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यिन यांग फांसी की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-01 11:09:15
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अवलोकन

यिन यांग हैंगिंग मैन रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो हैंगिंग मैन कैंडलस्टिक पैटर्न पर आधारित है। यह रणनीति कैंडलस्टिक चार्ट में हैंगिंग मैन पैटर्न की पहचान करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। जब एक हैंगिंग मैन पैटर्न की पहचान की जाती है, तो एक तेजी से हैंगिंग मैन के लिए एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जबकि एक मंदी के लिए एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

रणनीति तर्क

यिन यांग हैंगिंग मैन रणनीति की मुख्य पहचान की स्थिति एक छोटे वास्तविक शरीर और लंबी ऊपरी / निचली छाया के साथ हैंगिंग मैन मोमबत्ती पैटर्न है। विशेष रूप से एक हैंगिंग मैन के लिए पहचान की शर्तें हैंः

  1. वास्तविक शरीर का आकार (शुरू मूल्य और समापन मूल्य के बीच का अंतर) सीमा से छोटा है (dojiThreshold)
  2. ऊपरी छाया का आकार वास्तविक शरीर के आकार से दोगुना से अधिक है
  3. नीचे की छाया का आकार भी वास्तविक शरीर के आकार से दोगुना से अधिक है

जब उपरोक्त शर्तों को पूरा किया जाता है, तो पैटर्न को लटकने वाले आदमी के रूप में पहचाना जा सकता है। इसके अलावा, ऊपरी और निचले छाया के सापेक्ष आकार के आधार पर तेजी / मंदी या लंबे पैर वाले जैसे अधिक विशिष्ट प्रकार के लटकने वाले पुरुषों को प्रतिष्ठित किया जा सकता है। पैटर्न की पहचान करने के बाद, रणनीति अगले मोमबत्ती पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है, अर्थात तेजी से लटकने वाले आदमी पर खरीद, मंदी लटकने वाले आदमी पर बेच।

लाभ विश्लेषण

यिन यांग हैंगिंग मैन रणनीति के निम्नलिखित मुख्य फायदे हैंः

  1. सरल और स्पष्ट नियम जिन्हें समझना और लागू करना आसान है
  2. फांसी पर लटकने वाले लोग बाजार बल और रुझानों के उलटफेर में संघर्ष का प्रतिनिधित्व करते हैं, मोड़ के बिंदुओं को पकड़ने से अच्छा रिटर्न मिल सकता है
  3. प्रवृत्ति, समर्थन/प्रतिरोध जैसे कारकों के साथ फिल्टर संकेतों को जोड़ सकता है और स्थिरता में सुधार कर सकता है

हालांकि, इस रणनीति की कुछ सीमाएं भी हैंः

  1. फांसी आदमी पैटर्न की कम आवृत्ति, व्यापार के अवसरों को याद करने की प्रवृत्ति है
  2. झूठे संकेतों के लिए प्रवण एकल संकेतक
  3. अत्यधिक अस्थिरता और हिंसक रुझान उतार-चढ़ाव में अप्रभावी

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित से उत्पन्न होते हैंः

  1. व्यक्तिपरकता के कारण पैटर्न पहचान में त्रुटियों का जोखिम
  2. मामूली उतार-चढ़ाव पर झूठे तेजी/बियर के संकेत से जोखिम
  3. पैटर्न से लाभ उठाने में कठिनाई वाले रेंज-बंद बाजारों में जोखिम
  4. सीमा स्तर जैसे अपर्याप्त पैरामीटर सेटिंग्स से जोखिम

इसके अलावा, एकल संकेतक रणनीतियाँ प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर नहीं कर सकती हैं और भ्रामक संकेत उत्पन्न कर सकती हैं। इसलिए यिन यांग रणनीति में अपेक्षाकृत बड़े जोखिम और उतार-चढ़ाव हैं जिनके लिए मजबूत जोखिम प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, रणनीति में निम्नलिखित तरीकों से सुधार किया जा सकता हैः

  1. रुझान उलटने की पुष्टि करने के लिए रुझान संकेतकों या पिछले शिखर की सफलता के आधार पर फ़िल्टर जैसे व्यापार पूर्व शर्तों को जोड़ना
  2. सिग्नल महत्व को मापने के लिए व्यापारिक मात्रा जैसे अन्य संकेतकों को शामिल करना
  3. मशीन लर्निंग आदि के माध्यम से प्रमुख मापदंडों का स्वचालित अनुकूलन
  4. स्टॉप लॉस के माध्यम से हानि को कम करना

इन सुधारों के साथ, जोखिमों को काफी कम किया जा सकता है जबकि यिन यांग फांसी की रणनीति की स्थिरता में सुधार किया जा सकता है।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यिन यांग हैंगिंग मैन रणनीति कैंडलस्टिक चार्ट में हैंगिंग मैन पैटर्न की पहचान करके ट्रेड सिग्नल उत्पन्न करती है। इसके सरल नियमों और उलटफेर को पकड़ने का लाभ है लेकिन झूठे संकेतों के जोखिम भी हैं। पैरामीटर ट्यूनिंग, फिल्टर आदि जोड़ने के माध्यम से जोखिमों को नियंत्रित किया जा सकता है लेकिन शोर और उतार-चढ़ाव के प्रति संवेदनशीलता उच्च बनी हुई है। इसलिए रणनीति में सुधार के बावजूद सावधानीपूर्वक आवेदन की आवश्यकता है।


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//@version=5
strategy("Doji Candlestick Strategy", shorttitle="Doji", overlay=true)

// Calculate body and shadow sizes
bodySize = close > open ? close - open : open - close
upperShadow = high - (open > close ? open : close)
lowerShadow = (open > close ? close : open) - low

// Define thresholds for identifying different Doji types
dojiThreshold = 0.05
longLeggedDojiThreshold = 0.02

// Buy conditions for different Doji types
dojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow > bodySize * 2
dragonflyDojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow <= bodySize * 0.5
gravestoneDojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow <= bodySize * 0.5 and lowerShadow > bodySize * 2
longLeggedDojiCondition = bodySize <= longLeggedDojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow > bodySize * 2

// Buy signal
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// Strategy orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)

// Plotting
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)


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