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चलती औसत, मूल्य पैटर्न और मात्रा पर आधारित रुझान उलटने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2024-01-17 17:48:40
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अवलोकन

यह रणनीति बाजार में संभावित रुझान उलट बिंदुओं की पहचान करने के लिए चलती औसत, मूल्य पैटर्न और वॉल्यूम को जोड़ती है। जब तेजी से चलती औसत धीमी चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह लंबी हो जाती है, एक तेजी से घुटने वाला पैटर्न दिखाई देता है, प्रतिरोध स्तर टूट जाता है, और व्यापारिक मात्रा में वृद्धि होती है। जब विपरीत स्थितियां होती हैं तो यह छोटी हो जाती है।

सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य विचार आगामी उलटफेर के लिए संकेत के रूप में चलती औसत, मूल्य कार्रवाई पैटर्न और मात्रा के संयोजन का उपयोग करना है। विशेष रूप से, चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस प्रवृत्ति में बदलाव का संकेत दे सकते हैं। तेजी / मंदी के घेरने के पैटर्न आमतौर पर आगे अल्पकालिक उलटफेर का तात्पर्य रखते हैं। व्यापारिक मात्रा में वृद्धि भी अक्सर प्रवृत्ति उलटफेर का संकेत देती है। सभी तीन प्रकार के संकेतों को जोड़कर, रणनीति का उद्देश्य उलटफेर के मोड़ बिंदुओं को सटीक रूप से कैप्चर करना है।

तार्किक रूप से, रणनीति पहले तेजी से और धीमी गति से चलती औसत की गणना करती है। फिर यह तेजी / मंदी के पैटर्न की पहचान करने के लिए शर्तों को परिभाषित करती है। समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को अतिरिक्त शर्तों के रूप में वॉल्यूम विस्तार के साथ शामिल किया जाता है। खरीद संकेत तब ट्रिगर होते हैं जब तेजी से एमए धीमी एमए के ऊपर से गुजरता है, एक तेजी का पैटर्न दिखाई देता है, प्रतिरोध टूट जाता है, और वॉल्यूम बढ़ता है। विपरीत स्थितियां बिक्री संकेतों को ट्रिगर करती हैं।

लाभ

इस रणनीति का सबसे बड़ा फायदा यह है कि उल्टा होने की पुष्टि करने के लिए कई संकेतों के संयोजन का उपयोग किया जाता है, जो झूठे संकेतों से बचने में मदद करता है। केवल एक सूचक पर भरोसा करना जैसे मूविंग एवरेज या कैंडलस्टिक पैटर्न गलत ट्रेडों का उत्पादन करते हैं। सभी तीन कारकों के संरेखण की आवश्यकता होने से, उल्टा होने की संभावना में काफी सुधार होता है।

इसके अतिरिक्त, यह रणनीति प्रवृत्ति और उलट अवधारणाओं दोनों का उपयोग करती है। पलटाव केवल एक मौजूदा प्रवृत्ति के बाद की तलाश की जाती है। दूसरे शब्दों में, रणनीति केवल ट्रेंडिंग बाजारों के भीतर काउंटरट्रेंड रिट्रेसमेंट की तलाश करती है। इससे यादृच्छिकता को कम करने में मदद मिलती है और लाभप्रदता बढ़ जाती है।

जोखिम

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम असफल उलटफेर है, जहां मूल्य प्रवेश संकेतों के बाद व्यापार की दिशा के खिलाफ आगे बढ़ता रहता है। यह आमतौर पर तब होता है जब उलटफेर संकेत गलत हो जाते हैं, या केवल एक स्थायी प्रवृत्ति के भीतर अल्पकालिक सुधार होते हैं।

समाधानों में बेहतर रुझानों को परिभाषित करने के लिए चलती औसत अवधि को समायोजित करना, व्यापक स्टॉप लॉस का उपयोग करना और रिवर्स सिग्नल के व्यापार से पहले अधिक पुष्टिकरण कारकों को शामिल करना शामिल है। उच्च समय सीमा के रुझानों के आधार पर फ़िल्टर जोड़ने से झूठे ब्रेकआउट ट्रेडों से बचने में भी मदद मिल सकती है।

सुधार

इस रणनीति के लिए संभावित अनुकूलन मार्गों में शामिल हैंः

अनुकूल दीर्घकालिक/अल्पकालिक रुझानों की पहचान करने के लिए चलती औसत अवधि को समायोजित करना।
पीवोट पॉइंट्स जैसे विभिन्न समर्थन/प्रतिरोध गणना विधियों का परीक्षण करना।
अन्य वॉल्यूम संकेतक जैसे चाइकिन मनी फ्लो, वॉल्यूम ऑसिलेटर की कोशिश कर रहा हूँ।
दीर्घकालिक चार्ट पैटर्न, विशाल मात्रा स्पाइक्स आदि जैसे अधिक उलट पुष्टि कारकों को शामिल करना।
शेयर सूचकांक वायदा का उपयोग बाजारों में संकेतों को क्रॉस-सत्यापित करने के लिए।

पैरामीटर संयोजनों के कठोर परीक्षण के माध्यम से, प्रदर्शन में और सुधार प्राप्त किया जा सकता है।

निष्कर्ष

यह रणनीति केवल ट्रेंडिंग बाजारों में चलती औसत, मूल्य कार्रवाई और व्यापार उलटा करने के लिए मात्रा को अच्छी तरह से जोड़ती है। मापदंडों को अनुकूलित करके और अधिक संकेत पुष्टि जोड़कर, यह अल्पकालिक काउंटरट्रेंड ट्रेडिंग के लिए एक मजबूत प्रणाली बन सकती है।

/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Profit Table Strategy", overlay=true)

// Input parameters
fastLength = input(10, title="Fast MA Length")
slowLength = input(20, title="Slow MA Length")
takeProfitPercent = input(1, title="Take Profit (%)") / 100
stopLossPercent = input(1, title="Stop Loss (%)") / 100
trailingStopPercent = input(1, title="Trailing Stop (%)") / 100

// Price action conditions
bullishEngulfing = close > open and close > open[1] and open < close[1] and open[1] > close[1]
bearishEngulfing = close < open and close < open[1] and open > close[1] and open[1] < close[1]

// Support and resistance levels
supportLevel = input(100, title="Support Level")
resistanceLevel = input(200, title="Resistance Level")

// Volume conditions
volumeCondition = volume > ta.sma(volume, 20)

// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Buy condition
buyCondition = (fastMA > slowMA) and (close > resistanceLevel) and bullishEngulfing and volumeCondition

// Sell condition
sellCondition = (fastMA < slowMA) and (close < supportLevel) and bearishEngulfing and volumeCondition

// Strategy logic
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)
strategy.close("Buy", when=sellCondition)

// Calculate take profit, stop loss, and trailing stop levels
takeProfitLevel = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent)
stopLossLevel = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercent)
trailingStopLevel = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopPercent)

// Plotting levels on the chart
plot(supportLevel, color=color.blue, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Support Level")
plot(resistanceLevel, color=color.purple, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Resistance Level")
plot(takeProfitLevel, color=color.green, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Take Profit Level")
plot(stopLossLevel, color=color.red, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Stop Loss Level")
plot(trailingStopLevel, color=color.orange, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Trailing Stop Level")

// Plotting buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)

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