मूविंग एवरेज ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
मूविंग एवरेज ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति सरल मूविंग एवरेज और फास्ट मूविंग एवरेज के संयोजन का उपयोग करके बाजार की प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करती है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं। जब कीमतें सरल मूविंग एवरेज और फास्ट मूविंग एवरेज को पार करती हैं, तो यह अधिक होता है, और जब कीमतें सरल मूविंग एवरेज और फास्ट मूविंग एवरेज को पार करती हैं, तो यह शून्य हो जाती है। यह रणनीति गतिशील रूप से गैर-वापसी अनुकूलित होती है और वास्तविक समय में ट्रेडिंग सिग्नल, जो रुझान में बदलाव को पकड़ सकती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में SMA फ़ंक्शन का उपयोग किया गया है, जो 50 चक्रों की लंबाई के साथ एक सरल चलती औसत स्मा की गणना करता है, साथ ही साथ तेजी से चलती औसत fsma की गणना करता है। fsma की गणना स्मा के आधार पर की जाती है, जिसमें मूल्य के n चक्रों के मानक अंतर का 6 गुना जोड़ दिया जाता है।
रणनीति दो बूलियन चर long और short का उपयोग करती है, जो कि अधिग्रहण और बहिष्करण की स्थिति को रिकॉर्ड करने के लिए है। जब कीमत smma और fsma को पार करती है, तो long को 1 पर सेट किया जाता है; जब कीमत नीचे होती है, तो long को -1 पर सेट किया जाता है।
रणनीति प्रवृत्ति निर्णयों को रिकॉर्ड करने के लिए प्रवृत्ति चर का उपयोग करती है। जब कीमत fsma और sma से ऊपर होती है, तो प्रवृत्ति 1 होती है, जो एक ऊपर की प्रवृत्ति को दर्शाती है; जब कीमत fsma और sma से नीचे होती है, तो प्रवृत्ति -1 होती है, जो एक नीचे की प्रवृत्ति को दर्शाती है।
प्रवृत्ति के वास्तविक समय के आधार पर, लंबी और छोटी ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करें। जब प्रवृत्ति नीचे से ऊपर की ओर जाती है, तो यदि कीमत एफएसएमए से अधिक है, तो अधिक करें; जब प्रवृत्ति ऊपर से नीचे की ओर जाती है, तो यदि कीमत एसएमए से नीचे है, तो शून्य करें।
इस रणनीति में प्रवृत्ति को समझने और ट्रेडों को तोड़ने के तरीकों को शामिल किया गया है, जो ट्रेडों के अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ने में मदद कर सकता है।
रणनीतिक लाभ
दोहरे पुष्टिकरण मॉडल का उपयोग करके, दो चलती औसत का एक साथ पता लगाना, झूठी दरारों को प्रभावी रूप से फ़िल्टर करना संभव है।
प्रवृत्ति के निर्णय और ब्रेकआउट ट्रेडों के संयोजन के साथ, प्रवृत्ति के मोड़ पर अवसरों को पकड़ना संभव है।
सभी ट्रेडिंग सिग्नल वास्तविक समय में उत्पन्न होते हैं, बिना किसी वक्र के मेल खाते हैं।
रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और संशोधित करना आसान है।
विज़ुअलाइज़ेशन कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर, लंबाई चक्र, गुणांक आदि को बाजार के अनुसार समायोजित किया जा सकता है।
रणनीतिक जोखिम
द्वि-समान-रेखा रणनीतियाँ अक्सर व्यापार और रिवर्स-घाटा उत्पन्न करने के लिए प्रवण होती हैं।
चलती औसत का स्वयं का पिछड़ा प्रभाव प्रवृत्ति परिवर्तन को याद कर सकता है।
एक भी घाटे को नियंत्रित करने में असमर्थ।
अनुचित पैरामीटर के कारण लेन-देन बहुत बार या बहुत देर से हो सकता है।
जोखिम 1 और 2 के लिए, औसत अवधि को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है और एक वापसी रोक लगा दी जा सकती है।
जोखिम 3 के लिए, एक प्रतिशत रोक या एक लंबित रोक की स्थापना की जा सकती है।
जोखिम 4 के लिए, विभिन्न बाजारों के लिए मापदंडों को समायोजित करना चाहिए, एकल निश्चित मापदंडों से बचना चाहिए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें, MACD, DMI और अन्य संकेतकों के साथ प्रवृत्ति की पुष्टि करें।
केडी, आरएसआई और अन्य सूचकांकों का उपयोग करके ओवरबॉय और ओवरसोल्ड स्थिति के साथ प्रवेश करें।
समग्र रोकथाम तंत्र जैसे कि ट्रैक रोकथाम, प्रतिशत रोकथाम, आदि।
स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल को जोड़ें, जैसे कि गतिशील रूप से स्थिति आकार को समायोजित करना।
पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करें ताकि वे अलग-अलग परिदृश्यों के लिए अधिक प्रभावी हो सकें।
मशीन लर्निंग मॉड्यूल को जोड़ना, एआई तकनीक का उपयोग करके पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करना।
एक जटिल रणनीति बनाने के लिए, अन्य संकेतकों का उपयोग करके एक नकली सफलता प्राप्त करें।
डीप लर्निंग तकनीक का उपयोग कर अधिक जटिल प्रवृत्ति पैटर्न की पहचान करें।
संक्षेप
चलती औसत प्रवृत्ति ट्रैक रणनीति एक सरल प्रवृत्ति ट्रैक रणनीति है। यह प्रवृत्ति दिशा का आकलन करने के लिए धीमी गति से औसत रेखा के संयोजन का उपयोग करता है, प्रवृत्ति के परिवर्तन के बिंदु पर प्रवृत्ति के परिवर्तन को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है। लेकिन इस रणनीति में कुछ समस्याएं भी हैं, जैसे कि अक्सर व्यापार, देरी और अन्य जोखिम। भविष्य के अनुकूलन दिशा में प्रवृत्ति फ़िल्टर, स्टॉप-लॉस मॉड्यूल, गतिशील समायोजन पैरामीटर आदि को जोड़ना शामिल है। कुल मिलाकर, यह रणनीति प्रवृत्ति ट्रैक प्रवेश द्वार रणनीति के रूप में अधिक उपयुक्त है, लेकिन वास्तविकता में इसे बाजार के लिए अनुकूलित करने के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।
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//@version=4
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length = input(title="Length", type=input.integer, defval=50)
src_=input(close, title="Source", type=input.source)
mult=input(6.0, title="Mult")
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tri=input(false, title="Use triangles?")
r(src, n)=>
s = 0.0
for i = 0 to n-1
s := s + ((n-(i*2+1))/2)*src[i]
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x
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trend:=src_ > lr and src_ > hr ? 1 : src_ < lr and src_ < hr ? -1 : trend[1]
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plotshape(tri? close : na, style= shape.diamond, color= long>0? color.green : short>0? color.red : trend>0? color.orange: trend<0 ? color.white : color.blue, location=location.top)
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