1. वर्ग
  2. औसत स्टोकैस्टिक ट्रेडिंग रणनीति

औसत स्टोकैस्टिक ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-10-26 16:20:33
टैगः

img

अवलोकन

यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल निर्णय के लिए औसत स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर पर आधारित है और एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति से संबंधित है। यह औसत स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर के %K और %D के चलती औसत मूल्यों की गणना करता है। जब स्वर्ण क्रॉस होता है, तो लंबा जाएं। जब मृत्यु क्रॉस होता है, तो छोटा जाएं। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है।

रणनीति तर्क

  1. औसत स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर के %K और %D के मानों की गणना करें. %K एक निश्चित अवधि के दौरान बंद कीमतों के आधार पर गणना की गई यादृच्छिक मूल्यों का चलती औसत है, जो एक निश्चित अवधि के दौरान उच्चतम और निम्नतम कीमतों के लिए वर्तमान मूल्य की सापेक्ष स्थिति को दर्शाता है. %D प्रवृत्ति की पुष्टि के लिए उपयोग किए जाने वाले %K का चलती औसत है.

  2. औसत स्टोकैस्टिक थरथरानवाला के औसत मान _avg_k और _avg_d प्राप्त करने के लिए क्रमशः %K और %D पर घातीय रूप से चिकनी चलती औसत (EMA) लागू की जाती है।

  3. ट्रेडिंग सिग्नल निर्धारित करें:

    • खरीद संकेतः जब _avg_k _avg_d और _avg_d < 20 से पार हो जाता है, तो लंबा हो जाता है।

    • बेचने का संकेतः जब _avg_k _avg_d से नीचे जाता है और _avg_d > 80 होता है, तो शॉर्ट करें।

  4. स्थिति प्रबंधन:

    • लॉन्ग स्टॉप लॉसः जब _avg_d > 80 हो तो लॉन्ग बंद करें

    • शॉर्ट स्टॉप लॉसः _avg_d < 20 पर शॉर्ट बंद करें

  5. एक ही दिशा में अधिकतम 3 आदेशों की अनुमति दें, जो एक पिरामिड रणनीति है।

लाभ

  1. स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस निर्धारित करने के लिए दोहरी चलती औसत का उपयोग करके प्रभावी रूप से झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर कर सकते हैं और सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं।

  2. औसत स्टोकैस्टिक ऑसिलेटर का उपयोग करके प्रभावी रूप से मूल्य रुझानों को ट्रैक किया जा सकता है।

  3. ओवरबॉयड और ओवरसोल्ड जोन को जोड़ने से रेंज-बाउंड मार्केट में लगातार ट्रेडिंग से बचा जा सकता है।

  4. पिरामिडिंग की अनुमति देने से ट्रेडिंग बाजार में अधिक लाभ हो सकता है।

  5. स्टॉप लॉस रणनीति एकल हानि को नियंत्रित करती है।

जोखिम

  1. दोहरी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीतियों से अक्सर ट्रेडिंग होती है, जो लेनदेन की लागत बहुत अधिक होने पर लाभप्रदता को प्रभावित करेगी।

  2. निश्चित स्टॉप लॉस पॉइंट का उपयोग करने से ट्रेंड से बहुत जल्दी बाहर निकलने से स्टॉप लॉस हो सकता है।

  3. बहुत अधिक पिरामिडिंग से नुकसान बढ़ सकता है।

  4. यह प्रवृत्ति के उलट बिंदुओं को प्रभावी ढंग से निर्धारित नहीं कर सकता है और प्रवृत्ति के उलट होने पर बड़े नुकसान का कारण बन सकता है।

  5. पैरामीटर अवधि को अनुकूलित करने की आवश्यकता है क्योंकि अलग-अलग अवधि बहुत अलग परिणाम दे सकती है।

अनुकूलन

  1. विपरीत रुझान व्यापार से बचने के लिए रुझान आकलन संकेतकों को लागू करने पर विचार करें।

  2. गतिशील रूप से रुझान को बेहतर ढंग से फिट करने के लिए स्टॉप लॉस बिंदुओं को समायोजित करें।

  3. पिरामिडिंग रणनीति को अनुकूलित करें, उदाहरण के लिए, पद आकार को क्रमिक रूप से बढ़ाएं।

  4. रुझान उलटने और लाभ से बाहर निकलने का जल्दी से न्याय करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें।

  5. अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विभिन्न उत्पादों के लिए अलग-अलग परीक्षण पैरामीटर अनुकूलन।

सारांश

संक्षेप में, यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह प्रवृत्ति की दिशा और पिरामिड का निर्धारण करने के लिए औसत स्टोकास्टिक ऑसिलेटर का उपयोग करता है जब प्रवृत्ति होती है। इसका लाभ प्रवृत्ति बाजार के लिए उपयुक्त मजबूत ट्रैकिंग क्षमता है। लेकिन काउंटर ट्रेंड ट्रेडिंग से बचना महत्वपूर्ण है। प्रवृत्ति निर्णय को पेश करके, स्टॉप लॉस रणनीति का अनुकूलन करके, पिरामिडिंग समय को नियंत्रित करके और अनुकूलन किया जा सकता है। उचित पैरामीटर चयन के साथ, अच्छे ट्रैकिंग परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।

/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//1. AVG Stochastic Calculate
//1.1 AVG %K is calculated by apply EMA with smooth K period on Average of Original Stochastic %k & %d
//+ avg_k=ema((%k+%d)/2,smoothK)
//1.2 AVG %D is calculated by apply EMA with %d period on AVG %K
//+ avg_d=ema(avg_k,periodD)
//2. Parameter
//+ %K Length: 21
//+ %K Smoothing: 3
//+ %D Smoothing: 3
//+ Symbol: BTC/USDT
//+ Timeframe: M30
//+ Pyramiding: Maximum 3 orders at the same direction.
//3. Signal
//3.1 Buy Signal
//+ Entry: AVG %K crossover AVG %D and AVG %D < 20
//+ Exit: AVG %D > 80 
//3.2 Sell Signal
//+ Entry: AVG %K crossunder AVG %D and AVG %D > 80
//+ Exit: AVG %D < 20 
strategy(title="AVG Stochastic Strategy [M30 Backtesting]", overlay=true, pyramiding=3)
periodK = input.int(21, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
_avg_k=ta.ema(math.avg(k,d),smoothK)
_avg_d=ta.ema(_avg_k,periodD)
up=
   _avg_k[1]<_avg_d[1]
   and _avg_k>_avg_d
   and _avg_d<20
dn=
   _avg_k[1]>_avg_d[1]
   and _avg_k<_avg_d
   and _avg_d>80
var arr_val=0
if up
    arr_val:=1
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if dn
    arr_val:=-1
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if up[1] or dn[1]
    arr_val:=0
plotarrow(arr_val,title="Signal",colorup=color.green,colordown=color.red)
if _avg_d>80 
    strategy.close("Long")
if _avg_d<20 
    strategy.close("Short")
//EOF
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित