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ब्रेकथ्रू कॉलबैक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-28 18:01:56
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अवलोकन

ब्रेकथ्रू कॉलबैक ट्रेडिंग रणनीति कीमतों के पूर्ण शक्ति सूचकांक और एमएसीडी सूचकांक की गणना करके विशिष्ट रुझानों के तहत ब्रेकथ्रू कॉलबैक ट्रेडिंग का एहसास करती है। यह अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीतियों से संबंधित है। यह रणनीति प्रमुख रुझानों, मध्यम अवधि के रुझानों और अल्पकालिक रुझानों का न्याय करने के लिए कई संकेतकों को एकीकृत करती है। यह रुझान-संरेखित और संकेतक-पूरक पुष्टिकरण संकेतों के माध्यम से रुझान ट्रैकिंग लेनदेन करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से मूल्य के निरपेक्ष शक्ति सूचकांक और MACD सूचकांक पर निर्भर करती है ताकि सफलतापूर्वक कॉलबैक ट्रेडिंग को लागू किया जा सके। सबसे पहले, यह प्रमुख प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए कीमतों के 9-अवधि, 21-अवधि और 50-अवधि ईएमए की गणना करती है; फिर यह अल्पकालिक समायोजन की ताकत को प्रतिबिंबित करने के लिए कीमतों के निरपेक्ष शक्ति सूचकांक की गणना करती है; अंत में यह अल्पकालिक प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए MACD सूचकांक की गणना करती है। यह खरीदती है जब प्रमुख प्रवृत्ति ऊपर की ओर है और एक अल्पकालिक समायोजन है; यह बेचती है जब प्रमुख प्रवृत्ति नीचे की ओर है और एक अल्पकालिक रिबाउंड है।

विशेष रूप से, किस्म के प्रमुख उभरते रुझान के लिए 9-दिवसीय ईएमए को 21-दिवसीय ईएमए से अधिक होना चाहिए, और 21-दिवसीय ईएमए को 50-दिवसीय ईएमए से अधिक होना चाहिए। अल्पकालिक समायोजन का न्याय करने के लिए मानदंड यह हैं कि पूर्ण शक्ति सूचकांक का अंतर 0 से कम है और एमएसीडीआईएफएफ 0 से कम है। किस्म के प्रमुख घटते रुझान के लिए 9-दिवसीय ईएमए को 21-दिवसीय ईएमए से कम होना चाहिए, और 21-दिवसीय ईएमए को 50-दिवसीय ईएमए से कम होना चाहिए। अल्पकालिक रिबाउंड का न्याय करने के लिए मानदंड यह हैं कि पूर्ण शक्ति सूचकांक का अंतर 0 से अधिक है और एमएसीडीआईएफएफ 0 से अधिक है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए प्रमुख रुझानों और अल्पकालिक समायोजनों का संयोजन
कई संकेतकों के संयोजन के साथ उच्च विश्वसनीयता
निरपेक्ष शक्ति सूचकांक कॉलबैक की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए समायोजन की शक्ति को दर्शाता है
एमएसीडी अल्पकालिक रुझानों और अधिक खरीदे/बेचे गए क्षेत्रों का आकलन कर सकता है

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

प्रमुख रुझानों का गलत आकलन व्यापार विफलता का कारण बन सकता है
कॉलबैक समय और शक्ति का गलत आकलन अमान्य कॉलबैक का कारण बन सकता है
चरम बाजार स्थितियों में संकेतकों का विचलन, जिसके परिणामस्वरूप गलत संकेत होते हैं

उपरोक्त जोखिमों के जवाब में, रणनीति में सुधार के लिए मापदंडों का अनुकूलन, विभिन्न चक्रों के संकेतकों का आकलन, एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्थिति नियमों को समायोजित करना, संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अधिक संकेतकों का संयोजन करना और सटीकता में सुधार जैसे तरीकों का उपयोग किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

अधिक उपयुक्त ट्रेडिंग रणनीतियों को खोजने के लिए अधिक संकेतक संयोजनों का परीक्षण करें
सूचक संवेदनशीलता में सुधार के लिए सूचक मापदंडों का अनुकूलन
अधिकतम एकल हानि को कम करने के लिए स्टॉप लॉस विधियों को समायोजित करें
अधिक प्रभावी क्षेत्रों में संकेत जारी करने के लिए फ़िल्टरिंग स्थितियों को बढ़ाएं
न्याय की सटीकता में सुधार के लिए अधिक समय सीमा संकेतकों को मिलाएं

सारांश

संक्षेप में, सफलता कॉलबैक ट्रेडिंग रणनीति आम तौर पर एक अपेक्षाकृत स्थिर अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति है। यह दोलन बाजारों में गलत लेनदेन से बचने के लिए बहु-समय सीमा रुझान निर्णयों को जोड़ती है। साथ ही, संकेतकों के संयुक्त उपयोग से निर्णयों की सटीकता में भी सुधार होता है। बाद के परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति लंबी अवधि के लिए रखने योग्य एक स्थिर रणनीति बन सकती है।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5 
strategy("Divergence Scalper [30MIN]", overlay=true , commission_value=0.04 ) 
message_long_entry = input("long entry message") 
message_long_exit = input("long exit message") 
message_short_entry = input("short entry message") 
message_short_exit = input("short exit message") 
//3x ema 
out9 = ta.ema(close,9) 
out21 = ta.ema(close,21) 
out50 = ta.ema(close,50) 
//abs 
absolute_str_formula( ) => 
    top=0.0 
    bottom=0.0 
    if(close>close[1]) 
        top:= nz(top[1])+(close/close[1]) 
    else 
        top:=nz(top[1]) 
    if(close<=close[1]) 
        bottom:= nz(bottom[1])+(close[1]/close) 
    else 
        bottom:=nz(bottom[1]) 
    if (top+bottom/2>=0) 
        1-1/(1+(top/2)/(bottom/2)) 
abs_partial=absolute_str_formula() 
abs_final = abs_partial - ta.sma(abs_partial,50) 
//macd 
fast_length = input(title="Fast Length", defval=23) 
slow_length = input(title="Slow Length", defval=11) 
src = input(title="Source", defval=open) 
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 6) 
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"]) 
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="SMA", options=["SMA", "EMA"]) 
// Calculating 
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length) 
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length) 
macd = fast_ma - slow_ma 
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length) 
hist = macd - signal 
long= abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50 
short = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50 
long_exit = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50 
short_exit = abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50 
strategy.entry("long", strategy.long, when = long and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_entry) 
strategy.entry("short", strategy.short, when = short and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_entry) 
strategy.close("long", when = long_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_exit) 
strategy.close("short", when = short_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_exit)

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