मूविंग एवरेज डायरेक्शन रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
चलती औसत दिशा उलटा ट्रेडिंग रणनीति एक ट्रेडिंग रणनीति है जब एक चलती औसत में एक साथ ऊपर या नीचे जाने वाले कई स्तंभ होते हैं, तो यह निर्धारित करने के लिए कि क्या रुझान में बदलाव हो रहा है। यह रणनीति चलती औसत की दिशा का आकलन करके लगातार ऊपर या नीचे जाने के लिए ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करती है।
रणनीति सिद्धांत
चलती औसत की दिशा को उलटने के लिए ट्रेडिंग रणनीति का मुख्य तर्क हैः
चयनित चलती औसत की गणना करने के लिए, एक सरल चलती औसत SMA, एक सूचकांक चलती औसत EMA, एक भारित चलती औसत WMA या एक रैखिक पुनरावर्ती औसत चुन सकते हैं।
वर्तमान चक्र चलती औसत और पिछले चक्र चलती औसत के बीच के आकार के संबंध को निर्धारित करें, यदि वर्तमान चक्र चलती औसत पिछले चक्र से अधिक है, तो इसे 1 के रूप में दर्शाया जाता है, और इसके विपरीत इसे 0 के रूप में दर्शाया जाता है।
लगातार ऊपर की ओर और लगातार नीचे की ओर चक्रों की संख्या को रिकॉर्ड करें। यदि वर्तमान चक्र की चलती औसत पिछले चक्र से अधिक है, तो लगातार ऊपर की ओर चक्रों की संख्या + 1, लगातार नीचे की ओर चक्रों की संख्या शून्य है; यदि वर्तमान चक्र की चलती औसत पिछले चक्र से कम है, तो लगातार नीचे की ओर चक्रों की संख्या + 1, लगातार ऊपर की ओर चक्रों की संख्या शून्य है।
जब लगातार ऊपर या लगातार नीचे चक्र की संख्या उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित थ्रेशोल्ड से अधिक हो, तो संबंधित अतिरिक्त या शून्य ऑपरेशन करें।
इसके अलावा, K-लाइन के रंगों और पृष्ठभूमि के रंगों को रंगा जाता है, जो कि ट्रेंड की दिशा को दिखाने के लिए होता है।
चयनित चलती औसत के परिवर्तन वक्र को रेखांकित करें, टर्निंग पॉइंट को चिह्नित करें।
इस रणनीति के लिए प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए कि कितने K लाइनों की दिशाओं को लगातार चलती औसत के रूप में गणना की जाती है, और समय-बाहर के लिए एक एकल K लाइन के बजाय लगातार उछाल या गिरावट की अवधि के माध्यम से व्यापार करने के लिए, व्यापार पर प्रभाव को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने के लिए।
रणनीतिक लाभ
चलती औसत की दिशा में उलटा व्यापार करने की रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
एक चलती औसत का उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए, बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है।
एक निश्चित अवधि के दौरान चलती औसत की दिशा में निरंतर परिवर्तन की गणना करें, प्रवृत्ति को बदलने के समय का आकलन करें, और व्यापार जोखिम को कम करें।
अलग-अलग प्रजातियों और परिस्थितियों के अनुकूल चलती औसत और सांख्यिकीय चक्रों को अनुकूलित किया जा सकता है।
K लाइन के रंग में परिवर्तन को देखने के लिए प्रवृत्ति की दिशा में परिवर्तन को देखने के लिए एक दृश्य सहायता का निर्माण करें।
विभिन्न प्रकार के चलती औसत का चयन करने के लिए लचीलापन है।
चलती औसत परिवर्तन वक्र को चित्रित करें ताकि यह स्पष्ट रूप से देखा जा सके कि क्या कोई मोड़ है।
नियम सरल, स्पष्ट और समझने में आसान हैं, जो शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त हैं।
रणनीतिक जोखिम
इस प्रकार, यह भी कहा जा सकता है कि इस प्रकार की ट्रेडिंग रणनीतियों में कुछ जोखिम भी होते हैं:
चलती औसत के अपने आप में देरी के कारण, समय पर टर्निंग पॉइंट्स को पकड़ना मुश्किल हो जाता है।
सांख्यिकीय रूप से निश्चित चक्र में देरी के कारण अधिक निर्णय लेने में देरी होती है, जिससे तेजी से वापसी के अवसरों को याद किया जा सकता है।
निरंतर चक्र को बहुत लंबा सेट करने से ट्रेंड को याद किया जा सकता है, और इसे बहुत छोटा सेट करने से आसानी से फंस सकता है।
इस तरह की घटनाओं से व्यापारिक संकेतों की एक बड़ी मात्रा उत्पन्न हो सकती है।
केवल चलती औसत की दिशा पर भरोसा करने से वास्तविक रुझान में बदलाव का पूरा आकलन नहीं किया जा सकता है, और एक निश्चित जोखिम है कि यह एक झूठा संकेत है।
जब स्थिति में भारी परिवर्तन होता है, तो चलती औसत संकेतक स्वयं भी तेजी से बदल जाते हैं, जिससे गलत संकेतों की अधिक संभावना होती है।
चलती औसत के लिए चयनित मापदंडों की तर्कसंगतता पर ध्यान देना आवश्यक है, अन्यथा विफलता की स्थिति होगी।
समाधान के लिएः
उचित रूप से संक्षिप्त चलती औसत चक्र, संवेदनशीलता में सुधार
अन्य सूचकांकों के साथ मिलकर, एक फ़िल्टर सिग्नल प्रवृत्ति के उलट होने की पुष्टि करता है।
प्रतिक्रिया गति और स्थिरता के बीच संतुलन खोजने के लिए सांख्यिकीय चक्र पैरामीटर का अनुकूलन करें।
इस प्रकार, हम अपने व्यापार को रोक सकते हैं और अपने व्यापार को रोक सकते हैं।
विभिन्न चलती औसत संयोजनों का उपयोग करके सटीकता में सुधार करना।
अनुकूलन दिशा
चलती औसत की दिशा में उलटा व्यापार करने की रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
चलती औसत मापदंडों का अनुकूलन करें, विभिन्न लंबाई की अवधि के लिए चलती औसत का परीक्षण करें, सबसे अच्छा मापदंड ढूंढें। एसएमए, ईएमए और डब्ल्यूएमए के संयोजन का प्रयास करें।
अन्य सहायक संकेतकों जैसे आरएसआई, केडी आदि के साथ संयोजन, संकेत की विश्वसनीयता में सुधार करता है।
सांख्यिकीय निरंतर चक्र संख्या मापदंडों का अनुकूलन करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रवृत्ति में बदलाव को दर्शाया जाए और साथ ही साथ झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जाए।
एकल लेनदेन के नुकसान को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉपलॉस तंत्र जोड़ा गया।
विभिन्न किस्मों के पैरामीटर के अनुकूलन के प्रभाव का परीक्षण करें और विभिन्न व्यापारिक किस्मों के अनुसार पैरामीटर को समायोजित करें।
स्थिर सांख्यिकीय चक्रों को अनुकूलन सांख्यिकीय चक्रों में बदलने पर विचार करें ताकि रणनीति अधिक लचीली हो सके।
Breakout के साथ व्यापार करने का प्रयास करें और जब चलती औसत वास्तव में टूट जाती है तो प्रवेश करें।
इस प्रकार, यह एक सामान्य प्रवृत्ति की दिशा के बारे में अधिक निर्णय लेने में मदद करता है और विपरीत ट्रेडिंग से बचा जाता है।
चलती औसत वक्रों को चित्रित करने के तरीके में सुधार, जैसे कि वक्रों को चिकना करना।
संक्षेप
चलती औसत दिशा उलटा ट्रेडिंग रणनीति चलती औसत की लगातार वृद्धि या गिरावट चक्र की संख्या के आंकड़ों के माध्यम से, यह पता लगाने के लिए कि प्रवृत्ति का पालन करने का समय कब है। यह प्रभावी रूप से बाजार के शोर को फ़िल्टर कर सकता है, और जब रुझान बदलता है तो अवसरों को समय पर पकड़ सकता है। यह रणनीति अनुकूलन योग्य चलती औसत पैरामीटर और सांख्यिकीय चक्रों के माध्यम से, विभिन्न ट्रेडिंग किस्मों और बाजार की स्थिति के लिए लचीली है। लेकिन चलती औसत की खुद की विलंबता, तेजी से उलटने के लिए पहचान में देरी पैदा करने के लिए आसान है। इसलिए पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए अनुकूलन की आवश्यकता होती है, और सिग्नल सटीकता को बढ़ाने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों की सहायता की जाती है। कुल मिलाकर, चलती औसत दिशा उलटा ट्रेडिंग रणनीति को आसानी से समझने का लाभ है, और यह एक व्यावहारिक और अनुशंसित ट्रेडिंग रणनीति है।
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Moving Average Consecutive Up/Down Strategy (by ChartArt)", overlay=true)
// ChartArt's Moving Average Consecutive Up/Down Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on December 30, 2015.
//
// This strategy goes long (or short) if there are several
// consecutive increasing (or decreasing) moving average
// values in a row in the same direction.
//
// The bars can be colored using the raw moving average trend.
// And the background can be colored using the consecutive
// moving average trend setting. In addition a experimental
// line of the moving average change can be drawn.
//
// The strategy is based upon the "Consecutive Up/Down Strategy"
// created by Tradingview.
// Input
Switch1 = input(true, title="Enable Bar Color?")
Switch2 = input(true, title="Enable Background Color?")
Switch3 = input(false, title="Enable Moving Average Trend Line?")
ConsecutiveBars = input(4,title="Consecutive Trend in Bars",minval=1)
// MA Calculation
MAlen = input(1,title="Moving Average Length: (1 = off)",minval=1)
SelectMA = input(2, minval=1, maxval=4, title='Moving Average: (1 = SMA), (2 = EMA), (3 = WMA), (4 = Linear)')
Price = input(close, title="Price Source")
Current =
SelectMA == 1 ? sma(Price, MAlen) :
SelectMA == 2 ? ema(Price, MAlen) :
SelectMA == 3 ? wma(Price, MAlen) :
SelectMA == 4 ? linreg(Price, MAlen,0) :
na
Last =
SelectMA == 1 ? sma(Price[1], MAlen) :
SelectMA == 2 ? ema(Price[1], MAlen) :
SelectMA == 3 ? wma(Price[1], MAlen) :
SelectMA == 4 ? linreg(Price[1], MAlen,0) :
na
// Calculation
MovingAverageTrend = if Current > Last
1
else
0
ConsecutiveBarsUp = MovingAverageTrend > 0.5 ? nz(ConsecutiveBarsUp[1]) + 1 : 0
ConsecutiveBarsDown = MovingAverageTrend < 0.5 ? nz(ConsecutiveBarsDown[1]) + 1 : 0
BarColor = MovingAverageTrend > 0.5 ? green : MovingAverageTrend < 0.5 ? red : blue
BackgroundColor = ConsecutiveBarsUp >= ConsecutiveBars ? green : ConsecutiveBarsDown >= ConsecutiveBars ? red : gray
MovingAverageLine = change(MovingAverageTrend) != 0 ? close : na
// Strategy
if (ConsecutiveBarsUp >= ConsecutiveBars)
strategy.entry("ConsUpLE", strategy.long, comment="Bullish")
if (ConsecutiveBarsDown >= ConsecutiveBars)
strategy.entry("ConsDnSE", strategy.short, comment="Bearish")
// output
barcolor(Switch1?BarColor:na)
bgcolor(Switch2?BackgroundColor:na)
plot(Switch3?MovingAverageLine:na, color=change(MovingAverageTrend)<0?green:red, linewidth=4)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)