द्विआधारी चलती औसत रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में द्वि-सूचक चलती औसत का उपयोग किया जाता है ताकि कीमतें औसत से अधिक हो जाएं। जब कीमतें औसत से अधिक हो जाती हैं तो अधिक करें और जब कीमतें औसत से अधिक हो जाती हैं तो कम करें। यह रणनीति प्रवृत्ति के निर्णय और ओवरबॉट को जोड़ती है। ओवरबॉट लाभ को लॉक करने के लिए।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति द्वि-सूचक चलती औसत पर आधारित है। सूचक में लंबाई पैरामीटर को 20 दिनों की अवधि के लिए औसत सेट किया गया है। xPrice पैरामीटर को समापन मूल्य के रूप में सेट किया गया है। इसके बाद 20 वें दिन के सूचकांक चलती औसत xXA की गणना की गई है। साथ ही हाल के दो दिनों के उच्चतम और निम्नतम मूल्य nHH और nLL की गणना की गई है। यदि nLL औसत से अधिक है या nHH औसत से कम है, तो nLL और nHH में से एक छोटा सा कुंजी मूल्य nXS के रूप में लें। यदि समापन मूल्य औसत से अधिक है और कुंजी मूल्य से अधिक है, तो अधिक करें; यदि समापन मूल्य औसत से कम है और कुंजी मूल्य से कम है, तो अंत में एक रिक्त स्थान बनाएं।
यह रणनीति मूल्य के औसत को तोड़ने की दिशा का आकलन करती है, वास्तविक समय के उच्चतम और निम्नतम मूल्य के साथ मिलकर ब्रेक की प्रभावशीलता को निर्धारित करती है, झूठे ब्रेक से बचने के लिए। जब कीमत वास्तव में औसत को तोड़ती है तो व्यापार संकेत जारी करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
दोहरे सूचकांक चलती औसत का उपयोग करके, प्रवृत्ति की दिशा को अधिक सटीक रूप से निर्धारित किया जा सकता है।
उच्चतम और निम्नतम कीमतों के संयोजन के साथ, ब्रेकआउट की प्रभावशीलता को देखते हुए, कीमतों में उतार-चढ़ाव के कारण होने वाले झूठे ब्रेकआउट से बचा जा सकता है।
विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित करने के लिए रिवर्स पैरामीटर समायोजन के माध्यम से आसानी से अधिक रिक्त दिशा कर सकते हैं।
बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने के लिए, औसत को तोड़ने के लिए ट्रेड करें।
जोखिम विश्लेषण
द्विआधारी चलती औसत कभी-कभी असुरक्षित होते हैं, जो अल्पकालिक व्यापार के अवसरों को याद कर सकते हैं।
एक चलती औसत प्रणाली अक्सर गलत संकेतों को उत्पन्न करने में सक्षम होती है।
यह रणनीति स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग बाजार की स्थिति के लिए उपयुक्त है, न कि अस्थिर बाजारों को ठीक करने के लिए।
यह भी कहा गया है कि इस तरह के कदमों से नुकसान बढ़ सकता है।
स्थिति का आकार निर्धारित नहीं किया गया है, जो अनुचित जोखिम नियंत्रण का कारण बन सकता है।
अनुकूलन दिशा
अन्य संकेतकों के साथ बाजार के रुझान का आकलन करने के लिए, और बाजार के समाशोधन में अक्सर व्यापार से बचने के लिए।
एकल हानि के जोखिम को नियंत्रित करने के लिए गतिशील रोक को जोड़ा जा सकता है।
बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रूप से चलती औसत मापदंडों को समायोजित करने के लिए, संकेतक की संवेदनशीलता को अनुकूलित करें।
स्थिति का आकार निर्धारित किया जा सकता है, जो लाभ का विस्तार करते हुए जोखिम को नियंत्रित करता है।
वॉक फॉरवर्ड विश्लेषण विधि के माध्यम से पैरामीटर अनुकूलन किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति का उपयोग दो सूचकांक चलती औसत संकेतक मूल्य प्रवृत्ति दिशा का पता लगाने के लिए, और उच्चतम मूल्य और निम्नतम मूल्य के साथ संयोजन में झूठी तोड़ने से बचने. वहाँ भी अनुकूलन रोकने के नुकसान के तंत्र, स्थिति आकार नियंत्रण आदि के रूप में सुधार के लिए जगह है. लेकिन इस रणनीति के रूप में सरल है, और एक विश्वसनीय प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो विभिन्न बाजार के वातावरण के लिए पैरामीटर के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है.
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 27/12/2016
// Strategy
// 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.
//
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="Strategy 2/20 Exponential Moving Average", overlay = true)
Length = input(20, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
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(close > xXA and close > nXS , 1,
iff(close < xXA and close < nXS, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nXS, color=blue, title="XAverage")