बृहस्पति और शनि गति एमए क्रॉसओवर फ़िल्टर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में दो चलती औसत के क्रॉस का उपयोग किया जाता है, और एक तरंग दैर्ध्य संकेतक बीबी और एक कस्टम गतिज ऊर्जा संकेतक के साथ संयोजन में फ़िल्टरिंग की जाती है, जिसका उद्देश्य एमए क्रॉसिंग सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाना और झूठे संकेतों को कम करना है।
सिद्धांत
50 चक्र ईएमए और 200 चक्र एसएमए का उपयोग करके गोल्डन फोर्क डेड फोर्क सिग्नल का निर्माण करें।
जब कीमतें ऊपर की ओर बढ़ रही हैं, तो 200 दिन की रेखा से ऊपर की कीमत की आवश्यकता होती है और कस्टम गतिशीलता संकेतक 25 से कम होता है ताकि एक खरीद संकेत उत्पन्न हो सके।
जब कीमतों में गिरावट की प्रवृत्ति होती है, तो 200 दिन की रेखा से नीचे कीमतों की आवश्यकता होती है और कस्टम गतिशीलता सूचक मूल्य 75 से अधिक होता है, जो बिक्री संकेत उत्पन्न करता है।
कस्टम गतिज ऊर्जा संकेतक बीबी मध्य रेखा और ऊपर और नीचे रेल की दूरी के आधार पर 0-100 की सीमा तक मैप करता है।
गतिशीलता संकेतक कीमतों के सापेक्ष तरंगदैर्ध्य की स्थिति की जानकारी को दर्शाता है, थ्रेशोल्ड को फ़िल्टर करने के लिए सेट करता है, जो झूठे क्रॉस को प्रभावी ढंग से कम कर सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
ईएमए और एसएमए का लाभ उठाते हुए, मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ें।
अधिक गतिज ऊर्जा संकेतक फ़िल्टर के लिए, अधिक विश्वसनीयता, कम झूठी संकेत।
BB ऊपर और नीचे की दूरी गतिशीलता को दर्शाता है, जो कि पैरामीटर निर्भरता से बचने के लिए पूर्ववर्ती आँकड़ों के साथ मानकीकृत है।
ईएमए और एसएमए चक्र और गतिशीलता सूचक थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करें, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित करें।
रणनीति स्पष्ट और समझने में आसान है, पैरामीटर को समायोजित करने के लिए पर्याप्त जगह है, व्यावहारिक है।
जोखिम विश्लेषण
ईएमए और एसएमए खुद में पिछड़ेपन के कारण, शॉर्ट-लाइन अवसरों को याद किया जा सकता है।
द्विध्रुवीय क्रॉसिंग मूल रूप से एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो किसी भी आघात के लिए उपयुक्त नहीं है।
गतिज ऊर्जा सूचक थ्रेशोल्ड को बार-बार मापने की आवश्यकता होती है ताकि उपयुक्त पैरामीटर निर्धारित किया जा सके, जिसमें वक्र अनुकूलन का जोखिम होता है।
दीर्घकालिक औसत रेखा रणनीति, लाभ अपेक्षाकृत स्थिर है, लेकिन पूर्ण लाभ सीमित हो सकता है।
औसत चक्र को कम करना, या अन्य मापदंडों को जोड़ना जो निर्णय लेने में मदद करते हैं, रणनीति की अनुकूलनशीलता को बढ़ा सकते हैं।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न सम-रेखा संयोजनों का परीक्षण करें और सर्वोत्तम पैरामीटर खोजें।
अन्य सूचकांकों को जोड़ें जैसे कि MACD, KD आदि सहायक निर्णय।
गतिज ऊर्जा सूचकांक के पैरामीटर का अनुकूलन करें, जैसे कि रिवर्स चक्र, मैपिंग रेंज आदि।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस मैकेनिज्म जोड़ा गया।
विभिन्न किस्मों के पैरामीटर असंगत हैं, मशीन सीखने के लक्षणों को निकालने पर विचार करें।
अनावश्यक क्रॉस-सिग्नल से बचने के लिए ऊर्जा सूचकांक जोड़ें
संक्षेप
इस रणनीति को एकीकृत चक्र प्रवृत्ति ट्रैकिंग और कस्टम गतिशीलता संकेतक दोहरे फ़िल्टरिंग के फायदे एक साथ हैं, उच्च विश्वसनीयता, वास्तविक युद्ध मूल्य। पैरामीटर अनुकूलन और सहायक तकनीकी संकेतक को मजबूत करने के माध्यम से बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने की उम्मीद है। यह रणनीति विचार नई है, जो अन्य प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीतियों के लिए प्रेरणा प्रदान कर सकती है, जो कि मात्रात्मक व्यापार रणनीति भंडार में एक मूल्यवान पूरक है।
/*backtest
start: 2023-10-26 00:00:00
end: 2023-10-27 13:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="EMA Difference Mapping with Trades", shorttitle="EMA Diff Map", overlay=false)
// Inputs
emaLength = input(20, "EMA Length")
stdDevLength = input(2, "Standard Deviation Length")
priceSource = close
takeProfitPoints = input(1000, title="Take Profit (in Points)")
stopLossPoints = input(2500, title="Stop Loss (in Points)")
// Calculate EMA
ema = ema(priceSource, emaLength)
// Calculate Standard Deviation
stdDev = stdev(priceSource, stdDevLength)
// Calculate differences
diff1 = (ema + stdDev) - ema
diff2 = ema - (ema - stdDev)
// Calculate min and max differences from last year
lookbackPeriod = 504 // Number of trading days in a year
minDiff1 = lowest(diff1, lookbackPeriod)
maxDiff1 = highest(diff1, lookbackPeriod)
minDiff2 = lowest(diff2, lookbackPeriod)
maxDiff2 = highest(diff2, lookbackPeriod)
// Map differences based on requirements
mappedDiff1 = 50 + 50 * ((diff1 - minDiff1) / (maxDiff1 - minDiff1))
mappedDiff2 = 50 - 50 * ((diff2 - minDiff2) / (maxDiff2 - minDiff2))
// Combine mapped differences into a single line
mappedLine = if close > ema
mappedDiff1
else
mappedDiff2
// Plot 'mappedLine' in the main chart area conditionally
plot(mappedLine, title="EMA Difference Mapping", color=(close > ema ? color.blue : na), style=plot.style_line, linewidth=2)
// Calculate the 50EMA and 200SMA
ema50 = ema(close, 50)
sma200 = sma(close, 200)
// Plot the 50EMA and 200SMA on the main chart
plot(ema50, color=color.blue, title="50 SMA", linewidth=2)
plot(sma200, color=color.red, title="200 SMA", linewidth=2)
// Initialize trade variables
var bool waitingForBuy = na
var bool waitingForSell = na
var bool buyConditionMet = false
var bool sellConditionMet = false
if not sellConditionMet and crossunder(ema50, sma200)
sellConditionMet := true
waitingForBuy := false
if sellConditionMet
waitingForSell := true
sellConditionMet := false
if waitingForSell and close < sma200 and mappedLine > 75
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Sell Exit", "Sell", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
waitingForSell := false
// Define the strategy conditions and execute trades
if not buyConditionMet and crossover(ema50, sma200)
buyConditionMet := true
waitingForSell := false
if buyConditionMet
waitingForBuy := true
buyConditionMet := false
if waitingForBuy and close > sma200 and mappedLine < 25
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Buy Exit", "Buy", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
waitingForBuy := false