2/20 घातीय चलती औसत रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति 2⁄20 सूचकांक चलती औसत पर आधारित है, और जब कीमतें औसत को तोड़ती हैं तो खरीद या बेचने का संचालन करती हैं। यह अल्पकालिक और मध्यावधि रुझानों को पकड़ने के लिए चलती औसत की ट्रेंड फॉलोइंग फ़ंक्शन और ट्रेडों को तोड़ने के लिए ट्रेंड रिवर्सिंग फ़ंक्शन को जोड़ती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का उपयोग 20 की लंबाई की सूचकांक चलती औसत के रूप में किया जाता है। जब नवीनतम K लाइन की उच्चतम कीमत बेंचमार्क से अधिक होती है या न्यूनतम कीमत बेंचमार्क से कम होती है, तो यह दर्शाता है कि कीमतों में उलटफेर हो सकता है। यदि K लाइन का टर्नओवर वर्तमान समापन मूल्य से कम है, तो अधिक करें; यदि K लाइन का टर्नओवर वर्तमान समापन मूल्य से अधिक है, तो शून्य करें।
विशेष रूप से, रणनीति के उच्चतम मूल्य की गणना वर्तमान K लाइन, कम से कम मूल्य, पिछले K लाइन के समापन मूल्य के साथ तुलना करके एक पलटाव संकेत का न्याय, और एक पलटाव बिंदु खींच. जब पलटाव बिंदु पिछले समापन मूल्य से अधिक है, तो अधिक करें, इसके विपरीत, शून्य। इस तरह से गठित बहु-क्षेत्र संकेत इसलिए 20 दिन ईएमए एक संदर्भ आधार के रूप में, प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने के लिए अपने लाभ का उपयोग करें, जबकि पलटाव बिंदु का उपयोग करें और समापन मूल्य की तुलना में पलटाव समय का न्याय करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- ट्रेंड फॉलो और ट्रेंड रिवर्स के संयोजन के साथ, आप मध्य-लंबी प्रवृत्ति का पालन कर सकते हैं और शॉर्ट-लाइन अवसरों को पकड़ सकते हैं
- सूचकांक चलती औसत का उपयोग फ़िल्टर के रूप में करें ताकि शॉर्ट-टर्म बाजार के शोर से बचा जा सके
- टर्नओवर और समापन मूल्य के बीच तुलना संकेत उत्पन्न करती है, जिससे टर्नओवर का अधिक सटीक रूप से आकलन किया जा सकता है
- विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए उपयुक्त, अधिक लचीलापन
जोखिम विश्लेषण
- स्टॉक इंडेक्स फ्यूचर्स अत्यधिक लीवरेज्ड हैं और ट्रेडिंग के लिए बहुत जोखिम भरा है, यह रणनीति स्टॉक और फॉरेक्स के लिए अधिक उपयुक्त है
- अस्थिरता के दौरान, अधिक झूठी दरारें हो सकती हैं, जिससे नुकसान हो सकता है
- पैरामीटर समायोज्य के लिए सीमित स्थान, अनुकूलन के लिए कम जगह
- अन्य सूचकांकों के साथ प्रजनन और स्थिति प्रबंधन की पहचान करने की आवश्यकता
क्या करें?
- IDENTIFYpotter ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर
- अन्य संकेतकों के साथ संगतता जैसे कि VOL पुष्टिकरण सफलता
- यह रणनीति केवल ट्रेंडिंग स्थितियों में उपयोग करने के लिए अनुशंसित है और अस्थिर बाजारों में व्यापार करने से बचें
- एकल घाटे को नियंत्रित करने के लिए एक सख्त धन प्रबंधन रणनीति तैयार करें
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- चलती औसत पैरामीटर को अनुकूलित करें, चक्र को समायोजित करें या दोहरी चलती औसत का उपयोग करें
- लेनदेन की मात्रा जैसे संकेतकों को फ़िल्टर करने के लिए एक ब्रेकआउट सिग्नल जोड़ें
- जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस रणनीति के साथ
- मशीन लर्निंग मॉडल में वृद्धि के लिए प्रवृत्ति और सफलता की संभावनाएं
- अनुकूली गतिशील समायोजन मापदंडों पर विचार करें
- भावनात्मक विश्लेषण जैसे संकेतकों के साथ व्यापार के अवसरों की तलाश करें
- पोजीशन मैनेजमेंट रणनीतियों को अनुकूलित करें, जैसे कि निश्चित अनुपात, मार्टिंगेल आदि
पैरामीटर अनुकूलन, सूचकांक संयोजन, और जोखिम नियंत्रण जैसे तरीकों के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और विश्वसनीयता को बढ़ाया जा सकता है और व्यापार जोखिम को कम किया जा सकता है।
संक्षेप
यह रणनीति सामान्य रूप से सरल और प्रत्यक्ष है, केवल एक एकल सूचक का उपयोग करने के कारण, पैरामीटर और बाजार की स्थिति के लिए उच्च संवेदनशीलता, अनुकूलन के लिए सीमित स्थान, एक सहायक रणनीति के रूप में उपयोग करने की सिफारिश की जाती है। लेकिन इसके कैप्चर रिवर्स के विचार सीखने लायक हैं, जिन्हें अधिक जटिल ब्रेकआउट सिस्टम विकसित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन के माध्यम से फ़िल्टरिंग, धन प्रबंधन सिद्धांतों का सख्ती से पालन करना, यह रणनीति लकड़ी के बाल्टी प्रभाव का हिस्सा बन सकती है और पोर्टेबल के लिए स्थिरता बढ़ा सकती है।
/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 21/11/2016
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
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strategy(title="Strategy 2/20 Exponential Moving Average", overlay = true)
Length = input(20, minval=1)
xPrice = close
xXA = ema(xPrice, Length)
nHH = max(high, high[1])
nLL = min(low, low[1])
nXS = iff((nLL > xXA)or(nHH < xXA), nLL, nHH)
pos = iff(nXS > close[1] , -1, iff(nXS < close[1] , 1, nz(pos[1], 0)))
if (pos == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (pos == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
//plot(nXS, color=blue, title="XAverage")