मल्टीपल मूविंग एवरेज पेयर ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में द्वि-समान-लाइन फ़िल्टरिंग और मूल्य पैटर्न निर्णय की विचारधारा को मिलाया गया है, जिससे सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एक व्यापक प्रवेश तंत्र का गठन किया गया है। रणनीति में मुनाफा लेने के नियंत्रण और अधिकतम स्थिति रखने के लिए सप्ताह की समय सीमा शामिल है, जो एक बेहतर जोखिम प्रबंधन तंत्र को प्राप्त करता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित संकेतक और ट्रेडिंग नियम शामिल हैंः
3 एसएमए औसत रेखाः बड़े स्तर पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करना
2 ईएमए औसत रेखाः विवरणों के बारे में निर्णय लेना।
SAR सूचकांकः रुझानों और सफलताओं का आकलन करने के लिए सहायक।
K-लाइन आकृतिः प्रवेश संकेतों में से एक के रूप में विशिष्ट K-लाइन आकृति की पहचान करना।
अधिकतम लाभप्रद पोजीशन की संख्याः एकतरफा पोजीशन की अधिकतम लाभप्रदता को सीमित करें, निश्चित लाभप्रदता।
अधिकतम पोजीशन अवधिः घाटे को बढ़ाने से बचें, एकल नुकसान को नियंत्रित करें।
इस रणनीति में कई तकनीकी संकेतकों का संयोजन किया गया है, जिससे एक अधिक स्थिर प्रवेश संकेत और बाहर निकलने की प्रणाली बनाई गई है, जो लाभप्रदता में वृद्धि के साथ-साथ जोखिम को नियंत्रित करती है और स्थिर व्यापार को प्राप्त करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
एकल सूचकांक रणनीति की तुलना में, इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
बहु-सूचक संयोजन ने सिग्नल की सटीकता में सुधार किया।
K-लाइन आकृति पहचान ने प्रवेश के समय को बढ़ाया
लाभप्रद स्थिति की संख्या नियंत्रण लाभप्रदता निर्धारित करता है।
एक सप्ताह की अवधि के लिए, यह एकतरफा नुकसान से बचने के लिए है।
एसएमए औसत बड़े रुझानों का आकलन करता है और रुझानों का पालन करता है।
ईएमए ने एक बार फिर विस्तार से काम किया है ताकि संवेदनशीलता बढ़ाई जा सके।
एसएआर सूचकांक एक सफलता की विश्वसनीयता का आकलन करने में मदद करता है।
कुल मिलाकर, जोखिम-लाभ का संतुलन अच्छा है, और यह फिट होने के लिए कठिन है।
स्थिर अतिरिक्त आय के लिए बाजार के अनुसार समायोजन किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि इस रणनीति के कई फायदे हैं, लेकिन इसके कुछ जोखिम भी हैं:
बहु-सूचक संयोजन जटिलता को बढ़ाता है और इसे लागू करने में अधिक कठिनाई होती है
पैरामीटर अनुकूलन के लिए एक व्यापक दायरा है, जो अनुकूलन के लिए एक जोखिम है।
K-लाइन आकृति पहचान प्रभाव संदिग्ध है, एक गलत संकेत हो सकता है.
एक बार जब आप अपने शेयरों को समतल कर लेते हैं, तो आप आसानी से एक मौका चूक जाते हैं।
एक सप्ताह की अवधि के लिए, यह लाभ सीमा के लिए अपमानजनक है।
स्थिरता और लाभ अनुकूलन के बीच एक निश्चित संघर्ष है।
बहु-प्रजाति बाजार के अनुकूलता पर विचार किया जाना चाहिए।
रणनीति की मजबूती पर निरंतर ध्यान देने की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
उपरोक्त विश्लेषण के आधार पर, इस रणनीति को निम्नानुसार अनुकूलित किया जा सकता हैः
आय की स्थिरता में सुधार के लिए पैरामीटर को समायोजित करें।
अब समय आ गया है कि मशीन लर्निंग तकनीक को अपनाया जाए।
स्टॉप लॉस स्टॉप रणनीति को अनुकूलित और गतिशील रूप से समायोजित करें।
आय वक्र पर विभिन्न पोजीशनिंग चक्रों के प्रभाव का आकलन करना।
विभिन्न किस्मों के बाजारों में परीक्षण रणनीति की उपयुक्तता।
पैरामीटर के स्वास्थ्य परीक्षण को बढ़ाएं ताकि ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन को रोका जा सके
एक मात्रात्मक जोखिम प्रबंधन प्रणाली विकसित करना।
रणनीति के प्रभाव को लगातार सत्यापित करें और अप्रचलित होने से बचें।
संक्षेप
कुल मिलाकर, इस रणनीति ने कई संकेतकों की सहायता से एक अपेक्षाकृत मजबूत ट्रेडिंग प्रणाली बनाई है। लेकिन किसी भी रणनीति को निरंतर अनुकूलन और सत्यापन की आवश्यकता होती है, पैरामीटर के स्वास्थ्य के मुद्दों पर ध्यान दिया जाता है, ताकि रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूल हो सके।
//@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))