गतिशील मूविंग औसत रणनीति
अवलोकन
इस रणनीति को गतिशील चलती औसत रेखा रणनीति कहा जाता है। इसका मुख्य विचार यह है कि गतिशील औसत रेखा की दिशा और मूल्य के संबंध का उपयोग करके प्रवृत्ति का निर्धारण किया जाए। प्रवृत्ति की दिशा में प्रवेश करें और प्रवृत्ति के बिना स्थिति को कम करें।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का उपयोग करता है लंबाई चक्र के लिए स्रोत कीमतों की गणना करने के लिए चलती औसत, स्रोत कीमतों का चयन कर सकते हैं OHLC4, HLC3, समापन मूल्य, आदि. गणना की चलती औसत sma के रूप में परिभाषित किया गया है. फिर एक लंबी और एक छोटी रेखा के रूप में इस अनुपात में चलती औसत मूल्य के आधार पर तैयार किया गया है, यह निर्धारित करने के लिए कि लंबी और छोटी रेखाओं की स्थिति के संबंध में वर्तमान में एक उछाल या गिरावट की प्रवृत्ति में है या नहीं।
विशेष रूप से, लघु रेखा के लिए गणना सूत्र हैः shortline = sma * ((100 + shortlevel) / 100), जहां shortlevel एक उपयोगकर्ता द्वारा सेट किया जा सकता है सकारात्मक है, जो लघु रेखा की दूरी पर चलती औसत रेखा के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है।
इस प्रकार, शॉर्ट लाइन का मूल्य हमेशा मूविंग एवरेज से बड़ा होता है, जबकि लॉन्ग लाइन का मूल्य हमेशा मूविंग एवरेज से छोटा होता है। जब कीमत ऊपर की ओर जाती है, तो शॉर्ट लाइन एक ऊंची प्रवृत्ति में प्रवेश करती है, और यदि needlong अधिक करने की अनुमति देता है, तो वह लंबी लाइन के स्तर पर ऑर्डर करता है; जब कीमत नीचे की ओर जाती है, तो वह नीचे की ओर जाती है, और यदि needshort खाली करने की अनुमति देता है, तो वह शॉर्ट लाइन के स्तर पर ऑर्डर करता है।
चाहे ओवर हो या लोअर, जब कीमत एक बार फिर से चलती औसत रेखा पर लौटती है, तो यह प्रवृत्ति के अंत का प्रतिनिधित्व करती है, और इस समय सभी पूर्व स्थितियों को समाप्त कर देती है।
इस प्रकार, ट्रेंड की दिशा का आकलन करने के लिए लंबी और छोटी रेखाओं और चलती औसत रेखाओं के बीच गतिशील संबंध का उपयोग किया जाता है और इसके आधार पर प्रवेश और प्रस्थान किया जाता है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह लंबी और छोटी लाइनों के माध्यम से गतिशील रूप से खरीद-बिक्री बिंदुओं को निर्धारित करता है, जो प्रमुख रुझानों की दिशा को पकड़ने के लिए अधिक लचीला है। यह रणनीति केवल एक निश्चित स्तर पर खरीद-बिक्री बिंदुओं को ट्रिगर करने की तुलना में अधिक उन्नत और बुद्धिमान है।
दूसरी बात, चलती औसत रेखा स्वयं में भी एक प्रकार का फ़िल्टर प्रभाव होता है, जो कुछ हद तक उच्च आवृत्ति वाले झटके से बचा जाता है। साथ ही यह भी महत्वपूर्ण है कि यह निर्धारित करने के लिए कि क्या प्रवृत्ति समाप्त होने पर समय पर चलती औसत रेखा के स्तर के आधार पर खेलना महत्वपूर्ण है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि चलती औसत अलग-अलग समय के लिए अलग-अलग प्रदर्शन करता है। सामान्य रूप से, चलती औसत प्रवृत्ति की दिशा का प्रतिनिधित्व करने के लिए पर्याप्त है, लेकिन कुछ चरम स्थितियों में, चलती औसत को कुछ समय में तोड़ दिया जा सकता है, जिससे गलत प्रवेश होता है, या शीर्ष से दूर हो जाता है। इस मामले में, प्रवृत्ति के निर्णय की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए लंबी अवधि की चलती औसत का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।
जोखिम का एक और पहलू यह है कि चलती औसत रेखा स्वयं धीमी गति से चलती है। कुछ छोटे और तेज मूल्य उतार-चढ़ाव के लिए, चलती औसत रेखा को ट्रैक करना मुश्किल है और समय पर, जब प्रवेश बिंदु या निकास बिंदु को याद किया जा सकता है। गति को कम करने के लिए चक्र को कम करने की आवश्यकता है।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति में निम्नलिखित क्षेत्रों में सुधार किया जा सकता हैः
- स्टॉप लॉजिक जोड़ें. चूंकि चलती औसत रेखाएं प्रवृत्ति को निर्धारित करने में देरी करती हैं और पूरी तरह से पिचिंग से बचने में असमर्थ हैं, इसलिए उचित रूप से चलती स्टॉप लॉजिक को जोड़ने से जोखिम को और कम किया जा सकता है।
- लम्बी-लम्बी औसत रेखाओं के लिए पैरामीटरों का अनुकूलन करना। वर्तमान में, लम्बी-लम्बी औसत रेखाओं के बीच चलती औसत रेखा का अनुपात एक निश्चित मूल्य है। विभिन्न डेटा सेटों का परीक्षण करके, सबसे इष्टतम पैरामीटरों का पता लगाया जा सकता है।
- प्रवृत्ति की ताकत का आकलन बढ़ाएँ. लंबी और छोटी औसत रेखा के स्थान के अलावा, कुछ एल्गोरिदम द्वारा प्रवृत्ति की ताकत का आकलन किया जा सकता है, जिससे कमजोर प्रवृत्ति के तहत गलत संकेतों से बचा जा सकता है।
- आप अन्य व्यापारिक किस्मों के लिए एक चलती औसत रेखा को लागू करने का प्रयास कर सकते हैं।
संक्षेप
यह रणनीति गतिशील रूप से खरीद और बेचने के बिंदुओं को स्थापित करके ट्रेंड का आकलन करती है और इसके अनुरूप मल्टीफ्लो ट्रेडिंग करती है। यह गतिशील रूप से ट्रेडिंग सिग्नल सेट करने के लिए चलती औसत रेखा पर आधारित है, जो स्थिर ट्रिगर बिंदुओं की तुलना में अधिक लचीला और समझदारी से मूल्य रुझानों को पकड़ने में सक्षम है। साथ ही साथ यह भी हल करता है कि गतिशील औसत रेखा स्वयं समय पर नहीं है। सिस्टम के फीडबैक और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, मुझे विश्वास है कि यह रणनीति अच्छी कमाई कर सकती है।
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