बहु-समय-सीमा ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-14 14:29:39
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेंड दिशाओं की पहचान करने और एस एंड पी 500 सूचकांक के रुझानों का व्यापार करने के लिए कई समय सीमाओं में चलती औसत, एमएसीडी और आरएसआई को जोड़ती है।

रणनीति तर्क

10-दिवसीय सरल चलती औसत कीमत की प्रवृत्ति को आंकता है। 10-दिवसीय एमए से ऊपर की कीमत पार करना ऊपर की ओर संकेत करता है, और नीचे की ओर पार करना नीचे की ओर संकेत करता है।
एमएसीडी गति शक्ति का न्याय करता है। यह 12 और 21 दिनों के घातीय चलती औसत के बीच अंतर की गणना करता है, और एमएसीडी लाइन और सिग्नल लाइन के बीच क्रॉसओवर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करता है। एमएसीडी लाइन सिग्नल लाइन के ऊपर पार करना ऊपर की ओर संकेत करता है, और नीचे पार करना नीचे की ओर संकेत करता है।
14-दिवसीय आरएसआई और इसके 50-दिवसीय एमए की गणना की जाती है। इसके एमए से ऊपर का आरएसआई क्रॉसिंग तेजी का संकेत है, और नीचे का क्रॉसिंग मंदी का संकेत है।
1-मिनट, 3-मिनट और 5-मिनट के समय-सीमा प्रवृत्ति स्थिरता की पुष्टि करते हैं।
जब कीमत 10-दिवसीय एमए से ऊपर जाती है, तो आरएसआई अपने एमए से ऊपर जाती है, और एमएसीडी लाइन सिग्नल लाइन से ऊपर जाती है, तो खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब कीमत 10-दिवसीय एमए से नीचे जाती है, तो आरएसआई अपने एमए से नीचे जाती है, और एमएसीडी लाइन सिग्नल लाइन से नीचे जाती है, तो बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

लाभ

संकेतकों का संयोजन संकेत की सटीकता में सुधार करता है। 10-दिवसीय एमए मुख्य प्रवृत्ति का न्याय करता है, एमएसीडी गति की ताकत निर्धारित करता है, और आरएसआई ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्तरों की पुष्टि करता है। संकेतक संयोजन एक दूसरे को सत्यापित करता है और गलत ट्रेडों को कम करता है।
कई समय सीमाओं की पुष्टि से बाजार शोर से बचा जाता है। 1-मिनट, 3-मिनट और 5-मिनट के समय सीमाओं में दोहरी पुष्टि एक साथ सिग्नल की उपस्थिति सुनिश्चित करती है और झूठे संकेतों को फ़िल्टर करती है।
चार्ट पैटर्न विश्वसनीयता के लिए दृश्य निर्णय में सहायता करता है। ग्राफिक पैटर्न विश्लेषण चरम ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्तरों से बचाता है और नुकसान के जोखिम को कम करता है।
मध्यम ट्रेडिंग आवृत्ति सूचकांक ट्रेडिंग के अनुकूल है। प्राथमिक संकेतक के रूप में 10-दिवसीय एमए अत्यधिक ट्रेडिंग को रोकता है, ओवरट्रेडिंग से अतिरिक्त लेनदेन लागत से बचता है।

जोखिम

गैर तर्कसंगत घटनाओं में अचानक उलटफेर का पता लगाने में विफलता। इस तरह के बाजार में अशांति मॉडल को बाधित करती है और जोखिम नियंत्रण के लिए स्थिति आकार को कम करना चाहिए।
बाजार की बदलती स्थितियों को ध्यान में रखे बिना निश्चित पैरामीटर सेटिंग्स। लाइव ट्रेडिंग में विभिन्न बाजार व्यवस्थाओं के लिए पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित किया जाना चाहिए।
अत्यधिक आदर्श प्रवेश बिंदुओं के साथ निष्पादन में कठिनाई। निष्पादन योग्य तरलता में सुधार के लिए प्रवेश संकेतों को फिसलन के साथ ठीक से समायोजित किया जाना चाहिए।
कई समय सीमाओं से संकेत में देरी होती है। अचानक घटनाओं के दौरान देरी से होने वाले नुकसान को कम करने के लिए उचित जोखिम नियंत्रण की आवश्यकता होती है।

सुधार

एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जैसे ट्रेसिंग स्टॉप लॉस और प्रतिशत स्टॉप लॉस को शामिल करें।
विकसित बाजारों के अनुकूल होने और रणनीति की मजबूती में सुधार के लिए गतिशील पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करना।
मॉडल सदमे से बचने के लिए महत्वपूर्ण घटनाओं से बाजार व्यवस्था में परिवर्तन पर विचार करें।
स्लिप जैसे ट्रेडिंग लागतों को ध्यान में रखें और बेहतर निष्पादन के लिए प्रवेश/निकास बिंदुओं को समायोजित करें।
बहु समय सीमा सत्यापन को विविध बनाने के लिए सिग्नल पुष्टि के रूप में कैंडलस्टिक जैसे विभिन्न मूल्य इनपुट का परीक्षण करें।
रणनीति अनुकूलन को स्वचालित करने के लिए बड़े डेटा पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति कई संकेतकों के साथ प्रवृत्ति पहचान और समय सीमाओं में संकेत की पुष्टि के माध्यम से प्रभावी ढंग से एस एंड पी 500 रुझानों का व्यापार करती है। इसकी ताकत उच्च संकेत सटीकता और शोर लचीलापन में निहित है, लेकिन जोखिम नियंत्रण और गतिशील पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। सरल चलती औसत रणनीतियों पर एक अनुकूलन के रूप में, यह मात्रात्मक व्यापार रणनीति में सुधार के लिए मूल्यवान प्रेरणा और संदर्भ प्रदान करता है।

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//SMA
len1 = 10
src1 = input(close, title="SMA Source #1")
out1 = ta.sma(src1, len1)
plot(out1, title="SMA #1", color=close >= out1 ? color.lime : color.red, linewidth=2)

data_over = ta.crossover(close, out1)
dataO = close >= out1
data_under = ta.crossunder(close, out1)
dataU = close < out1

bgcolor(color=ta.crossover(close, out1) ? color.new(color.lime, 90) : na)
bgcolor(color=ta.crossunder(close, out1) ? color.new(color.red, 90) : na)     

//Norm MacD
sma = 12
lma = 21
tsp = 10
np = 50
    
sh = ta.ema(close,sma)  

lon= ta.ema(close,lma) 

ratio = math.min(sh,lon)/math.max(sh,lon)

Mac = ratio - 1
if(sh>lon)
    Mac := 2-ratio - 1
else
    Mac := ratio - 1

MacNorm = ((Mac-ta.lowest(Mac, np)) /(ta.highest(Mac, np)-ta.lowest(Mac, np)+.000001)*2)- 1

MacNorm2 = MacNorm

if(np<2)
    MacNorm2 := Mac
else
    MacNorm2 := MacNorm
    
Trigger = ta.wma(MacNorm2, tsp)

trigger_above = Trigger >= MacNorm
trigger_under = Trigger < MacNorm
plotshape(ta.crossover(Trigger, MacNorm2), style=shape.triangledown, color=color.red)
plotshape(ta.crossunder(Trigger, MacNorm2), style=shape.triangledown, color=color.lime)

//RSI / SMA RSI
swr=input(true,title="RSI")
src = close
len = 14
srs = 50
up = ta.rma(math.max(ta.change(src), 0), len)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
mr = ta.sma(rsi,srs)
rsi_above = rsi >= mr
rsi_under = rsi < mr

//All
buySignal = rsi_above and trigger_under and dataO
shortSignal = rsi_under and trigger_above and dataU
bgcolor(color=buySignal ? color.new(color.lime,97) : na)     
bgcolor(color=shortSignal ? color.new(color.red, 97) : na)     
     
sellSignal = ta.cross(close, out1) or ta.cross(Trigger, MacNorm2) or ta.cross(rsi, mr)
if (buySignal)
    strategy.entry("LONG", strategy.long, 1)

if (shortSignal)
    strategy.entry("SHORT", strategy.short, 1)

// Submit exit orders
strategy.close("LONG", when=sellSignal)
strategy.close("SHORT", when=sellSignal)

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