एक्सपोनेंशियल स्मूथ स्टोकेस्टिक ऑसिलेटर रणनीति स्टोकेस्टिक की संवेदनशीलता को समायोजित करने और ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए एक घातीय वजन पैरामीटर जोड़कर पारंपरिक स्टोकेस्टिक संकेतक का एक संशोधित संस्करण है। यह लंबे समय तक चला जाता है जब संकेतक ओवरबॉट स्तरों से पार होता है और जब संकेतक ओवरसोल्ड स्तरों से नीचे पार करता है तो छोटा हो जाता है। अनुकूलित रणनीति एक बहुत ही स्थिर प्रवृत्ति के बाद की रणनीति बन सकती है।
एक्सपोनेंशियल स्मूथ स्टोकैस्टिक रणनीति का मूल एक्सपोनेंशियल वजन पैरामीटर में निहित है। पारंपरिक स्टोकैस्टिक की गणना इस प्रकार की जाती हैः
s = 100 * (close - lowest low) / (highest high - lowest low)
घातीय पैरामीटर के साथ, सूत्र बन जाता हैः
exp = ex<10? (ex)/(10-ex) : 99
s = 100 * (close - lowest low) / (highest high - lowest low)
ks = s>50? math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
:-math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50
एक्सपी को समायोजित करके, केएस पर एस के प्रभाव को बदला जा सकता है। एक्सपी में वृद्धि से संकेतक कम संवेदनशील हो जाता है जबकि एक्सपी में कमी से यह अधिक संवेदनशील हो जाता है।
खरीद संकेत तब उत्पन्न होते हैं जब ks ओवरबॉट स्तरों से पार हो जाता है। बिक्री संकेत तब उत्पन्न होते हैं जब ks ओवरसोल्ड स्तरों से नीचे पार हो जाता है।
पारंपरिक स्टोकास्टिक रणनीति की तुलना में, एक्सपोनेंशियल स्मूथ स्टोकास्टिक ऑसिलेटर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
एक्सपोनेंशियल स्मूथ स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
एक्सपोनेंशियल स्मूथ स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
एक्सपोनेंशियल स्मूथ स्टोकेस्टिक ऑसिलेटर रणनीति स्टोकेस्टिक संकेतक की संवेदनशीलता को समायोजित करके अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह प्रभावी रूप से मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक कर सकती है और इसे अल्पकालिक रणनीति में भी अनुकूलित किया जा सकता है। आगे की संरचना और पैरामीटर अनुकूलन के साथ, इसमें अधिक सुसंगत लाभदायक रिटर्न प्राप्त करने की क्षमता है।
/*backtest start: 2023-01-11 00:00:00 end: 2024-01-17 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h 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/ // © faytterro //@version=5 strategy("Exponential Stochastic Strategy", overlay=false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) len=input.int(14, "length") ex=input.int(2, title="exp", minval=1, maxval=10) exp= ex<10? (ex)/(10-ex) : 99 s=100 * (close - ta.lowest(low, len)) / (ta.highest(high, len) - ta.lowest(low, len)) ks=s>50? math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50 : -math.pow(math.abs(s-50),exp)/math.pow(50,exp-1)+50 plot(ks, color= color.white) bot=input.int(20) top=input.int(80) longCondition = ta.crossover(ks, bot) and bar_index>0 if (longCondition) strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long) shortCondition = ta.crossunder(ks, top) and bar_index>0 if (shortCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short) // strategy.close("My Long Entry Id") alertcondition(longCondition, title = "buy") alertcondition(shortCondition, title = "sell") h1=hline(top) h2=hline(bot) h3=hline(100) h4=hline(0) fill(h1,h3, color= color.rgb(255,0,0,200-top*2)) fill(h2,h4, color= color.rgb(0,255,0,bot*2))