द्वि-गतिशीलता रणनीति व्यापार संकेतों और बाहर निकलने के संकेतों को उत्पन्न करने के लिए दो गतिशीलता संकेतकों, तेज और धीमी गति का उपयोग करती है। यह एक तेजी से प्रतिक्रियाशील रणनीति है, जो दिन और 4 घंटे की रेखा पर ट्रेंडिंग किस्मों के लिए उपयुक्त है। इस रणनीति को क्वांटसीटी एप्लिकेशन से लागू किया गया है।
ऑपरेशन मोड को बहु-खाली या केवल बहु-सिर के रूप में सेट किया जा सकता है।
यह भी निर्धारित किया जा सकता है कि स्टॉप या स्टॉप को अनदेखा करें ताकि रणनीति केवल प्रवेश और निकास संकेतों के आधार पर चल सके।
इस रणनीति में गतिशीलता के संकेतकों का उपयोग किया जाता है, जो कि तेजी से चक्र (डिफ़ॉल्ट 5 दिन) और धीमी गति से चक्र (डिफ़ॉल्ट 10 दिन) के साथ होता है।
जब धीमी गति और तेज गति दोनों 0 से अधिक हो, तो एक बहुसंकेत उत्पन्न होता है।
जब धीमी गति या तेज गति 0 से कम है, तो एक समतल स्थिति संकेत उत्पन्न होता है।
इसी तरह, जब धीमी गति और तेज गति दोनों 0 से कम हो, तो एक शून्य संकेत उत्पन्न होता है। जब धीमी गति या तेज गति 0 से अधिक हो, तो एक समतल संकेत उत्पन्न होता है।
इसलिए, यह रणनीति दो अलग-अलग चक्रों की गतिशीलता के क्रॉसिंग का उपयोग करती है ताकि रुझानों के परिवर्तनों को पकड़ने के लिए ट्रेंड ट्रैकिंग की अनुमति दी जा सके।
द्विआधारी गतिशीलता सूचक का उपयोग करके, आप बाजार के रुझानों में बदलाव को अधिक सटीक रूप से पकड़ सकते हैं और झूठे संकेतों को कम कर सकते हैं।
तेजी से चक्र गतिशीलता बाजार में परिवर्तन के लिए संवेदनशील है और तेजी से प्रवृत्ति का जवाब दे सकते हैं; धीमी गति से चक्र बाजार के शोर को फ़िल्टर करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि व्यापार की दिशा सही है।
विभिन्न ट्रेडिंग वरीयताओं के लिए लचीला विकल्प केवल बहु या द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग।
स्टॉप लॉस और कंट्रोल रिस्क का उपयोग करने का विकल्प।
यह रणनीति संवेदनशील है और विशेष रूप से सूर्य रेखा या उच्चतर चक्रों पर प्रवृत्ति व्यापार के लिए उपयुक्त है, जिससे अतिरिक्त लाभ प्राप्त किया जा सकता है।
दोहरी गतिशीलता रणनीति के लिए प्रवृत्ति के निर्णय पर निर्भर करता है संकेतक का मूल्य 0 से अधिक या 0 से कम है, एक निश्चित अंतराल है।
यह रणनीति प्रवृत्ति पर अधिक निर्भर है, जो बाजार में खराब प्रदर्शन करती है और अधिक लेनदेन के लिए प्रवण है, जिससे लेनदेन शुल्क में वृद्धि होती है।
यदि स्टॉपलॉस का उपयोग नहीं किया जाता है, तो एक बड़े एकल नुकसान का जोखिम होता है।
गलत नस्ल और गलत चक्र भी खराब रणनीति का कारण बन सकता है।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए, यह उचित गतिशीलता चक्र मापदंडों को समायोजित करने के लिए सिफारिश की जाती है, और एक उचित स्थिर रोकथाम अनुपात सेट करें। स्पष्ट रूप से प्रवृत्ति वाली किस्मों का चयन करते हुए, दिन की रेखा या उच्चतर चक्र पर रणनीति चलाने के लिए।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अन्य संकेतकों जैसे कि MACD या RSI के लिए फ़िल्टर जोड़ें ताकि रुझान के मोड़ पर गलत ट्रेडिंग से बचा जा सके।
बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर रोक को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए समायोज्य रोक तंत्र को बढ़ाएं।
गतिशीलता मापदंडों को अनुकूलित करें और विभिन्न किस्मों के लिए अधिक उपयुक्त मापदंडों का संयोजन ढूंढें। इसे चरणबद्ध अनुकूलन, Walk Forward Analysis आदि के माध्यम से किया जा सकता है।
स्थिति प्रबंधन तंत्र को बढ़ाया गया है, जो कि पूर्वानुमानित आय के आधार पर नए पदों के आकार को समायोजित करता है।
बहुहेड और शून्यहेड बाजारों को अलग करें, असममित प्रवेश रणनीति अपनाएं। शून्यहेड बाजार अधिक उग्र हो सकते हैं, बहुहेड बाजार अधिक सतर्क हो सकते हैं।
दोहरी गतिशीलता रणनीति तेजी से और धीमी गति से गतिशीलता के संकेतकों के क्रॉस निर्णय प्रवृत्ति दिशा, सरल संकेतक का उपयोग बाजार की प्रवृत्ति में बदलाव को पकड़ने के लिए, दिन के भीतर या दिन के बीच स्पष्ट प्रवृत्ति का पालन करने के लिए उपयुक्त है, बेहतर अतिरिक्त लाभ प्राप्त कर सकते हैं. साथ ही, इस रणनीति में कुछ पिछड़े जोखिम भी हैं, जो जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और अन्य संकेतकों के साथ संयोजन की आवश्यकता है, और अधिक स्थिर प्रदर्शन के लिए किस्मों और मापदंडों के लिए अनुकूलन की आवश्यकता है।
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © QuantCT
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strategy("Momentum Strategy Idea",
shorttitle="Momentum",
overlay=false,
pyramiding=0,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
initial_capital=1000,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.075)
// ____ Inputs
fast_period = input(title="Fast Period", defval=5)
slow_period = input(title="Slow Period", defval=10)
long_only = input(title="Long Only", defval=false)
slp = input(title="Stop-loss (%)", minval=1.0, maxval=25.0, defval=5.0)
use_sl = input(title="Use Stop-Loss", defval=false)
// ____ Logic
mom_fast = mom(close, fast_period)
mom_slow = mom(close, slow_period)
enter_long = (mom_slow > 0 and mom_fast > 0)
exit_long = (mom_slow < 0 or mom_fast < 0)
enter_short = (mom_slow < 0 and mom_fast < 0)
exit_short = (mom_slow > 0 or mom_fast > 0)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
strategy.close("Long", when=exit_long)
if (not long_only)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
strategy.close("Short", when=exit_short)
// ____ SL
sl_long = strategy.position_avg_price * (1- (slp/100))
sl_short = strategy.position_avg_price * (1 + (slp/100))
if (use_sl)
strategy.exit(id="SL", from_entry="Long", stop=sl_long)
strategy.exit(id="SL", from_entry="Short", stop=sl_short)
// ____ Plots
colors =
enter_long ? #27D600 :
enter_short ? #E30202 :
color.orange
mom_fast_plot = plot(mom_fast, color=colors)
mom_slow_plot = plot(mom_slow, color=colors)
fill(mom_fast_plot, mom_slow_plot, color=colors, transp=50)