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हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्स रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-20 15:43:18
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अवलोकन

हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्सल रणनीति एक अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति है जो हेजिंग बिंदुओं के आसपास हेजिंग पोजीशन लेने के लिए बोलिंगर बैंड्स, एन्वलप लाइन, एडीएक्स और स्टोकास्टिक्स जैसे कई संकेतकों का उपयोग करके बाजार के उलट बिंदुओं की पहचान करती है। यह रणनीति मुख्य रूप से यह निर्धारित करने के लिए बोलिंगर बैंड्स और एन्वलप लाइनों का उपयोग करती है कि क्या ट्रेडिंग संकेतों की पुष्टि करने के लिए कीमतें अत्यधिक विस्तारित हैं, जबकि ट्रेंड की ताकत निर्धारित करने के लिए एडीएक्स का उपयोग करना और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड क्षेत्रों को निर्धारित करने के लिए स्टोकास्टिक्स का उपयोग करना, ताकि हेजिंग बिंदुओं के आसपास हेजिंग पोजीशन स्थापित किए जा सकें।

रणनीतिक सिद्धांत

हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्स की रणनीति निम्नलिखित निर्णय नियमों पर आधारित है:

  1. जब समापन मूल्य बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी रेल से अधिक होता है और लिफाफे की रेखाओं के ऊपरी रेल से भी अधिक होता है, तो यह इंगित करता है कि कीमतें ओवरबॉट स्थिति में हो सकती हैं। इस बिंदु पर, यदि एडीएक्स 30 से कम है, तो इसका मतलब है कि प्रवृत्ति की ताकत मजबूत नहीं है। इस बीच, यदि स्टोकास्टिक्स 50 से अधिक है, तो इसका मतलब है कि यह ओवरबॉट क्षेत्र में है। इस प्रकार, शॉर्ट पदों पर विचार किया जा सकता है।

  2. जब समापन मूल्य बोलिंगर बैंड्स के निचले रेल से नीचे और लिफाफे की रेखाओं के निचले रेल से नीचे होता है, तो यह इंगित करता है कि कीमतें ओवरसोल्ड क्षेत्र में हो सकती हैं। इस बिंदु पर, यदि एडीएक्स 30 से कम है, तो इसका मतलब है कि प्रवृत्ति की ताकत मजबूत नहीं है। इस बीच, यदि स्टोकास्टिक्स 50 से कम है, तो इसका मतलब है कि यह ओवरसोल्ड क्षेत्र में है। इस प्रकार, लंबी स्थिति पर विचार किया जा सकता है।

  3. शॉर्ट पोजीशन के लिए स्टॉप लॉस एक्जिट की शर्त यह है कि क्लोजिंग प्राइस बोलिंगर बैंड्स के निचले रेल से नीचे हो या एन्वलप लाइनों के निचले रेल से नीचे हो या स्टोकास्टिक्स 50 से कम हो।

  4. लंबी पोजीशनों के लिए स्टॉप लॉस एक्जिट की शर्त यह है कि क्लोजिंग प्राइस बोलिंगर बैंड्स के ऊपरी रेल से ऊपर हो या लिफाफा लाइनों के ऊपरी रेल से ऊपर हो या स्टोकास्टिक्स 50 से अधिक हो।

इन निर्णय नियमों के माध्यम से, हम पलटाव बिंदुओं के आसपास हेजिंग पदों को स्थापित कर सकते हैं और अल्पकालिक मूल्य दोलन से लाभ उठा सकते हैं।

लाभ विश्लेषण

इस हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्स की रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. निर्णय के लिए कई संकेतकों का उपयोग करने से व्यापार संकेतों की प्रभावी रूप से पुष्टि हो सकती है और झूठे ब्रेकआउट से बचा जा सकता है।

  2. रुझान उलटने के बिंदुओं के आसपास व्यापार करने में अपेक्षाकृत उच्च सफलता दर है।

  3. हेजिंग ऑपरेशन विधि अपनाकर जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।

  4. उच्च व्यापारिक आवृत्ति अल्पकालिक लेनदेन के लिए उपयुक्त है।

  5. आय का स्रोत मुख्य रूप से मूल्य उतार-चढ़ाव से आता है, जो पूरी तरह से रुझान उलटने पर निर्भर नहीं होता है।

जोखिम विश्लेषण

इस हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्सल रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता हैः

  1. अभी भी रिवर्स विफलता की संभावना है, जिससे अधिक नुकसान होगा।

  2. बार-बार व्यापार करने से अति-अनुकूलन की प्रवृत्ति होती है।

  3. प्रतिवर्तन समय को सही ढंग से समझने में विफलता के कारण अधिक नुकसान हो सकता है।

  4. रुझान में बदलाव की संभावना है जिसके विरुद्ध सतर्क रहने की आवश्यकता है।

इन जोखिमों के जवाब में, हमें संकेतकों के मापदंडों को अनुकूलित करने, स्टॉप लॉस को सख्ती से नियंत्रित करने और सामान्य दिशा निर्धारित करने के लिए प्रवृत्ति और मौलिक विश्लेषण को जोड़ने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्स रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. ट्रेडिंग सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए संकेतकों के मापदंडों का अनुकूलन करना।

  2. प्रवृत्ति के विरुद्ध व्यापार करने से बचने के लिए मौलिक कारक निर्णयों को बढ़ाएं।

  3. सफलता दर में सुधार के लिए V-आकार के रिवर्स पैटर्न की पहचान को शामिल करें।

  4. गतिशील रूप से स्टॉप लॉस रेंज को समायोजित करें।

  5. एकल लेन-देन के नुकसान को सख्ती से नियंत्रित करने के लिए पूंजी प्रबंधन को अनुकूलित करना।

सारांश

हेजिंग ऑसिलेशन रिवर्सल रणनीति कई संकेतक निर्णयों के आधार पर रिवर्सल बिंदुओं के आसपास हेजिंग पदों को लेती है, जिसमें उच्च व्यापार आवृत्ति और आसान जोखिम नियंत्रण के फायदे हैं। हालांकि, रिवर्सल ट्रेडिंग के जोखिमों को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। हमें रणनीति को लगातार अनुकूलित करने, व्यापार नियमों का सख्ती से पालन करने और इस कुशल अल्पकालिक व्यापार रणनीति का पूरा उपयोग करने की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 5m
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/
// © exlux99

//@version=5
strategy("Contrarian Scalping Counter Trend",overlay=true)

//bollinger bands
length = input.int(20, minval=1, title="Length BB")
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev BB")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev


//envelope
len = input.int(20, title="Length Envelope", minval=1)
percent = input(1.0)
exponential = input(false)
envelope = exponential ? ta.ema(src, len) : ta.sma(src, len)
k = percent/100.0
upper_env = envelope * (1 + k)
lower_env = envelope * (1 - k)

//adx
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
dirmov(len) =>
	up = ta.change(high)
	down = -ta.change(low)
	plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
	minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
	truerange = ta.rma(ta.tr, len)
	plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
	minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
	[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
	[plus, minus] = dirmov(dilen)
	sum = plus + minus
	adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)

//stochastic

periodK = input.int(50, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(20, title="%K Smoothing", minval=1)
stock = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)


short=close> upper and close >upper_env and sig < 30 and stock > 50
long=close< lower and close <lower_env and sig < 30 and stock < 50


short_exit= close < lower or close<lower_env or stock <50
long_exit=close > lower or close>lower_env or stock >50



strategy.entry("short",strategy.short,when=short)
strategy.close("short",when=short_exit)


strategy.entry("long",strategy.long,when=long)
strategy.close('long',when=long_exit)
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