = macd > signal
macdlong = macdLine > signalLine
longCondition=false
if macdlong and macdvollong and is_between and ta.rising(predicted_price,1)
    longCondition := true

if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
//Sell Signal
lincrossover = close < predicted_price
macdfall = ta.falling(macd,1)
macdsell = macd < signal
shortCondition = false
risklevel = predicted_price
if (tolerance == "HIGH")
    risklevel := ta.vwma(predicted_price,len)


if macdfall and macdsell and (macdLine < signalLine) and (close < risklevel)
    shortCondition := true


if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
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