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कई संकेतकों के आधार पर ट्रेडिंग रणनीति का अनुसरण करने की प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 11:25:04
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अवलोकन

एकाधिक संकेतकों के आधार पर प्रवृत्ति के बाद ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो एमएसीडी, स्टोकास्टिक और एसएमए चलती औसत को जोड़ती है। इस रणनीति का उद्देश्य बाजार में प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करना और एक नई प्रवृत्ति शुरू होने पर समय पर बाजार में प्रवेश करना है। फिर यह निर्धारित करने के लिए कई संकेतकों से संकेतों के संयोजन का उपयोग करता है कि बाजार से कब बाहर निकलना है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति बाजार की प्रवृत्ति की ताकत और दिशा का न्याय करने के लिए तीन तकनीकी संकेतकों, एमएसीडी, स्टोकास्टिक और एसएमए का उपयोग करती है। जब एमएसीडी रेखा सिग्नल लाइन से ऊपर पार करती है, तो स्टोकास्टिक की %के लाइन %डी से ऊपर पार करती है और ओवरबॉट स्तर से ऊपर होती है, और तेजी से एसएमए धीमी एसएमए से ऊपर पार करती है, तो एक खरीद संकेत ट्रिगर होता है। जब विपरीत स्थितियां होती हैं, तो एक बिक्री संकेत की पहचान की जाती है।

कई संकेतकों को मिलाकर, नकली संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है और एक प्रवृत्ति की वास्तविक शुरुआत और अंत को पहचाना जा सकता है। साथ ही, विभिन्न संकेतकों से सत्यापन बन सकता है और गलत ट्रेडों की संभावना कम हो सकती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ कई संकेतकों का संयोजन है, जो प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकते हैं और रुझानों की वास्तविक शुरुआत और अंत को लॉक कर सकते हैं। एक एकल एमएसीडी, स्टोकास्टिक या एसएमए का उपयोग करने की तुलना में, मान्यता प्रभाव बहुत बेहतर है।

इसके अतिरिक्त, यह रणनीति पैरामीटर ट्यूनिंग में लचीली है और विभिन्न उत्पादों और चक्रों के लिए समायोजित की जा सकती है, जिससे यह अत्यधिक अनुकूलन योग्य है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि कई संकेतकों का संयोजन व्यापार की आवृत्ति को बढ़ाता है और ओवरट्रेडिंग का जोखिम लाता है। इसके अलावा, अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स भी गलत ट्रेडों के जोखिम को पेश कर सकती हैं।

जोखिम को कम करने के लिए, व्यापार आवृत्ति को उचित रूप से नियंत्रित किया जाना चाहिए, लंबे चक्रों का चयन किया जाना चाहिए, और मापदंडों को अनुकूलित किया जाना चाहिए। जब आवश्यक हो, तो एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस पर विचार किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

विभिन्न उत्पादों और चक्र मापदंडों के प्रभावों का परीक्षण करें
गलत संकेतों को कम करने के लिए संकेतक भार और फ़िल्टरिंग स्थितियों को बढ़ाएं
जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस को शामिल करें
लाभ कारकों में सुधार के लिए संकेतक मापदंडों को और अनुकूलित करना

निष्कर्ष

एकाधिक संकेतकों पर आधारित प्रवृत्ति के बाद की ट्रेडिंग रणनीति संकेतकों के समग्र सत्यापन के माध्यम से संकेत सटीकता में सुधार करती है, और प्रभावी रूप से रुझानों की शुरुआत और अंत की पहचान कर सकती है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण इस रणनीति की सफलता की कुंजी हैं। सामान्य तौर पर, इस रणनीति में छोटे ड्रॉडाउन और बड़ी लाभ क्षमता होती है, जिससे यह एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बन जाती है।

/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Rule Number 1 Signals", overlay=true)

//Calculate MACD crossing or not
fastLength = input(8)
slowlength = input(17)
MACDLength = input(9)

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
macdDelta = MACD - aMACD

//Calculate Stochastic Crossing

stochasticLength = input(14, minval=1)
stochasticOverBought = input(80)
stochasticOverSold = input(20)
emaSignal = input(10)
smoothK = 5
smoothD = 5

k = sma(stoch(close, high, low, stochasticLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

//Crossovers and Over /Under
macdCrossOver = crossover(macdDelta, 0)
macdCrossUnder = crossunder(macdDelta, 0)
macdOver = macdDelta > 0
macdUnder = macdDelta < 0

stochasticCrossOver = crossover(k, d)
stochasticCrossUnder = crossunder(k, d)
stochasticOver = k > d
stochasticUnder = k < d

ema = ema(close, emaSignal)
smaCrossOver = crossover(close, ema)
smaCrossUnder = crossunder(close, ema)
smaOver = close > ema
smaUnder = close < ema

if ((macdCrossOver and stochasticOver and smaOver) or (macdOver and stochasticCrossOver and smaOver) or (macdOver and stochasticOver and smaCrossOver))
    strategy.entry("Rule 1 Buy", strategy.long, comment="Rule 1 Buy")
if ((macdCrossUnder and stochasticUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticCrossUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticUnder and smaCrossUnder))
    strategy.entry("Rule 1 Sell", strategy.short, comment="Rule 1 Sell")


//Plot the Oversold Study
bgcol = k < stochasticOverSold ? green : k > stochasticOverBought ? red : na
bgcolor(bgcol)

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