यह रणनीति संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए एक अधिक व्यापक प्रवेश तंत्र बनाने के लिए दोहरी चलती औसत चयन और मूल्य पैटर्न मान्यता को जोड़ती है। यह मजबूत जोखिम प्रबंधन प्राप्त करने के लिए लाभ लेने के नियंत्रण और अधिकतम होल्डिंग अवधि को भी शामिल करती है।
इस रणनीति में निम्नलिखित संकेतकों और नियम शामिल हैं:
3 एसएमए समग्र प्रवृत्ति का आकलन करते हैं।
ईएमए विस्तृत दिशा-निर्देश देते हैं।
एसएआर प्रवृत्ति और गति के साथ सहायता करता है।
मूल्य पैटर्न प्रवेश संकेतों के रूप में संरचनाओं की पहचान करते हैं।
अधिकतम मुनाफा ले लो सीमा नियंत्रण मुनाफा बहीखाता।
होल्डिंग पीरियड लिमिट घाटे के विस्तार से बचाता है।
कई संकेतकों का संयोजन स्थिर व्यापार के लिए लाभप्रदता और जोखिम नियंत्रण को संतुलित करने वाले मजबूत प्रवेश संकेत और निकास तंत्र बनाता है।
एकल संकेतक रणनीतियों की तुलना में, लाभ निम्नलिखित हैंः
कई संकेतक सटीकता में सुधार करते हैं।
मूल्य पैटर्न पहचानने से प्रवेश का समय बेहतर होता है।
लाभ नियंत्रण लाभ प्राप्त करता है।
होल्डिंग पीरियड में घाटे के विस्तार से बचा जाता है।
एसएमए प्रवृत्ति का अनुसरण करते हैं।
ईएमए संवेदनशीलता में सुधार करता है।
एसएआर पलायन विश्वसनीयता सत्यापित करता है।
कुल मिलाकर अच्छा जोखिम-लाभ संतुलन, मजबूती।
ट्यूनिंग पैरामीटर स्थिर अल्फा प्राप्त कर सकते हैं।
लाभों के बावजूद, निम्नलिखित जोखिमों पर ध्यान दिया जाना चाहिए:
कई संकेतकों से जटिलता बढ़ जाती है।
व्यापक पैरामीटर समायोजन अति-अनुकूलन का जोखिम है।
मूल्य पैटर्न की पहचान की प्रभावशीलता अनिश्चित है।
मुनाफा जोखिम उठाना प्रवृत्ति की निरंतरता को याद करता है।
होल्डिंग अवधि लाभ की संभावना को सीमित करती है।
स्थिरता और लाभप्रदता के बीच एक समझौता होता है।
बहु-बाजारों की मजबूती को मान्य करने की आवश्यकता है।
मॉडल की मजबूती की निरंतर निगरानी महत्वपूर्ण है।
विश्लेषण के आधार पर, सुधारों में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैंः
वापसी स्थिरता के लिए मापदंडों को समायोजित करें.
प्रवेश समय के लिए मशीन सीखने को शामिल करें।
गतिशील स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें और लाभ लें।
इक्विटी वक्र पर होल्डिंग अवधि के प्रभाव का आकलन करें।
विभिन्न बाजारों में मजबूती का परीक्षण करें।
ओवरफिटिंग से बचने के लिए पैरामीटर की मजबूती की जांच जोड़ें।
मात्रात्मक जोखिम प्रबंधन विकसित करना।
रणनीति की प्रभावशीलता को निरंतर सत्यापित करें।
संक्षेप में, मल्टी-इंडिकेटर दृष्टिकोण एक अपेक्षाकृत मजबूत ट्रेडिंग सिस्टम बनाता है। लेकिन निरंतर अनुकूलन और सत्यापन किसी भी रणनीति के लिए महत्वपूर्ण हैं, बाजार अनुकूलनशीलता के लिए पैरामीटर मजबूती पर ध्यान केंद्रित करते हुए। क्वांट ट्रेडिंग एक पुनरावर्ती प्रक्रिया है।
//@version=3
strategy("Free Strategy #08 (Combo of #01 and #02) (ES / SPY)", overlay=true)
// Inputs
Quantity = input(1, minval=1, title="Quantity")
SmaPeriod01 = input(3, minval=1, title="SMA Period 01")
SmaPeriod02 = input(8, minval=1, title="SMA Period 02")
SmaPeriod03 = input(10, minval=1, title="SMA Period 03")
EmaPeriod01 = input(5, minval=1, title="EMA Period 01")
EmaPeriod02 = input(3, minval=1, title="EMA Period 02")
MaxProfitCloses = input(5, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(10, minval=1, title="Max Total Bars")
// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
Sma01 = sma(close, SmaPeriod01)
Sma02 = sma(close, SmaPeriod02)
Sma03 = sma(close, SmaPeriod03)
Ema01 = ema(close, EmaPeriod01)
Ema02 = ema(close, EmaPeriod02)
OHLC = (open + high + low + close) / 4.0
// Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = close < Sma03
Cond02 = close <= Sma01
Cond03 = close[1] > Sma01[1]
Cond04 = open > Ema01
Cond05 = Sma02 < Sma02[1]
Entry01 = Cond00 and Cond01 and Cond02 and Cond03 and Cond04 and Cond05
Cond06 = close < Ema02
Cond07 = open > OHLC
Cond08 = volume <= volume[1]
Cond09 = (close < min(open[1], close[1]) or close > max(open[1], close[1]))
Entry02 = Cond00 and Cond06 and Cond07 and Cond08 and Cond09
// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])
// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, qty=Quantity, when=(Entry01 or Entry02))
// Exits
strategy.close("L1", (BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars or MaxProfitCount >= MaxProfitCloses))