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पिवोट रिवर्स अपग्रेड केवल लंबी - एक दोहरी गति रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-25 17:47:11
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अवलोकन

यह एक लंबी मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो पिवोट पॉइंट रिवर्स और न्यूनतम वर्ग चलती औसत रणनीतियों के फायदे को जोड़ती है। यह एक बुल मार्केट के दौरान प्रमुख प्रवृत्ति का अनुसरण करती है और लंबी अवधि के लिए पिवोट पॉइंट ऊपरी रेल का निरीक्षण करने के बाद रिवर्स सिग्नल निर्धारित करती है। साथ ही, यह रणनीति को अधिक स्थिर बनाने के लिए लंबी स्थिति खोलने से पहले क्लोजिंग मूल्य को न्यूनतम वर्ग चलती औसत से ऊपर होने की आवश्यकता होती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति पिवोट पॉइंट रिवर्स और कम से कम वर्ग चलती औसत रणनीतियों को एकीकृत करती है। पिवोट पॉइंट रिवर्स रणनीति ट्रेडिंग दिनों की एक निश्चित संख्या में उच्चतम और निम्नतम कीमतों की गणना करती है ताकि ऊपरी और निचले रेल प्राप्त हो सकें। जब कीमतें ऊपरी रेल को तोड़ती हैं, तो इसे उलट संकेत के रूप में माना जाता है। सबसे कम वर्ग चलती औसत एक प्रवृत्ति-निर्णय संकेतक है जो कीमतों का बेहतर अनुमान लगा सकता है। यह रणनीति तब लंबी होती है जब पिवोट पॉइंट ऊपरी रेल का गठन होता है और समापन मूल्य सबसे कम वर्ग रेखा से अधिक होता है।

विशेष रूप से, रणनीति पहले पिछले 3 बार की उच्चतम कीमत और पिछले 16 बार की सबसे कम कीमत की गणना करती है ताकि ऊपरी और निचले पिवोट पॉइंट रेल प्राप्त हो सकें। जब ऊपरी रेल बनती है तो यह लंबी हो जाती है। जब अगली निचली रेल बनती है, तो यह पदों को बंद कर देती है। साथ ही, यह लंबी स्थिति खोलने से पहले 20 दिनों के न्यूनतम वर्ग चलती औसत से अधिक होने की आवश्यकता होती है।

लाभ

  1. अधिक स्थिर और विश्वसनीय व्यापारिक निर्णयों के लिए दो रणनीतियों की ताकतों को जोड़ती है

  2. पिवोट पॉइंट रणनीति रिवर्स पॉइंट्स का आकलन करती है, जबकि एलएसएमए झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करता है, जिससे ट्रेडिंग जोखिम कम होता है

  3. केवल लंबे समय तक चलता है, ज्यादातर लोगों की मनोवैज्ञानिक अपेक्षाओं के अनुरूप

  4. सरल और स्पष्ट रणनीति तर्क, समझने और अनुकूलित करने में आसान

  5. मध्यम से दीर्घकालिक लेनदेन के लिए उपयुक्त व्यापारिक आवृत्ति

जोखिम विश्लेषण

  1. तेजी से घटते अवसरों का लाभ उठाने में असमर्थ

  2. कुछ विलंब मौजूद है, कुछ उन्नति के अवसर खो सकते हैं

  3. बाजार के रुझान के उलटने पर अधिक नुकसान

समाधान:

  1. देरी को कम करने के लिए गणना चक्र को उचित रूप से छोटा करें

  2. भागीदारी को अनुकूलित करने के लिए एमए मापदंडों को समायोजित करें

  3. एकल हानि को कम करने के लिए स्टॉप लॉस जोड़ें

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सटीकता में सुधार के लिए कई रुझान संकेतक जोड़ें

  2. निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए मशीन लर्निंग भविष्यवाणी को शामिल करें

  3. स्थिति आकार को नियंत्रित करने के लिए अस्थिरता संकेतकों को मिलाएं

  4. जीत दर में सुधार के लिए मापदंडों का अनुकूलन

  5. स्थिरता सत्यापित करने के लिए अधिक समय सीमा डेटा का परीक्षण करें

सारांश

यह रणनीति रुझान उलटने का न्याय करते हुए जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए पिवोट पॉइंट रिवर्स और एलएसएमए रणनीतियों की ताकत को एकीकृत करती है। आसान समझ और परीक्षण के लिए सरल संरचना के साथ, यह शुरुआती क्वांटों के लिए सीखने और अभ्यास करने के लिए एकदम सही है। लेकिन इसका लंबा पक्ष केवल दृष्टिकोण बाजार में गिरावट से लाभान्वित होने से रोकता है, एक प्रमुख सीमा। बेहतर प्रदर्शन के लिए अधिक संकेतकों और मशीन लर्निंग अनुकूलन की शुरुआत करके स्थिरता और ट्रैकिंग क्षमता में और सुधार हासिल किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2022-12-18 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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*/

//@version=4
//@author exlux99

strategy(title = "Pivot Reversal Upgraded long only", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)
/////////////
//time

fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
//

length = input(title="Length MA", type=input.integer, defval=20)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, length, offset)

//LSMA
leftBars = input(3)
rightBars = input(16)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond and time_cond? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
//leverage
multiplier=input(1.0, step=0.5)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1.0, step = 0.5)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)

//entry
strategy.entry("long", strategy.long,c, when=le and close > lsma, comment="long", stop=(hprice + syminfo.mintick) * multiplier)

    
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
strategy.close("long", when=se)
अधिक

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