डबल मूविंग एवरेज ब्रेकआउट रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
एक द्विआधारी चलती औसत तोड़ने की रणनीति एक अधिक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह दो अलग-अलग चक्रों की एक चलती औसत की गणना करके और इसे क्रॉसिंग के रूप में खरीदने और बेचने के संकेत के रूप में बाजार की प्रवृत्ति की दिशा और ताकत को पकड़ने के लिए है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से दो चलती औसत पर आधारित है। पहली चलती औसत की अवधि कम है, जो मूल्य परिवर्तनों के लिए अधिक तेजी से प्रतिक्रिया कर सकती है; दूसरी चलती औसत की अवधि लंबी है, जो कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती है। जब एक छोटी चलती औसत पर एक लंबी चलती औसत से गुजरती है, तो इसे खरीदने का संकेत माना जाता है; जब एक छोटी चलती औसत के नीचे एक लंबी चलती औसत से गुजरती है, तो इसे बेचने का संकेत माना जाता है।
विशेष रूप से, यह रणनीति 10 चक्रों की सूचकांक चलती औसत ((price1) और 20 चक्रों की सूचकांक चलती औसत ((price2)) की गणना करती है। यदि वर्तमान K-लाइन की शुरुआती और समापन कीमतें दोनों चलती औसत से अधिक हैं, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; यदि वर्तमान K-लाइन की शुरुआती और समापन कीमतें दोनों चलती औसत से कम हैं, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
इस तरह के डिजाइन के माध्यम से, जब रुझान शुरू होता है, तो बाजार में जल्दी प्रवेश किया जा सकता है और रुझान का पालन किया जा सकता है; जब रुझान उलट जाता है, तो बाजार से जल्द से जल्द बाहर निकलना और जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करना संभव है।
रणनीतिक लाभ
- प्रवृत्ति को जल्दी पकड़ें, मजबूत प्रवृत्ति को ट्रैक करें
- डबल एकसमान फ़िल्टर, कुछ झूठी दरारों को रोकने के लिए
- K-लाइन ओपन और क्लोज कीमतों की दोहरी पुष्टि, अमान्य लेनदेन को कम करना
रणनीतिक जोखिम
- द्वि-समान-रेखा रणनीतियाँ अधिक रिवर्स ट्रेडिंग उत्पन्न करती हैं
- दोहरे समरेखा संचालन के दौरान अक्सर क्रॉस सिग्नल हो सकता है
- पैरामीटर अनुकूलित करने के लिए बहुत जगह है, अनुचित अनुकूलन ओवरफिट का कारण बन सकता है
रणनीति अनुकूलन दिशा
- विभिन्न मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण करें और इष्टतम मापदंड खोजें
- स्टॉप लॉस को बढ़ाएं और एक बार के नुकसान को कम करें
- अधिक फ़िल्टरिंग, कम अमान्य लेनदेन
- सिग्नल की प्रभावशीलता की पुष्टि करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ
संक्षेप
इस रणनीति के लिए समग्र रूप से अपेक्षाकृत सरल व्यावहारिक है, द्वि-समान रेखा पार सिद्धांत के माध्यम से प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए, एक मात्रात्मक व्यापार की एक बुनियादी रणनीति है. लेकिन इस रणनीति भी कुछ जोखिम है, और आगे अनुकूलित करने की जरूरत है विभिन्न बाजार की स्थिति के लिए अनुकूलित करने के लिए. इस तरह के रूप में पैरामीटर समायोजन, रोक हानिकारक तंत्र, सिग्नल फ़िल्टरिंग आदि के रूप में अनुकूलन के लिए जगह है, रणनीति और अधिक स्थिर और विश्वसनीय बना सकते हैं.
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strategy("MA River CC v1", overlay=true)
src = input(close, title="Source")
price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
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sma(price, ma1)
else
ema(price, ma1)
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buy_close = sell_entry
sell_close = buy_entry
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strategy.entry("Long", strategy.long)
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strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.close("Long" , when=buy_close)
strategy.close("Short",when=sell_close)