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हुर्स्ट सीमांकन रणनीति की भविष्य की रेखाएं

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-04-29 13:58:06
टैगःएसएमए

अवलोकन

हर्स्ट फ्यूचर लाइन्स ऑफ डेमार्केशन स्ट्रैटेजी एक ट्रेडिंग रणनीति है जो 1970 के दशक में जे.एम. हर्स्ट द्वारा पेश की गई फ्यूचर लाइन ऑफ डेमार्केशन (एफएलडी) की अवधारणा पर आधारित है। यह रणनीति वित्तीय चार्ट पर एक सरल लेकिन गहरी रेखा खींचकर भविष्य के मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करती है, जिसे समय अक्ष पर आधे चक्र आगे मूल्य डेटा को ऑफसेट करके बनाया जाता है। विशेष रूप से, रणनीति तीन हर्स्ट चक्रों के बीच बातचीत पर केंद्रित हैः सिग्नल चक्र, ट्रेड चक्र और ट्रेंड चक्र। कीमत और एफएलडी लाइनों के बीच क्रॉसओवर और विचलन पैटर्न का निरीक्षण करके, व्यापारी बाजार के रुझानों या समेकन का आकलन कर सकते हैं और प्रवेश और निकास बिंदुओं का निर्धारण कर सकते हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

हर्स्ट फ्यूचर लाइन्स ऑफ डेमार्केशन स्ट्रैटेजी का मूल मूल्य डेटा को समय अक्ष पर आधा चक्र आगे की ओर स्थानांतरित करना है ताकि फ्यूचर लाइन ऑफ डेमार्केशन (FLD) का निर्माण किया जा सके। उदाहरण के लिए, 40 दिन के चक्र के संदर्भ में, FLD को वर्तमान मूल्य डेटा को चार्ट पर 20 दिन आगे स्थानांतरित करके दर्शाया जाएगा। रणनीति मुख्य रूप से तीन हर्स्ट चक्रों पर केंद्रित हैः सिग्नल चक्र (डिफ़ॉल्टः 20 दिन), व्यापार चक्र (डिफ़ॉल्टः 20 दिन), और प्रवृत्ति चक्र (डिफ़ॉल्टः 80 दिन) । मूल्य और इन तीन FLD रेखाओं के बीच क्रॉसओवर और विचलन पैटर्न का निरीक्षण करके, व्यापारी बाजार के रुझान या समेकन का निर्धारण कर सकते हैं। जब कीमत सिग्नल FLD से ऊपर होती है, तो सिग्नल FLD ट्रेड लाइन से ऊपर होता है, और ट्रेड सिग्नल ट्रेड ट्रेंड लाइन से नीचे होता है, तो ट्रेड सिग्नल में एक ट्रेड फेज होता है (फैजः 20 दिन), और ट्रेड सिग्नल (फैजः 20 दिन

रणनीतिक लाभ

हर्स्ट भविष्य सीमांकन रणनीति के मुख्य लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

सरलताः यह रणनीति FLD की सरल अवधारणा पर आधारित है और इसे समझना और लागू करना आसान है।
पूर्वानुमानः मूल्य डेटा को पूर्वानुमानित करके, FLD भविष्य के मूल्य आंदोलनों का पूर्वानुमान प्रदान करता है।
बहुचक्र विश्लेषणः रणनीति में तीन अलग-अलग हर्स्ट चक्रों को मिलाकर अधिक व्यापक बाजार विश्लेषण प्रदान किया गया है।
रुझान और समेकन की पहचानः मूल्य और FLD रेखाओं के बीच बातचीत के पैटर्न का अवलोकन करके, व्यापारी बाजार के रुझानों या समेकन का निर्धारण कर सकते हैं।
अनुकूलन क्षमताः रणनीति समायोज्य Close the Trade ट्रिगर प्रदान करती है, जिससे व्यापारियों को अपनी वरीयताओं के आधार पर बाहर निकलने के बिंदु निर्धारित करने की अनुमति मिलती है।

रणनीतिक जोखिम

अपने लाभों के बावजूद, हर्स्ट की भविष्य की सीमांकन रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैंः

पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति का प्रदर्शन चक्र की लंबाई जैसे मापदंडों के प्रति संवेदनशील हो सकता है और विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स से अलग-अलग परिणाम हो सकते हैं।
बाजार अनुकूलन क्षमताः रणनीति कुछ बाजार स्थितियों में खराब प्रदर्शन कर सकती है, जैसे कि अस्पष्ट रुझान या उच्च अस्थिरता।
विलंबः चूंकि FLD की गणना ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर की जाती है, इसलिए कुछ विलंब हो सकता है।
ओवरट्रेडिंगः यदि क्लोज द ट्रेड ट्रिगर ठीक से सेट नहीं किए जाते हैं, तो इससे ओवरट्रेडिंग और उच्च लेनदेन लागत हो सकती है।

इन जोखिमों को कम करने के लिए, व्यापारी पैरामीटर अनुकूलन, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए रणनीति को समायोजित करने और उचित स्टॉप-लॉस और जोखिम प्रबंधन उपायों को निर्धारित करने पर विचार कर सकते हैं।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

सीमांकन रणनीति के हर्स्ट भविष्य की रेखाओं को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

पैरामीटर अनुकूलनः रणनीति के प्रदर्शन में सुधार के लिए चक्र लंबाई और Close the Trade ट्रिगर जैसे पैरामीटर अनुकूलित करें।
बहु-समय-सीमा विश्लेषणः बाजार का अधिक व्यापक परिप्रेक्ष्य प्राप्त करने के लिए रणनीति को विभिन्न समय-सीमाओं पर लागू करें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजनः सिग्नल की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए FLD को अन्य तकनीकी संकेतकों (जैसे, चलती औसत, थरथरानवाला) के साथ संयोजित करें।
जोखिम प्रबंधन: जोखिमों को नियंत्रित करने और रिटर्न को अनुकूलित करने के लिए स्टॉप-लॉस और स्थिति साइजिंग तंत्र पेश करें।
बाजार अनुकूलन क्षमताः विभिन्न बाजार स्थितियों (जैसे, रुझान, दोलन) के लिए लक्षित अनुकूलन दृष्टिकोण विकसित करें।

इन अनुकूलन उपायों के माध्यम से, हर्स्ट फ्यूचर लाइन्स ऑफ डेमरकेशन रणनीति विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हो सकती है, जिससे इसकी स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार होता है।

निष्कर्ष

हर्स्ट फ्यूचर लाइन्स ऑफ डेमार्केशन रणनीति जे.एम. हर्स्ट की अवधारणा पर आधारित एक अभिनव ट्रेडिंग रणनीति है। फ्यूचर लाइन ऑफ डेमार्केशन के निर्माण के लिए समय अक्ष पर आधे चक्र आगे मूल्य डेटा को ऑफसेट करके और तीन अलग-अलग हर्स्ट चक्रों (सिग्नल चक्र, ट्रेड चक्र और ट्रेंड चक्र) को मिलाकर, रणनीति भविष्य के मूल्य आंदोलनों का पूर्वानुमान प्रदान करती है। ट्रेडर बाजार के रुझानों या समेकन का निर्धारण कर सकते हैं और मूल्य और एफएलडी लाइनों के बीच क्रॉसओवर और विचलन पैटर्न का निरीक्षण करके प्रवेश और निकास बिंदुओं की पहचान कर सकते हैं। हालांकि रणनीति में सादगी, आगे देखने वाली प्रकृति और बहु-चक्र विश्लेषण जैसे फायदे हैं, लेकिन इसमें कुछ संभावित जोखिम भी हैं, जिनमें पैरामीटर अनुकूलनशीलता, अनुकूलन क्षमता और बाजार अनुकूलन शामिल हैं। रणनीति को अनुकूलित करने के लिए, व्यापारी अनुकूलन, बहु-समय विश्लेषण, अन्य संकेतकों के साथ जोखिम संयोजन, संवेदनशीलता और समग्रता पर विचार कर सकते हैं। हर्स्ट लाइन बाजार प्रबंधन और बाजार की संभावनाओं का लाभ उठाने के

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈

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