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बैंडपास फ़िल्टर रिवर्स रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-24 15:28:26
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अवलोकन

बैंडपास फ़िल्टर रिवर्स रणनीति बैंडपास फ़िल्टर पर आधारित एक स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति है। यह एक बैंडपास फ़िल्टर का अनुकरण करने के लिए एक कॉस और साइन फ़ंक्शन का निर्माण करता है और खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करता है। जब फ़िल्टर आउटपुट एक निश्चित ट्रिगर स्तर से अधिक या नीचे गिर जाता है, तो रणनीति रिवर्स ऑपरेशन, यानी खरीद या बिक्री लेगी।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल एक बैंडपास फिल्टर बीपी का निर्माण करना है, जिसमें दो मापदंड होते हैंः केंद्र आवृत्ति और बैंडविड्थ। केंद्र आवृत्ति फ़िल्टर द्वारा पारित मुख्य चक्र को निर्धारित करती है, और बैंडविड्थ पारित चक्रों की सीमा को निर्धारित करती है। ये मापदंड फ़िल्टर की हस्तांतरण विशेषता निर्धारित करते हैं।

विशेष रूप से, रणनीति निम्नलिखित चरों का निर्माण करती हैः

लंबाईः फ़िल्टर का केंद्र चक्र
डेल्टाः बैंडविड्थ पैरामीटर
बीटा: केंद्र आवृत्ति से संबंधित गुणांक
गामा: बैंडविड्थ से संबंधित गुणांक
अल्फा: बीटा और गामा से संबंधित मध्यवर्ती चर

इन चरों के अनुसार, रणनीति एक प्रथम क्रम IIR (अनंत आवेग प्रतिक्रिया) फिल्टर का निर्माण करती हैः

BP = 0.5*(1 - अल्फा) *(xPrice - xPrice[2]) + बीटा*(1 + अल्फा) *nz(BP[1]) - अल्फा*nz(BP[2])

जब बीपी ट्रिगर लेवल से ऊपर या नीचे होता है, तो रणनीति विपरीत दिशा में कार्रवाई करेगी।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

बैंडपास फ़िल्टर का प्रयोग उच्च और निम्न आवृत्ति शोर को हटा सकता है और संकेत-शोर अनुपात में सुधार के लिए केवल उपयोगी मध्यम आवृत्ति चक्र संकेत निकाल सकता है।
यह अपेक्षाकृत सरल और सहज है। विभिन्न चक्रों और बाजार वातावरणों के अनुकूल होने के लिए केवल कुछ मापदंडों को समायोजित करने की आवश्यकता है।
रिवर्स रणनीति अपनाने से अल्पकालिक मूल्य उलट को समय पर पकड़ा जा सकता है और होल्डिंग जोखिम को कम करने के लिए मुनाफे के बाद तेजी से स्थिति बंद की जा सकती है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

बैंडपास फिल्टर की पैरामीटर सेटिंग्स को विभिन्न चक्रों और बाजार वातावरण के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता है। यदि यह गलत तरीके से सेट किया जाता है, तो यह व्यापार के अवसरों को याद करेगा या अधिक झूठे संकेत उत्पन्न करेगा।
रिवर्स रणनीतियाँ भ्रम रिवर्स के लिए प्रवण होती हैं। यदि रिवर्स विफल हो जाता है और कीमत मूल दिशा में जारी रहती है, तो यह नुकसान का कारण बनेगी।
व्यापारिक आवृत्ति अधिक हो सकती है। अत्यधिक अनुकूलन को रोकने और व्यापारिक लागतों को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक है।

इन जोखिमों को कम करने के लिए निम्नलिखित अनुकूलन विधियों पर विचार किया जा सकता हैः

बाजार परिवर्तनों के आधार पर स्वचालित रूप से मापदंडों को समायोजित करने के लिए अनुकूलनशील फिल्टर का उपयोग करें।
प्रवृत्ति के विरुद्ध पदों को खोलने से बचने के लिए प्रवृत्ति फ़िल्टर को मिलाएं।
अधिक बाजार स्थितियों के अनुकूल रणनीति बनाने के लिए पैरामीटर संयोजनों को अनुकूलित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को अनुकूलित करने के मुख्य पहलुओं में शामिल हैंः

चक्र और पैरामीटर स्व-अनुकूलन: गतिशील रूप से विभिन्न चक्रों और हाल के मूल्य आंदोलनों के अनुसार लंबाई और डेल्टा जैसे मापदंडों को समायोजित करें, ताकि फ़िल्टर वास्तविक समय में बाजार वातावरण में परिवर्तन के अनुकूल हो सके।
ट्रेंड जजमेंट के साथ संयोजनः बैंडपास फिल्टर के आधार पर, ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने और ट्रेंड के खिलाफ पोजीशन खोलने से बचने के लिए मैकडी और एमए जैसे तकनीकी संकेतक जोड़े जाते हैं।
मल्टी टाइमफ्रेम संयोजनः कई टाइमफ्रेम (जैसे 5 मिनट, 15 मिनट, 30 मिनट, आदि) पर रणनीतियों को तैनात करें। सिग्नल की सटीकता में सुधार के लिए विभिन्न टाइमफ्रेम के बीच सिग्नल सत्यापन करें।
स्टॉप लॉस तंत्रः उचित स्टॉप लॉस पोजीशन सेट करें। एकल नुकसान के आकार को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस बिट्स तक पहुंचने पर पोजीशन बंद करने की पहल करें।

उपरोक्त अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता, अनुकूलन क्षमता और लाभप्रदता में काफी सुधार किया जा सकता है।

सारांश

बैंडपास फ़िल्टर रिवर्स रणनीति बैंडपास फ़िल्टर का निर्माण करके उपयोगी मध्यम आवृत्ति संकेतों को निकालती है, और जब फ़िल्टर आउटपुट अल्पावधि मूल्य उलट अवसरों को पकड़ने के लिए स्तर को ट्रिगर करता है तो रिवर्स ऑपरेशन करता है। रणनीति अपेक्षाकृत सरल है। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, यह विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हो सकता है। मुख्य अनुकूलन दिशाओं में अनुकूली फ़िल्टर, रुझान निर्णय, बहु-टाइमफ्रेम संयोजन, स्टॉप लॉस तंत्र आदि शामिल हैं।

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// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
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strategy(title="Bandpass Filter Reversed Strategy")
Length = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
TriggerLevel = input(0)
xPrice = hl2
hline(TriggerLevel, color=blue, linestyle=line)
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gamma = 1 / cos(3.14 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
BP = 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(BP[1]) - alpha * nz(BP[2])
pos = iff(BP > TriggerLevel, -1,
	   iff(BP <= TriggerLevel, 1, nz(pos[1], 0))) 
if (pos == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (pos == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	    
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
plot(BP, color=red, title="Bandpass Filter Strategy")

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