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फिशर परिवर्तन सूचक पर आधारित बैकटेस्टिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-25 14:22:36
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अवलोकन

रणनीतिक सिद्धांत

  2. सबसे हालिया लंबाई अवधि में एचएल 2 के अधिकतम xMaxH और न्यूनतम xMinL की गणना करें
  3. फिशर परिवर्तन सूचक की गणना करें:
    • nValue1 0.33×(मानकीकृत HL2) + 0.67×nValue1 पिछली अवधि का है
    • nValue2 nValue1 को -0.99 और 0.99 के बीच सीमित करता है
    • nFish nValue2 का लघुगणकीय परिवर्तन है
  4. निर्धारित करें कि क्या nFish स्थिति दिशा निर्धारित करने के लिए सकारात्मक या नकारात्मक है
  5. स्थिति संकेत possig, यदि रिवर्स ट्रेडिंग सेट है, विपरीत स्थिति ले लो
  6. प्रवेश संकेतः लंबे समय के लिए possig=1, छोटे समय के लिए possig=-1

लाभ विश्लेषण

  1. फिशर परिवर्तन सूचक सटीक रूप से रुझान निर्धारित करने के लिए मूल्य चरम और मोड़ बिंदुओं की पहचान कर सकते हैं
  2. एचएल2 संकेतकों के संयोजन से उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर करने से जीत की दर बढ़ जाती है
  3. रिवर्स ट्रेडिंग को विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल सेट किया जा सकता है
  4. मैन्युअल निर्णय के बिना स्वचालित व्यापार व्यापार लागत को कम करता है

जोखिम विश्लेषण

  1. फिशर परिवर्तन संकेतक में देरी है और यह अल्पकालिक मूल्य परिवर्तनों को याद कर सकता है
  2. अस्थिर रुझानों में स्टॉप लॉस का उच्च जोखिम
  4. क्रॉस साइकिल सत्यापन की कमी के कारण कुछ झूठे सकारात्मक जोखिम हैं

जोखिम समाधान:

  1. देरी को कम करने के लिए पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित करें
  2. एकल लेनदेन हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रेंज बढ़ाएं
  3. फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयुक्त रिवर्स ट्रेडों को अनुकूलित करें
  4. रुझानों, मूल्य स्तरों, चक्रों आदि के कई सत्यापन तंत्रों को बढ़ाना

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. प्रमुख रुझानों की स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए रुझान संकेतकों को मिलाएं
  2. मूल्य उलट-फेर के आकलन की सटीकता में सुधार के लिए चक्रीय संकेतकों को बढ़ाना
  4. गतिशील रूप से स्टॉप लॉस रेंज को समायोजित करें
  5. जीत दर और लाभ कारक को अधिकतम करने के लिए मापदंडों का अनुकूलन

उपरोक्त अनुकूलन रणनीति की जीत दर में और सुधार कर सकते हैं, लाभ में लॉक कर सकते हैं, जोखिमों को नियंत्रित कर सकते हैं, और अधिक स्थिर और कुशल व्यापार परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

सारांश

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v2.0 22/12/2016
// 	Market prices do not have a Gaussian probability density function
// 	as many traders think. Their probability curve is not bell-shaped.
// 	But trader can create a nearly Gaussian PDF for prices by normalizing
// 	them or creating a normalized indicator such as the relative strength
// 	index and applying the Fisher transform. Such a transformed output 
// 	creates the peak swings as relatively rare events.
// 	Fisher transform formula is: y = 0.5 * ln ((1+x)/(1-x))
// 	The sharp turning points of these peak swings clearly and unambiguously
// 	identify price reversals in a timely manner. 
//
//  For signal used zero. 
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Fisher Transform Indicator by Ehlers Backtest", shorttitle="Fisher Transform Indicator by Ehlers")
Length = input(10, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(1, color=white)
xHL2 = hl2
xMaxH = highest(xHL2, Length)
xMinL = lowest(xHL2,Length)
nValue1 = 0.33 * 2 * ((xHL2 - xMinL) / (xMaxH - xMinL) - 0.5) + 0.67 * nz(nValue1[1])
nValue2 =   iff(nValue1 > .99,  .999,
	         iff(nValue1 < -.99, -.999, nValue1))
nFish = 0.5 * log((1 + nValue2) / (1 - nValue2)) + 0.5 * nz(nFish[1])
pos = iff(nFish > 0, 1,
	   iff(nFish < 0, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
// barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nFish, color=green, title="Fisher")
plot(nz(nFish[1]), color=red, title="Trigger")
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