यह रणनीति चलती औसत का उपयोग करके रुझान की पहचान करती है, निश्चित एटीआर गुणकों पर लाभ लेती है, और एटीआर के आधार पर गतिशील रूप से पदों का आकार देती है। इसका उद्देश्य जोखिम को नियंत्रित करते हुए लाभ के लिए रुझानों पर सवारी करना है।
यह रणनीति प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए लंबाई N के सरल चलती औसत का उपयोग करती है। यह लंबी SMA के ऊपर पार होने पर लंबी जाती है, और नीचे पार होने पर छोटी जाती है।
प्रवेश के बाद, लाभ लक्ष्य को प्रवेश मूल्य से निश्चित एटीआर गुणकों पर सेट किया जाता है, उदाहरण के लिए लाभ लक्ष्य = प्रवेश मूल्य + एटीआर * लॉन्ग के लिए कारक। लाभ तब लिया जाता है जब मूल्य लाभ लक्ष्य को छूता है।
रणनीति एटीआर के विपरीत स्थिति का आकार भी देती है, जो बाजार की अस्थिरता का प्रतिनिधित्व करती है। बड़े एटीआर का अर्थ है छोटे स्थिति का आकार।
एमए प्रवृत्ति की पहचान करता है, जिससे प्रवृत्ति का अनुसरण हो सकता है।
एटीआर रुझानों से लाभ उठाता है जबकि उलटफेरों से बचता है।
गतिशील स्थिति आकार बाजार अस्थिरता के अनुसार जोखिम का प्रबंधन करता है।
अनुकूलन योग्य लाभ कारक और आकार के मापदंड।
स्टॉप लॉस जोखिम को और सीमित कर सकता है।
एमए विलंब देर से प्रवेश का कारण बन सकता है। अधिक संवेदनशील मापदंडों का परीक्षण किया जा सकता है।
एटीआर उतार-चढ़ाव के परिणामस्वरूप लाभ लक्ष्य बहुत छोटे या बड़े हो सकते हैं। प्रवृत्ति के लिए एटीआर चलती औसत का उपयोग कर सकते हैं।
अत्यधिक अस्थिरता से बहुत छोटी पोजीशन लाभ को सीमित करती है।
स्टॉप लॉस का अभाव अनियंत्रित हानि का जोखिम उठाता है।
खराब प्रतीक चयन, उदाहरण के लिए कम अस्थिरता वाली संपत्तियों के कारण कम प्रदर्शन हो सकता है। उच्च अस्थिरता वाले प्रतीकों को चुनना चाहिए।
इष्टतम सेटिंग्स के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें।
फिल्टर के रूप में अन्य संकेतकों को जोड़कर प्रवेश तर्क में सुधार करें।
लचीलापन के लिए गतिशील लाभ लेने और हानि रोकने का शोध करें।
अस्थिरता संकेतकों के आधार पर पदों का प्रबंधन करें।
रखरखाव अवधि को लम्बा करने के लिए पुनः प्रवेश तंत्र जोड़ें।
रणनीति चलती औसत के साथ प्रवृत्ति की पहचान करती है, एटीआर गुणकों और एटीआर द्वारा आकार की स्थिति पर लाभ लेती है। इसमें कुछ प्रवृत्ति है, क्षमता और जोखिम को मापदंडों के माध्यम से समायोजित किया जा सकता है। लेकिन मापदंड चयन और लाभ लक्ष्य समस्याएं मौजूद हैं। रणनीति को अधिक मजबूत बनाने के लिए अनुकूलन, स्टॉप लॉस के माध्यम से और सुधार किए जा सकते हैं।
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*/
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strategy("利润目标止损的移动平均线", overlay=true)
period = input(80,'')
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ptfactor = input(12,'')
sizeper = input(20, '')
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ptrange = 0.0
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stopl = 0.0
if sizeper != 0
atrange := atr(sizeper)
if atrange == 0 or sizeper == 0
size := 1
else
size := investment/atrange * 0.1
trend := sma(close,period)
if signal != 1 and nz(trend[1]) < nz(trend[2]) and trend > nz(trend[1])
strategy.entry('long',strategy.long, comment='open_long')
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if signal != -1 and nz(trend[1]) > nz(trend[2]) and trend < nz(trend[1])
strategy.entry('short',strategy.short, comment='open_short')
signal := -1
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ptrange := atr(ptper)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("exit_long", "long", qty = strategy.position_size, limit = close + ptfactor*ptrange , comment='trail_long')
else
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("exit_short", "short", qty = abs(strategy.position_size), limit = close - ptfactor*ptrange, comment='trail_short')