गति दोहरी चलती औसत रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-17 17:00:32
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अवलोकन

यह रणनीति कम जोखिम वाले व्यापार को लागू करने के लिए गति दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर विधि का उपयोग करती है। यह उनके क्रॉसओवर के आधार पर प्रवेश और निकास संकेतों को निर्धारित करने के लिए विभिन्न अवधियों के दो चलती औसत, एक तेज रेखा और एक धीमी रेखा का उपयोग करती है। इस रणनीति का लक्ष्य प्रवृत्ति परिवर्तनों को पकड़ना और प्रमुख रुझानों के दौरान दीर्घकालिक लाभ उत्पन्न करना है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति एक तेज डब्ल्यूएमए लाइन और एक धीमी डब्ल्यूएमए लाइन के क्रॉसओवर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। तेजी से लाइन की अवधि धीमी लाइन की अवधि का आधा है। एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब तेजी से लाइन नीचे से धीमी लाइन के ऊपर से गुजरती है। एक बिक्री संकेत तब उत्पन्न होता है जब तेजी से लाइन ऊपर से धीमी रेखा के नीचे से गुजरती है। झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, इसमें दो चलती औसत के बीच अंतर के आधार पर एक गति संकेतक भी शामिल होता है। एक व्यापार संकेत केवल तब उत्पन्न होता है जब गति संकेतक आकार आवश्यकताओं को पूरा करने के साथ-साथ एमए क्रॉसओवर होता है।

विशेष रूप से, प्रमुख तर्क में शामिल हैंः

मूल्य इनपुट और मापदंडों को परिभाषित करें: OHLC मूल्य डेटा प्राप्त करें; मापदंडों को परिभाषित करें HullMA अवधि z, मूल्य डेटा p.
दोहरी एमए की गणना करें: दो-अवधि एमए n2ma, z-अवधि एमए nma की गणना करें।
एमए अंतर की गणना करें: दो एमए अंतरों के बीच अंतर की गणना करें।
गति संकेतक की गणना करें: अवधि वर्ग के साथ अंतर - n1, n2, n3 के चलती औसत की गणना करें।
क्रॉसओवर निर्धारित करें: n2 के ऊपर n1 को हरे रंग में चिह्नित करें, अन्यथा लाल रंग में।
प्लॉट के आकारः प्लॉट n1 और n2.
संकेतों की पहचान करें: संकेत उत्पन्न करें जब n1, n2, n3 एक ही दिशा में संरेखित हों।
प्रवेश और निकासः जब धीमी रेखा और गति संकेतक के ऊपर तेज रेखा सहमत हो तब लंबा जाना; धीमी रेखा और गति संकेतक के नीचे तेज रेखा सहमत होने पर छोटा जाना।

लाभ

दोहरे एमए क्रॉसओवर और गति संकेतक को मिलाकर, यह रणनीति प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकती है और केवल प्रवृत्ति परिवर्तन की शुरुआत में ट्रेड उत्पन्न कर सकती है, इस प्रकार अच्छी रणनीति प्रदर्शन का उत्पादन कर सकती है।

एमए क्रॉसओवर रुझानों में बदलाव का पता लगाता है और रुझानों से लाभान्वित होता है।
गति संकेतक झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है, जिससे अल्पकालिक उतार-चढ़ाव से भटकने से बचा जाता है।
केवल प्रमुख रुझान परिवर्तनों पर व्यापार करने से अनावश्यक व्यापारिक आवृत्ति कम होती है।
पैरामीटर अनुकूलन विभिन्न उत्पादों की विशेषताओं के अनुरूप है।
कुछ हद तक पिरामिड बनाने की अनुमति देने से मुनाफे के चक्र में बढ़ोतरी होती है।

जोखिम

कुछ जोखिमों के बारे में भी पता होना चाहिएः

डबल एमए क्रॉसओवर में रुझान परिवर्तनों का पता लगाने में देरी हुई है, संभावित रूप से सर्वोत्तम समय को याद किया गया है।
गति संकेतक पर अनुचित पैरामीटर सेटिंग खराब संकेत उत्पन्न कर सकते हैं।
लंबी और छोटी अवधियों के बीच असंतुलन है।
इस रणनीति में अस्थिर बाजार स्थितियों से अच्छी तरह निपटने के लिए तंत्रों का अभाव है।
अति-अनुकूलन का जोखिम मौजूद है, जिसके लिए मापदंडों के चरणबद्ध अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

कुछ समाधान:

मूल्य परिवर्तनों का शीघ्र पता लगाने के लिए अन्य प्रमुख संकेतकों को जोड़ने पर विचार करें।
सर्वोत्तम संयोजनों को खोजने के लिए गति संकेतक के मापदंडों का अनुकूलन करें।
नियंत्रण धारण अवधि में अस्थिरता सूचक जोड़ें।
एकल हानि को कम करने के लिए स्थिति आकार को सीमित करें।
अत्यधिक अनुकूलन से बचने के लिए पैरामीटर की मजबूती का परीक्षण करें।

सुधार की दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

प्रत्येक उत्पाद के लिए इष्टतम मापदंडों का पता लगाने के लिए विभिन्न प्रकार के एमए का परीक्षण करें।
रुझान परिवर्तनों को निर्धारित करने के लिए एमएसीडी, बोलिंगर बैंड जैसे अन्य संकेतक जोड़ें।
मोड़ के बिंदुओं को सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए प्रवेश समय को अनुकूलित करें।
लाभ में लॉक करने के लिए पीछे रुकने का उपयोग करके बाहर निकलने का अनुकूलन करें।
उत्पाद की विशेषताओं के अनुसार पैरामीटर अनुकूलन करना।
इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए गतिशील स्थिति आकार तंत्र का निर्माण करें।
रणनीतिक मूल्यांकन के लिए शार्प अनुपात, लाभ कारक जैसे मात्रात्मक मीट्रिक जोड़ें।
बैकटेस्टिंग इंजन का उपयोग करके ऐतिहासिक डेटा पर प्रदर्शन का आकलन करें।

सारांश

संक्षेप में, यह गति डबल एमए रणनीति एमए क्रॉसओवर और गति का उपयोग करके प्रमुख प्रवृत्ति उलट बिंदुओं की पहचान करती है, जिससे कम जोखिम वाला ट्रेडिंग संभव हो जाता है। इसमें स्थिर मुनाफे और सरल कार्यान्वयन जैसे फायदे हैं, लेकिन पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण जैसे सुधार के मुद्दे भी हैं। हम बाजार की स्थितियों के अनुकूल होने के लिए प्रवेश / निकास समय, गतिशील स्थिति आकार जैसे क्षेत्रों को परिष्कृत कर सकते हैं। व्यापक सत्यापन और मूल्यांकन मजबूत रणनीति प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। कुल मिलाकर, यह रणनीति मात्रात्मक ट्रेडिंग के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी दृष्टिकोण प्रदान करती है, लेकिन लगातार निवेश रिटर्न उत्पन्न करने के लिए निरंतर अनुकूलन और सत्यापन की आवश्यकता होती है।

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*/

//@version=2
//OCTOPUS Indicator Strategy
strategy("FAVEL corp. Indicator Strategy", shorttitle="FAVEL corp. Monarch", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=420, default_qty_value=20, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
z=input(defval=60,title="HullMA cross")
p=input(ohlc4,title="Price data")
n2ma=2*wma(p,round(z/2))
nma=wma(p,z)
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sqn=round(sqrt(z))
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diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(z))
n2ma2=2*wma(p[2],round(z/2))
nma2=wma(p[2],z)
diff2=n2ma2-nma2
sqn2=round(sqrt(z))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
n3=wma(diff2,sqn)
c=n1>n2?green:red
n1e=plot(n1, color=c, linewidth=1, offset=2)
n2e=plot(n2, color=c, linewidth=1, offset=2)
fill(n1e, n2e, color=c, transp=75)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = circles,color=c, linewidth = 4)
closelong = p<p[1] and n1<n3
if (closelong)
    strategy.close("BUY")
closeshort = p>p[1] and n1>n3
if (closeshort)
    strategy.close("SELL")
longCondition = strategy.opentrades<1 and n1>n2 and p>p[1] and n1>n3
if (longCondition)
    strategy.entry("BUY",strategy.long)
shortCondition = strategy.opentrades<1 and n1<n2 and p<p[1] and n1<n3
if (shortCondition)
    strategy.entry("SELL",strategy.short)

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