प्रवृत्ति-अनुसरण गति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक अनुकूलित सूचक पूर्णांक पर आधारित है, जो मूल्य की दिशा का निर्धारण करने के लिए मूल्य और चलती औसत की दूरी के संचयी योग के माध्यम से ट्रेंड ट्रैकिंग को लागू करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मूल्य और चलती औसत के बीच की दूरी को कस्टम संकेतक का उपयोग करके संचयी रूप से जोड़ दिया गया है, जो निम्नानुसार हैः
k=close-sma ((close,200) की लंबाई के सादे चलती औसत के सापेक्ष मूल्य की गणना
संचयी अवधि s = 29 को परिभाषित करें, हाल की अवधि के भीतर k के मानों को संचयी रूप से जोड़ेंः sum = 0, for i = 0 to s, sum : = sum + k[i]
जब sum>0 एक बहु सिग्नल उत्पन्न करता है, जब sum एक रिक्त सिग्नल उत्पन्न करता है
एक बहु स्थिति में प्रवेश करते समय, यदि sum<0 तो पट्टा; एक शून्य स्थिति में प्रवेश करते समय, यदि sum>0 तो पट्टा
यह रणनीति कीमतों की समग्र प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए कीमतों और चलती औसत की दूरी के संचयी योग को ट्रैक करती है, जब पूर्णांक और धनात्मक होता है, तो यह मान लिया जाता है कि कीमतें बढ़ रही हैं, और जब पूर्णांक और ऋणात्मक होता है, तो यह मान लिया जाता है कि कीमतें गिर रही हैं।
रणनीतिक लाभ
अनुकूलित सूचकांक स्कोरर का उपयोग करके मूल्य प्रवृत्ति की दिशा को प्रभावी ढंग से निर्धारित करने के लिए
मूल्य और चलती औसत के बीच की दूरी को जोड़ने के लिए एकत्रीकरण विचार का उपयोग करें, जिससे प्रवृत्ति का आकलन करने में अधिक सटीकता हो सके
अपेक्षाकृत सरल तर्क, आसानी से समझने योग्य कार्यान्वयन, अनुकूलन में सुधार के लिए सुविधाजनक
परिमेय चक्र के पैरामीटर को लचीले ढंग से समायोजित करने के लिए, परिमेय की प्रवृत्ति की संवेदनशीलता को अनुकूलित करें
अच्छा रिटर्न्स प्रदर्शन, स्थिर आय, व्यावहारिक अनुप्रयोग
रणनीतिक जोखिम
एक गलत पूर्णांक चक्र सेट अप करने के कारण एक पूर्णांक संवेदनशील हो सकता है और एक रुझान मोड़ को याद कर सकता है
चलती औसत की गलत लंबाई, जो एक पूर्णांक के लिए मूल्य प्रवृत्ति को गलत कर सकती है
अचानक महत्वपूर्ण घटनाओं के कारण कीमतों में तेजी से बदलाव होता है, जिससे इन्क्लूडर में गलत सिग्नल आ जाते हैं
ट्रेडिंग किस्मों का अनुचित चयन, जैसे कि अत्यधिक अस्थिरता वाली किस्मों को चुनना, जो कि इंटिग्रेटर को खराब कर सकता है
जोखिम के लिए समाधानः
प्रवृत्ति परिवर्तन के लिए इन्टिग्रेटर को अधिक संवेदनशील बनाने के लिए पूर्णांक चक्र पैरामीटर का अनुकूलन करें
विभिन्न लंबाई के चलती औसत की प्रभावशीलता का परीक्षण करें और प्रवृत्ति की लंबाई को प्रभावी ढंग से निर्धारित करने के लिए चुनें
प्रमुख घटनाओं से पहले रणनीति को बंद करना, बड़े पैमाने पर कीमतों में बदलाव के गलत संकेतों से बचें
कम अस्थिरता वाले ट्रेडिंग वेरिएंट का चयन करें, ताकि इन्टिग्रेटर अधिक प्रभावी हो
रणनीति अनुकूलन दिशा
अन्य सहायक संकेतकों को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि आरएसआई, एक समग्र निर्णय बनाने के लिए एक पूर्णांक के आधार पर
विभिन्न प्रकार के चलती औसत और मूल्य दूरी के पूर्णांक प्रभावों का अध्ययन किया जा सकता है
विभिन्न प्रकार के ट्रेडों के लिए एकीकृत चक्र मापदंडों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने का प्रयास करें
ट्रेड वॉल्यूम इंडिकेटर को शामिल किया जा सकता है, ताकि कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान इन्क्लूडर को गलत सिग्नल से बचा जा सके
रणनीति को अधिक लचीला बनाने के लिए मशीन लर्निंग और अन्य तरीकों के माध्यम से इंटीग्रेटर पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित किया जा सकता है
संक्षेप
इस रणनीति के लिए अनुकूलित सूचक गुणक मूल्य प्रवृत्ति दिशा का निर्धारण, मूल्य और चलती औसत दूरी के लिए संचयी गुणांक की विधि का उपयोग करके प्रवृत्ति के लिए प्रभावी ट्रैकिंग को प्राप्त करना। रणनीति तर्क सरल स्पष्ट है, वापस माप प्रदर्शन अच्छा है। इस रणनीति में सुधार कर सकते हैं, जैसे कि पूर्णांक पैरामीटर को समायोजित करने, सहायक संकेतकों को जोड़ने, या स्वचालित अनुकूलन, ताकि रणनीति को वास्तविक दुनिया में अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाया जा सके। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक व्यावहारिक रूप से लागू होने वाली मात्रात्मक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है।
/*backtest
start: 2023-10-09 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Indicator Integrator Strat",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,currency="USD",initial_capital=100, overlay=true)
l = input(defval=170,title="Length for indicator")
s = input(title="Length of summation",defval=29)
a= sma(close,l)
r=roc(close,l)
k=close-a
sum = 0
for i = 0 to s
sum := sum + k[i]
plot(a,color=yellow,linewidth=2,transp=0)
//bc = iff( sum > 0, white, teal)
//plot(sum,color=bc, transp=20, linewidth=3,style=columns)
//plot(sma(sum,3),color=white)
//hline(0)
inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
longCondition = sum>0
exitlong = sum<0
shortCondition = sum<0
exitshort = sum>0
strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
strategy.close(id = "Long", when = exitlong)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitlong)
strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
strategy.close(id = "Short", when = exitshort)
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitshort)