इस रणनीति का उद्देश्य पिछले दो 30-मिनट के मोमबत्तियों के खुले और बंद मूल्य का विश्लेषण करके अगले 15-मिनट के मोमबत्ती के बंद होने की कीमत की भविष्यवाणी करना है। यह ट्रेंड के आधार पर तय करता है कि अगले 15-मिनट के मोमबत्ती का रुझान ऊपर, नीचे या साइडवे पर जारी रहेगा या नहीं।
इस रणनीति का मूल तर्क predictNextCandleClose फ़ंक्शन में निहित है। यह फ़ंक्शन इनपुट मापदंडों के रूप में पिछले दो 30-मिनट के मोमबत्तियों के खुले और बंद मूल्य लेता है।
यदि अंतिम 30 मिनट की मोमबत्ती का समापन मूल्य खुली कीमत से अधिक है, तो इसे तेजी की प्रवृत्ति माना जाता है। यदि बंद कीमत खुली कीमत से कम है, तो इसे मंदी की प्रवृत्ति माना जाता है। यदि दूसरी अंतिम 30 मिनट की मोमबत्ती भी समान तेजी या मंदी की प्रवृत्ति दिखाती है, तो यह माना जाता है कि प्रवृत्ति मजबूत है और अगली 15 मिनट की मोमबत्ती संभवतः प्रवृत्ति को जारी रखेगी।
विशेष रूप से, यदि हाल के दो 30-मिनट के मोमबत्तियों में से दोनों तेजी से बढ़ रहे हैं (बंद कीमत खुली कीमत से अधिक है), तो अगले 15-मिनट के मोमबत्तियों का अनुमानित बंद मूल्य वर्तमान मोमबत्तियों के बंद मूल्य से पिछले 30-मिनट के मोमबत्तियों के बंद मूल्य और खुली कीमत के बीच के अंतर से अधिक होगा।
यदि हाल के दो 30-मिनट के मोमबत्तियों में से दोनों मंदी हैं (बंद कीमत खुली कीमत से कम है), तो अगले 15-मिनट के मोमबत्तियों का अनुमानित बंद मूल्य वर्तमान मोमबत्तियों के बंद मूल्य से पिछले 30-मिनट के मोमबत्तियों के खुले मूल्य और बंद मूल्य के बीच के अंतर से कम होगा।
यदि हाल ही में दो 30 मिनट की मोमबत्तियों में से एक तेजी है और दूसरी मंदी है, तो यह इंगित करता है कि कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं है, और इस मामले में अगले 15 मिनट की मोमबत्तियों का अनुमानित बंद मूल्य पिछले 30 मिनट की मोमबत्तियों के बंद मूल्य के समान होगा।
इस प्रकार, यह अतीत की कैंडलस्टिक जानकारी के आधार पर भविष्य में अल्पकालिक मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी करता है, जो व्यापारिक निर्णयों के लिए एक संदर्भ के रूप में कार्य करता है।
इस दोहरी कैंडलस्टिक पूर्वानुमान रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
यह सरल, सहज और समझने और लागू करने में आसान है, जो क्वांट ट्रेडिंग के शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है।
दो मोमबत्तियों का उपयोग करके प्रवृत्ति का न्याय करके, यह कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकता है और सटीकता में सुधार कर सकता है।
15 मिनट के स्तर की भविष्यवाणी में कम समय होता है, जो समय पर स्थिति को समायोजित करने में मदद करता है।
व्यापार संकेतों को निर्धारित करने के लिए वर्तमान मूल्य और भविष्यवाणी की गई कीमत के साथ संयुक्त, यह अप्रत्याशित घटनाओं के लिए जल्दी से प्रतिक्रिया कर सकता है।
इसके लिए कम ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, जिससे डेटा की आवश्यकता कम होती है और यह अपूर्ण डेटा या लाइव ट्रेडिंग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त हो जाता है।
हालांकि, इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः
यह केवल खुली और बंद कीमतों पर विचार करता है, सहायक निर्णय के रूप में अधिक कैंडलस्टिक विवरणों की कमी है, इस प्रकार महत्वपूर्ण संकेतों को याद कर सकता है।
दोनों मोमबत्तियों के बीच का अंतराल लंबा है, जो अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव पर समय पर प्रतिक्रिया करने में असमर्थ है, जिससे समय-अवधि के जोखिम पैदा होते हैं।
यह पूर्वानुमान केवल ऐतिहासिक आंकड़ों पर आधारित है, जो उच्च जोखिमों के साथ महत्वपूर्ण अप्रत्याशित घटनाओं के प्रभाव का न्याय करने में असमर्थ है।
तेजी/बिरिश के नियम काफी सरल हैं, झूठे संकेत उत्पन्न करने के लिए प्रवण हैं और संकेत की गुणवत्ता में सुधार की आवश्यकता है।
वास्तविक व्यापारिक आंकड़ों में अक्सर अंतराल होते हैं, जो निर्णय के तर्क की सटीकता में भी हस्तक्षेप कर सकते हैं।
उपरोक्त जोखिमों के मद्देनजर, रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार के लिए एमएसीडी, केडी आदि जैसे अधिक सहायक संकेतक जोड़ें।
महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों को निर्धारित करने और तेजी / गिरावट के नियमों को परिष्कृत करने के लिए छाया, वास्तविक शरीर आदि जैसे अधिक कैंडलस्टिक विवरणों को मिलाएं।
नमूना का आकार बढ़ाएं, अल्पकालिक शोर से हस्तक्षेप से बचने के लिए निर्णय मोमबत्तियों की समय सीमा का विस्तार करें।
एकल ट्रेड हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जैसे मूविंग स्टॉप लॉस, टाइम्ड स्टॉप लॉस आदि जोड़ें।
बाजार में अनिश्चित उतार-चढ़ाव से बचने के लिए प्रवेश नियमों को अनुकूलित करें ताकि केवल तब ही पद खोले जा सकें जब प्रवृत्ति स्पष्ट हो।
वास्तविक ट्रेडिंग डेटा के साथ बैकटेस्ट करें, वास्तविक बाजार के करीब रणनीति मापदंडों को बनाने के लिए वास्तविक मूल्य आंदोलनों से मेल नहीं खाते तर्क को संशोधित करें।
यह रणनीति दोहरी मोमबत्तियों की खुली और बंद कीमतों का विश्लेषण करके अल्पकालिक रुझानों की भविष्यवाणी करती है, और इसके आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य कहने वाली रणनीतियों से संबंधित है। यह रणनीति सरल और उपयोग करने में आसान है, क्वांट ट्रेडिंग शुरुआती के लिए उपयुक्त है, लेकिन इसमें अपेक्षाकृत सरल निर्णय नियम और सीमित संकेत गुणवत्ता जैसे जोखिम भी हैं। हम इसे व्यावहारिक प्रदर्शन में सुधार के लिए सहायक संकेतकों, मोमबत्तियों के विवरण, स्टॉप लॉस तंत्र आदि जैसे पहलुओं में अनुकूलित कर सकते हैं। सारांश में, दोहरी मोमबत्तियों की भविष्यवाणी रणनीति हमें अनुकूलन और पुनरावृत्ति के लायक एक बुनियादी योजना प्रदान करती है।
/*backtest start: 2023-01-19 00:00:00 end: 2024-01-25 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © Sosawolf //@version=5 strategy("Predict Next Candle Close Strategy", overlay=true) // Function to predict next candle close based on previous two candles predictNextCandleClose(open1, close1, open2, close2) => if close1 > open1 and close2 > open2 // Bullish trend, predict next candle close to be bullish close1 + (close1 - open1) else if close1 < open1 and close2 < open2 // Bearish trend, predict next candle close to be bearish close1 - (open1 - close1) else // Indecisive or ranging market, predict next candle close to be neutral close1 // Get previous two 30-minute candles' open and close prices open1 = request.security(syminfo.tickerid, "30", open[1]) close1 = request.security(syminfo.tickerid, "30", close[1]) open2 = request.security(syminfo.tickerid, "30", open[2]) close2 = request.security(syminfo.tickerid, "30", close[2]) // Predict next 15-minute candle close predictedClose = predictNextCandleClose(open1, close1, open2, close2) // Plot the predicted close as a line plot(predictedClose, color=color.blue, linewidth=2, title="Predicted Close") // Buy condition: Predicted close is higher than the current close buyCondition = predictedClose > close strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition) // Sell condition: Predicted close is lower than the current close sellCondition = predictedClose < close strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition)