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वर्टेक्स रुझान उलटने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-26 16:45:21
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अवलोकन

वोर्टेक्स ट्रेंड रिवर्सल स्ट्रेटेजी संभावित ट्रेंड रिवर्स की पहचान करने और अनुकूल बाजार आंदोलनों को पकड़ने के लिए वोर्टेक्स इंडिकेटर का उपयोग करती है। वोर्टेक्स इंडिकेटर को एक चलती औसत रेखा के साथ बुद्धिमानी से जोड़कर, इस रणनीति का उद्देश्य प्रभावी रूप से बाजार के रुझानों को निर्धारित करना और ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करना है।

सिद्धांत

  1. भंवर संकेतक- सकारात्मक और नकारात्मक मूल्य आंदोलनों का विश्लेषण करके रुझान की दिशा और ताकत का आकलन करना। प्रमुख मापदंडों में अवधि, गुणक और सीमा शामिल हैं।

  2. घातीय चलती औसत- अधिक तरल प्रवृत्ति संकेत के लिए समापन कीमतों को सुचारू करना। लंबी चलती औसत अवधि अधिक स्थिर प्रवृत्ति निर्णय का कारण बनती है।

यह रणनीति मुख्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए भंवर संकेतक का लाभ उठाती है। जब संकेतक रेखाएं सीमा मान को पार करती हैं तो ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं। चलती औसत रेखा से आगे फ़िल्टरिंग के साथ, गलत संकेतों से बचा जा सकता है। विशेष रूप से, एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब भंवर संकेतक सीमा रेखा से ऊपर पार करता है और कीमत चलती औसत से ऊपर होती है; एक बिक्री संकेत तब होता है जब संकेतक सीमा से नीचे पार करता है और कीमत चलती औसत से नीचे होती है।

लाभ

  • संभावित रुझान उलटने के अवसरों को वातानुकूलित तरीके से पकड़ेगा।
  • चलती औसत रेखा के साथ संकेतों को फ़िल्टर करके अस्थिर बाजारों में गलत ट्रेडों से बचता है
  • पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से विभिन्न बाजार वातावरण के लिए समायोज्य संवेदनशीलता
  • वास्तविक व्यापारिक परिचालनों को आसान बनाने के लिए सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस और स्पष्ट व्यापार संकेत

जोखिम

  • ब्लैक स्वान घटनाओं के कारण सूचक विफलता के प्रणालीगत जोखिम
  • विभिन्न बाजारों में संभावित त्रुटिपूर्ण संकेतों की वृद्धि
  • अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स के साथ अत्यधिक आक्रामक या रूढ़िवादी व्यवहार
  • व्यक्तिगत घाटे वाले ट्रेडों को उचित स्टॉप लॉस के साथ नियंत्रित करने की आवश्यकता है

अतिरिक्त फ़िल्टर, संकेतकों के बीच क्रॉस-सत्यापन, पैरामीटर अनुकूलन और उचित स्टॉप लॉस कार्यान्वयन उपरोक्त जोखिमों को दूर करने में मदद कर सकते हैं।

बढ़ोतरी के अवसर

  • सबसे अच्छा मैच खोजने के लिए विभिन्न चलती औसत प्रकारों के साथ प्रयोग करना
  • अधिकतम जोखिम-समायोजित रिटर्न के लिए दोनों संकेतकों के सूक्ष्म समायोजन मापदंड
  • कई समय सीमाओं में रणनीति की मजबूती की जांच करना
  • संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए बोलिंगर बैंड जैसे फ़िल्टर जोड़ना
  • परिसंपत्ति-विशिष्ट मापदंडों का समायोजन

निष्कर्ष

वोर्टेक्स ट्रेंड रिवर्सल रणनीति उचित फ़िल्टरिंग क्षमताओं के साथ संभावित उलटफेर को पकड़ने में सभ्य मजबूती का प्रदर्शन करती है। उचित अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन के साथ, यह रणनीति मजबूत जोखिम-समायोजित रिटर्न प्राप्त करने में वादा करती है। व्यापारियों को इस रणनीति का पूरी तरह से बैकटेस्ट करने और इसके आधार पर अभिनव एक्सटेंशन का पता लगाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

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start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © AstroHub

//@version=5
strategy("Vortex Strategy [AstroHub]", shorttitle="VS [AstroHub]", overlay=true)

// Vortex Indicator Settings
length = input(14, title="Length", group ="AstroHub Vortex Strategy", tooltip="Number of bars used in the Vortex Indicator calculation. Higher values may result in smoother but slower responses to price changes.")
mult = input(1.0, title="Multiplier", group ="AstroHub Vortex Strategy", tooltip="Multiplier for the Vortex Indicator calculation. Adjust to fine-tune the sensitivity of the indicator to price movements.")
threshold = input(0.5, title="Threshold",group ="AstroHub Vortex Strategy",  tooltip="Threshold level for determining the trend. Higher values increase the likelihood of a trend change being identified.")
emaLength = input(20, title="EMA Length", group ="AstroHub Vortex Strategy", tooltip="Length of the Exponential Moving Average (EMA) used in the strategy. A longer EMA may provide a smoother trend indication.")

// Calculate Vortex Indicator components
a = math.abs(close - close[1])
b = close - ta.sma(close, length)
shl = ta.ema(b, length)
svl = ta.ema(a, length)

// Determine trend direction
upTrend = shl > svl
downTrend = shl < svl

// Define Buy and Sell signals
buySignal = ta.crossover(shl, svl) and close > ta.ema(close, emaLength) and (upTrend != upTrend[1])
sellSignal = ta.crossunder(shl, svl) and close < ta.ema(close, emaLength) and (downTrend != downTrend[1])

// Execute strategy based on signals
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=sellSignal)

// Background color based on the trend
bgcolor(downTrend ? color.new(color.green, 90) : upTrend ? color.new(color.red, 90) : na)

// Plot Buy and Sell signals with different shapes and colors
buySignal1 = ta.crossover(shl, svl) and close > ta.ema(close, emaLength)
sellSignal1 = ta.crossunder(shl, svl) and close < ta.ema(close, emaLength) 

plotshape(buySignal1, style=shape.square, color=color.new(color.green, 10), size=size.tiny, location=location.belowbar, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal1, style=shape.square, color=color.new(color.red, 10), size=size.tiny, location=location.abovebar, title="Sell Signal")
plotshape(buySignal1, style=shape.square, color=color.new(color.green, 90), size=size.small, location=location.belowbar, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal1, style=shape.square, color=color.new(color.red, 90), size=size.small, location=location.abovebar, title="Sell Signal")
अधिक

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