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दोहरी मूविंग एवरेज रिवर्स रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-03 16:51:18
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए 2 संकेतकों का उपयोग करती हैः 2/20 घातीय चलती औसत और औसत सच्ची रेंज रिवर्स। यह रिवर्स अवसरों को पकड़ने के उद्देश्य से प्रवृत्ति के बाद और अल्पकालिक रिवर्स के विचारों को जोड़ती है।

सिद्धांत

इस रणनीति के दो भाग हैंः

  1. 2/20 घातीय चलती औसत. यह 20-दिवसीय ईएमए की गणना करता है और संकेत उत्पन्न करता है जब कीमत ईएमए को ऊपर या नीचे पार करती है.

  2. Average True Range Reversal Indicator. यह एटीआर के आधार पर स्टॉप लॉस स्तर की गणना करता है, और जब कीमत स्टॉप लॉस स्तर के माध्यम से टूटती है तो संकेत उत्पन्न करता है। यहां 3.5 x एटीआर को स्टॉप स्तर के रूप में उपयोग किया जाता है।

रणनीति दोनों से संकेतों को जोड़ती है। यह 2/20 ईएमए लंबे संकेत देता है जब यह छोटा हो जाता है जबकि एटीआर रिवर्स शॉर्ट संकेत देता है। यह विपरीत संकेत उत्पन्न होने पर लंबा हो जाता है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति रुझानों का अनुसरण करने और उल्टा करने के विचारों को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य उल्टा होने का पता लगाना है।

  1. 2/20 ईएमए मध्यम अवधि के रुझान की पहचान करता है, बाजार शोर से बचता है।

  2. एटीआर रिवर्सल अल्पकालिक रिवर्सल और अवसरों को कैप्चर करता है।

  3. इन संकेतों को मिलाकर समय से पहले रुझान में बदलाव का पता चलता है और लाभप्रदता में सुधार होता है।

  4. उचित एटीआर स्टॉप लॉस कुछ जोखिम नियंत्रण प्रदान करता है।

  5. अनुकूलन योग्य एटीआर गुणक विभिन्न उत्पादों के अनुकूल है।

  6. विलोपन विकल्प विभिन्न बाजार परिवेशों के अनुकूल होता है।

जोखिम विश्लेषण

जोखिम निम्नलिखित हैं:

  1. 2/20 ईएमए धीमा है और अल्पकालिक अवसरों को याद कर सकता है।

  2. एटीआर स्टॉप लॉस को आसानी से पार किया जा सकता है। व्यापक स्टॉप लॉस की आवश्यकता होती है।

  3. सिंगल इंडिकेटर सिग्नल अविश्वसनीय है. अधिक फिल्टर की आवश्यकता है.

  4. अति व्यापार से सावधान रहें।

  5. उत्पाद को फिट करने के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग और बैकटेस्ट की आवश्यकता होती है।

  6. प्रति व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने के लिए सख्त पूंजी प्रबंधन की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में सुधार निम्न बातों से किया जा सकता हैः

  1. सर्वोत्तम संयोजन के लिए ईएमए मापदंडों को समायोजित करना।

  2. बेहतर स्टॉप लॉस के लिए एटीआर गुणक का अनुकूलन।

  3. वॉल्यूम और अस्थिरता जैसी फ़िल्टर स्थितियों को जोड़ना।

  4. गतिशील स्थिति आकार के लिए पूंजी प्रबंधन मॉडल जोड़ना।

  5. अन्य स्टॉप लॉस रणनीतियों को जोड़ना जैसे कि चैंडिलर एक्जिट।

  6. विभिन्न उत्पादों में परीक्षण मापदंडों।

  7. बेहतर प्रदर्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ना।

  8. अधिक अल्फा के लिए कई उप-रणनीतियों का संयोजन।

निष्कर्ष

रणनीति दो प्रमुख विचारों को जोड़ती है और उलटफेर को पकड़ने का एक निश्चित लाभ है। लेकिन अनुचित पैरामीटर चयन भी जोखिम पेश कर सकता है। स्टॉप लॉस रणनीति में और सुधार और फिल्टर जोड़ने से स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार हो सकता है।

/*backtest
start: 2022-10-27 00:00:00
end: 2023-11-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 05/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
// Average True Range Trailing Stops Strategy, by Sylvain Vervoort 
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Jun 2009 
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
//
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


ATRR(nATRPeriod,nATRMultip) =>
    pos = 0.0
    xATR = ta.atr(nATRPeriod)
    nLoss = nATRMultip * xATR
    xATRTrailingStop = 0.0
    xATRTrailingStop := close > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), close - nLoss) :
                          close < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), close + nLoss) : 
                          close > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? close - nLoss : close + nLoss
    pos:= close[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 :
    	     close[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0) 
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & Average True Range Reversed', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ Average True Range Reversed  ═════●'
nATRPeriod = input.int(5, group=I2)
nATRMultip = input.float(3.5, group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosATRR = ATRR(nATRPeriod,nATRMultip)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosATRR == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosATRR == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
    strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)
अधिक

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