हल मूविंग एवरेज ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति के आधार पर हल चलती औसत सूचक के निर्माण के लिए प्रवृत्ति का पालन करने के व्यापार प्रणाली, के आधार पर हल वक्र की दिशा के लिए निर्णय लेने के लिए और अधिक कम करने के लिए, एक ठेठ प्रवृत्ति का पालन करने की रणनीति के अंतर्गत आता है.
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में हॉल मूविंग एवरेज को मुख्य तकनीकी संकेतक के रूप में उपयोग किया गया है। हॉल मूविंग एवरेज को 2005 में अमेरिकी व्यापारी एलन हॉल द्वारा प्रस्तावित किया गया था, जो कि मूविंग एवरेज के आधार पर एक सुधार है, जिसमें स्क्वायर रूट फंक्शन का उपयोग करके मूविंग एवरेज की विलंबता को कम किया गया है।
विशेष रूप से, हल चलती औसत में दो औसत होते हैं, एक अवधि n की चलती औसत MA ((n)) है, और दूसरा अवधि n/2 की चलती औसत MA ((n/2) है। दो औसत के बीच का अंतर हल विचलन वक्र बनाता है, और फिर हल विचलन वक्र पर अपनी चलती औसत की गणना करता है, जिससे हल वक्र निकलता है।
जब हुल वक्र ऊपर होता है, तो ट्रिगर के लिए अल्पकालिक चलती औसत पर दीर्घकालिक चलती औसत पहनें और अधिक संकेत दें; जब हुल वक्र नीचे होता है, तो दीर्घकालिक चलती औसत पर दीर्घकालिक चलती औसत पहनें और शून्य संकेत दें।
इस रणनीति ने हुल अवधि n को 16 पर सेट किया, क्रमशः n/2 = 8 चरणों की चलती औसत, n = 16 चरणों की चलती औसत, और दोनों के अंतर के लिए हुल वक्र की गणना की, और फिर हुल वक्र के लिए अपने स्वयं के n = 4 चरणों की चलती औसत की गणना की ((वर्गमूल n = 4) । जब हुल वक्र के ऊपर से गुजरता है तो अधिक करें, और जब नीचे से गुजरते हैं तो खाली करें।
रणनीति का विश्लेषण
सामान्य चलती औसत की तुलना में, Hull Moving Average के निम्नलिखित फायदे हैंः
विलंबता को कम करना. वर्गमूल फ़ंक्शंस का उपयोग करके, हुल वक्र कीमतों के करीब है, और कीमतों के बदलाव को अधिक तेज़ी से पकड़ने में सक्षम है.
झूठे क्रॉस को कम करना पारंपरिक चलती औसत अधिक झूठे क्रॉस उत्पन्न करते हैं, जबकि हल वक्र कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकते हैं और अनावश्यक लेनदेन से बच सकते हैं
कम पैरामीटर: हुल वक्र को अनुकूलित करने के लिए केवल एक पैरामीटर की आवश्यकता होती है, जबकि द्वि-समानता प्रणाली को दो पैरामीटर की आवश्यकता होती है।
अनुकूलन योग्य: हुल वक्र के n मान को बाजार के अनुसार समायोजित किया जा सकता है और विभिन्न किस्मों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
प्रणालीगत रूप से मजबूत Hull वक्र प्रणालीगत रूप से मजबूत, मैन्युअल चयन से बचें, यांत्रिक व्यापार प्रणाली की एकरूपता का पालन करें।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि चलती औसत प्रणाली की तुलना में हल प्रणाली के कई फायदे हैं, फिर भी निम्नलिखित जोखिम हैंः
रुझान अनुवर्ती रणनीति की सीमाएँ। प्रवृत्ति अनुवर्ती रणनीति के रूप में, प्रवृत्ति में भारी बदलाव के दौरान हल सिस्टम को रोकने के लिए आसान है।
अक्सर लेन-देन करने की प्रवृत्ति। हल वक्र की त्वरित प्रतिक्रिया विशेषता लेन-देन की आवृत्ति को बढ़ा सकती है, जिससे ओवर-ट्रेडिंग की संभावना होती है।
parameters अति-अनुकूलन योग्य। केवल एक पैरामीटर n अति-अनुकूलन योग्य है, वक्र-फिटिंग का जोखिम।
प्रभाव विभिन्न नस्लों के अनुसार भिन्न होता है। हुल प्रणाली कुछ उच्च अस्थिरता वाली नस्लों के लिए अच्छी तरह से काम नहीं करती है, और इसे नस्लों के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता होती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
उपर्युक्त हल चलती औसत रणनीतियों की सीमाओं के आधार पर, निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलन किया जा सकता हैः
अतिरिक्त संकेतक के साथ व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, झूठे ब्रेक से बचें। MACD, KD आदि संकेतक में प्रवृत्ति का आकलन करने में शामिल हो सकते हैं।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस रणनीतियों को बढ़ाएं, जैसे कि एक चलती स्टॉप या एक लटकती स्टॉप।
ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर n का चयन करें, ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन से बचें। स्क्रॉल-ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए Walk Forward Analysis विधि का उपयोग किया जा सकता है।
मशीन सीखने की तकनीक के साथ गतिशील अनुकूलन मापदंडों का संयोजन। आरएनएन जैसे मॉडल का उपयोग करके मापदंडों की सबसे अच्छी भविष्यवाणी करें।
उप-प्रजाति पैरामीटर का अनुकूलन। विभिन्न नस्लों के पैरामीटर के अनुकूलन के लिए मशीन सीखने का उपयोग करें।
स्थिति प्रबंधन को अनुकूलित करने और व्यापार की आवृत्ति को कम करने के लिए। निश्चित हिस्सेदारी नियम जैसे तरीकों का उपयोग किया जा सकता है।
संक्षेप
हुल चलती औसत रणनीति एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है. यह चलती औसत की तुलना में फायदेमंद है, लेकिन इसमें अति-अनुकूलन, बार-बार व्यापार और अन्य समस्याएं भी हैं। हम इस रणनीति को पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप-लॉस रणनीति, स्थिति प्रबंधन और अन्य तरीकों से सुधार सकते हैं। हुल प्रणाली सरल है और आगे के अध्ययन और अनुकूलन के लायक है। एक स्थिर व्यापार प्रणाली बनाने के लिए अधिक संकेतकों और तकनीकों के साथ जोड़ा जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-10-25 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=3
strategy(title = "Noro's HullMA Strategy", shorttitle = "HullMA str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
n = input(title = "HullMA period", defval=16)
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//HullMA
n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))
n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?green:red
ma=plot(n1,color=c)
//Trading
lot = 0.0
lot := strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if n1 > n2
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot)
if n1 < n2
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot)
if true
strategy.close_all()