स्लाइडिंग औसत कैप्चर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में एक प्रमुख ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में स्लाइडिंग औसत तकनीक का उपयोग किया जाता है, जो कि एक रणनीति के साथ हैकॉन स्केलेबल इंडिकेटर का उपयोग करता है जो बाजार में रुझानों को उलटने का पता लगाता है और अल्पावधि मूल्य गतिशीलता को पकड़ता है। रणनीति गुस्तावो ब्रुनो की हेकॉन एकसमानता रणनीति से अनुकूलित है, जो भारी रंग की सुविधा को हटाकर, बिना देरी के सिग्नल आउटपुट को प्राप्त करती है।
रणनीति सिद्धांत
हेकेन समापन मूल्य nAMAn की गणना करें, कीमत की मुख्य रेखा के रूप में
हेकेन समापन मूल्य के लिए तेजी से चलती औसत fma और धीमी गति से चलती औसत sma की गणना करें।
एफएमए पर एसएमए पहनने पर एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है; एफएमए के नीचे एसएमए पहनने पर एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।
इस रणनीति ने वास्तविक समय में ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए मूल रणनीति में ओवरले की सुविधा को हटा दिया है, जिससे रिवर्स डेटा की गलतफहमी से बचा जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
हेइकन वक्रता सूचकांक के संयोजन के साथ, यह बाजार के रुझानों को बदलने के बिंदु को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने में सक्षम है।
दोहरे औसत संयोजनों का उपयोग करके, एक प्रभावी फ़िल्टर बनावट को तोड़ने के लिए।
कोई विलंब सिग्नल आउटपुट, रीयल-डिस्क प्रदर्शन विश्वसनीय.
पैरामीटर अनुकूलन लचीला है और विभिन्न किस्मों के लिए समायोजित किया जा सकता है।
रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है और इसे लागू करना आसान है।
एक पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग रणनीति के रूप में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जो मानव संचालन के जोखिम को कम करता है।
जोखिम विश्लेषण
हाकन औसत ने कीमतों में उतार-चढ़ाव वाले बाजारों के लिए अच्छा प्रदर्शन नहीं किया।
द्वि-समान-लाइन ट्रेडिंग रणनीतियाँ अधिक झूठे सिग्नल उत्पन्न करती हैं।
औसत मापदंडों को गलत तरीके से सेट करने से रुझानों को याद किया जा सकता है या पीछे हटने में वृद्धि हो सकती है।
एक निश्चित परिमाण पर, एक निश्चित परिमाण पर, एक निश्चित परिमाण पर, एक निश्चित परिमाण पर, एक निश्चित परिमाण पर।
एक बार के नुकसान को नियंत्रित करने के लिए एक सख्त स्टॉप लॉस की आवश्यकता होती है।
मैकेनिकल ट्रेडिंग रणनीतियों में वापसी का जोखिम होता है और धन प्रबंधन की आवश्यकता होती है।
संबंधित जोखिम प्रबंधन उपाय:
अस्थिरता सूचकांक के साथ संयोजन में, कंपन क्षेत्रों से बचें।
ट्रेडिंग सिग्नल की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें।
पैरामीटर परीक्षण का अनुकूलन, उपयुक्त समानांतर संयोजन चुनें
लेनदेन की आवृत्ति को समायोजित करें और लेनदेन की लागत को कम करें।
एक उचित स्टॉप-लॉस सेट करें और एकल नुकसान को नियंत्रित करें।
पूंजी प्रबंधन को अनुकूलित करें, स्थिति के आकार पर सख्त नियंत्रण रखें।
रणनीति अनुकूलन दिशा
सिग्नल गुणवत्ता में सुधार के लिए द्वि-समान-रेखा पैरामीटर संयोजन का अनुकूलन करें।
प्रवृत्ति फ़िल्टर को बढ़ाएं और अस्थिर क्षेत्रों से बचें।
यह ट्रेंड विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक संश्लेषित टर्नओवर सूचक है।
गतिशील स्टॉप लॉस और ट्रैकिंग स्टॉप लॉस सेट करें, लाभ संग्रह को अनुकूलित करें।
पूंजी प्रबंधन मॉड्यूल को एकीकृत करें और स्थिति के आकार को नियंत्रित करें
एक एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग मॉड्यूल जोड़ा गया है, जो पूर्ण स्वचालन को लागू करता है।
संक्षेप
इस रणनीति में एक सरल और व्यावहारिक अल्पकालिक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति के लिए हाइकेन रेगुलर ट्रेंड निर्णय और द्विरेखा संयोजन फ़िल्टरिंग तकनीक को एकीकृत किया गया है। रणनीति संकेतों का उत्पादन वास्तविक समय में विश्वसनीय है, जो अच्छी तरह से प्रदर्शन कर रहा है। इसे पैरामीटर अनुकूलन, वेंडर नियंत्रण उपायों की स्थापना और एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग मॉड्यूल के विस्तार के माध्यम से एक विश्वसनीय पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग रणनीति के रूप में अनुकूलित किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//Heikin/Kaufman by Gustavo v5
// strategy('Heikin Ashi EMA v5 no repaint ', shorttitle='Heikin Ashi EMA v5 no repaint', overlay=true, max_bars_back=500, default_qty_value=1000, initial_capital=100000, currency=currency.EUR)
// Settings - H/K
res1 = input.timeframe(title='Heikin Ashi EMA Time Frame', defval='D')
test = input(0, 'Heikin Ashi EMA Shift')
sloma = input(20, 'Slow EMA Period')
nAMA = hlc3
//Kaufman MA
Length = input.int(5, minval=1)
xPrice = input(hlc3)
xvnoise = math.abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input.float(2.5, step=.5)
Slowend = input(20)
nfastend = 2 / (Fastend + 1)
nslowend = 2 / (Slowend + 1)
nsignal = math.abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = math.sum(xvnoise, Length)
nefratio = nnoise != 0 ? nsignal / nnoise : 0
nsmooth = math.pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMAn = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
//Heikin Ashi Open/Close Price
ha_t = ticker.heikinashi(syminfo.tickerid)
ha_close = request.security(ha_t, timeframe.period, nAMAn)
mha_close = request.security(ha_t, res1, hlc3)
//Moving Average
fma = ta.ema(mha_close[test], 1)
sma = ta.ema(ha_close, sloma)
plot(fma, title='MA', color=color.new(color.black, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(sma, title='SMA', color=color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)
//Strategy
golong = ta.crossover(fma, sma)
goshort = ta.crossunder(fma, sma)
strategy.entry('Buy', strategy.long, when=golong)
strategy.entry('Sell', strategy.short,when=goshort)