चलती औसत पर आधारित प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीतियाँ
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक समान रेखा पर आधारित ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह 200-दिन की चलती औसत फ़िल्टर सिग्नल के साथ प्रवृत्ति ट्रैकिंग को सक्षम करने के लिए Ichimoku क्लाउड चार्ट संकेतक का उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से ट्रेंड की दिशा का आकलन करने के लिए एक क्लाउड ग्राफ की रूपांतरण रेखा और आधार रेखा का उपयोग करती है। रूपांतरण रेखा पिछले 9 दिनों की औसत कीमत है, और आधार रेखा पिछले 26 दिनों की औसत कीमत है। जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा को पार करती है, तो यह एक खरीद संकेत है, और नीचे एक बेचने का संकेत है।
यह रणनीति 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करके संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए भी करती है। केवल 200-दिवसीय रेखा से ऊपर बंद होने पर ही एक खरीद सिग्नल लॉन्च किया जाता है। यह अधिकांश झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है।
बाहर निकलने के लिए, सरल रणनीति का उपयोग किया जाता है, जिसमें एक बेसलाइन को पार करने के लिए एक स्विच लाइन का उपयोग किया जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति में प्रवृत्ति का आकलन करने वाले सूचक के एक बादल के चार्ट और दीर्घकालिक प्रवृत्ति फ़िल्टर करने वाले सूचक के 200 दिन की रेखा शामिल हैं, जिससे प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक किया जा सकता है और अधिकांश झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है। औसत मूल्य जैसे पैरामीटर को अपनाने से कीमतों में असामान्य उतार-चढ़ाव के कारण औसत रेखा पर प्रभाव कम हो सकता है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह ट्रेंड टर्नआउट को बेहतर तरीके से पकड़ सकता है और समय पर स्थिति को समायोजित कर सकता है।
जोखिम विश्लेषण
यह रणनीति मुख्य रूप से प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करने के लिए एक क्लाउड मैप सूचक पर निर्भर करती है, जबकि एक क्लाउड मैप स्वयं भी एक गलत संकेत उत्पन्न करता है। यदि निर्णय में विचलन होता है, तो यह रणनीति नुकसान का कारण बन सकती है।
इसके अलावा, गलत पैरामीटर सेटिंग भी खराब रणनीति प्रदर्शन का कारण बन सकती है। यदि रूपांतरण रेखा पैरामीटर बहुत छोटा है, तो झूठे सिग्नल का निर्माण करना आसान है; यदि आधार रेखा पैरामीटर बहुत लंबा है, तो ट्रैकिंग प्रभाव खराब हो जाएगा। संतुलन प्राप्त करने के लिए पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
सिग्नल की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि KDJ संकेत संकेत को ओवरबॉट क्षेत्र को ओवरबॉट क्षेत्र को फ़िल्टर करने के लिए निर्धारित करता है। या एटीआर संकेतकों का उपयोग स्टॉप लॉस सेट करने के लिए किया जाता है।
अधिक संवेदनशील ट्रेडिंग सिग्नल प्राप्त करने के लिए पैरामीटर के लिए अधिक संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है, जैसे कि 5 या 7 दिनों के लिए रूपांतरण रेखा पैरामीटर को समायोजित करना। साथ ही, ट्रैकिंग प्रभाव को संतुलित करने के लिए लगभग 20 दिनों के लिए आधार रेखा पैरामीटर को संशोधित करने का परीक्षण किया जा सकता है।
इसके अलावा, यह विचार किया जा सकता है कि किसी विशेष अस्थिरता के दौरान रणनीति को बंद कर दिया जाए, जिससे कि तीव्र बाजार प्रभाव से बचा जा सके।
संक्षेप
इस रणनीति में प्रवृत्ति निर्णय और दीर्घकालिक फ़िल्टरिंग संकेतकों के फायदे शामिल हैं, जो मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक कर सकते हैं। साथ ही, पैरामीटर सेटिंग और वेंडर नियंत्रण उपायों को लगातार अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है ताकि गलत संकेतों और उतार-चढ़ाव के प्रभाव को कम किया जा सके। कुल मिलाकर, इस रणनीति का प्रदर्शन कुछ वास्तविक परिचालन मूल्य के साथ हो सकता है।
/*backtest
start: 2023-10-27 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="TK Cross > EMA200 Strat", overlay=true)
ema200 = ema(close, 200)
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line", linewidth=3)
plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line", linewidth=3)
plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red,
title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
plot(ema200, color=purple, linewidth=4,title='ema200')
strategy.initial_capital = 50000
strategy.entry('tkcross', strategy.long, strategy.initial_capital / close, when=conversionLine>baseLine and close > ema200)
strategy.close('tkcross', when=conversionLine<baseLine)
start = input(2, minval=0, maxval=10, title="Start - Default = 2 - Multiplied by .01")
increment = input(2, minval=0, maxval=10, title="Step Setting (Sensitivity) - Default = 2 - Multiplied by .01" )
maximum = input(2, minval=1, maxval=10, title="Maximum Step (Sensitivity) - Default = 2 - Multiplied by .10")
sus = input(true, "Show Up Trending Parabolic Sar")
sds = input(true, "Show Down Trending Parabolic Sar")
disc = input(false, title="Start and Step settings are *.01 so 2 = .02 etc, Maximum Step is *.10 so 2 = .2")
//"------Step Setting Definition------"
//"A higher step moves SAR closer to the price action, which makes a reversal more likely."
//"The indicator will reverse too often if the step is set too high."
//"------Maximum Step Definition-----")
//"The sensitivity of the indicator can also be adjusted using the Maximum Step."
//"While the Maximum Step can influence sensitivity, the Step carries more weight"
//"because it sets the incremental rate-of-increase as the trend develops"
startCalc = start * .01
incrementCalc = increment * .01
maximumCalc = maximum * .10
sarUp = sar(startCalc, incrementCalc, maximumCalc)
sarDown = sar(startCalc, incrementCalc, maximumCalc)
colUp = close >= sarDown ? lime : na
colDown = close <= sarUp ? red : na
plot(sus and sarUp ? sarUp : na, title="Up Trending SAR", style=circles, linewidth=3,color=colUp)
plot(sds and sarDown ? sarDown : na, title="Up Trending SAR", style=circles, linewidth=3,color=colDown)