मूविंग एवरेज पर आधारित ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति
अवलोकन
यह एक चलती औसत रेखा पर आधारित एक ब्रेकआउट ट्रेडिंग रणनीति है। यह एक निश्चित अवधि के लिए औसत मूल्य को औसत रेखा के रूप में गणना करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है जब कीमतें औसत रेखा को तोड़ती हैं।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से चलती औसत रेखा सूचकांक पर आधारित है। यह एक निश्चित अवधि में औसत समापन मूल्य की गणना करने के लिए स्मा फ़ंक्शन का उपयोग करता है, जिससे एक चलती औसत प्राप्त होता है। जब नवीनतम समापन मूल्य नीचे से ऊपर की ओर बढ़ता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब नवीनतम समापन ऊपर से नीचे की ओर बढ़ता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
विशेष रूप से, यह रणनीति में चलती औसत के लिए गणना का स्रोत (अंतिम समापन मूल्य) और चक्र की लंबाई को परिभाषित करता है, और चलती औसत डेटा की एक श्रृंखला प्राप्त करता है। फिर यह दो शर्तें निर्धारित करता हैः एक खरीद आदेश बनाने के लिए जब कीमत औसत से ऊपर जाती है; एक बेचने के आदेश बनाने के लिए जब कीमत औसत से नीचे जाती है। आदेश बनाने के बाद, यह एक स्टॉप लॉस भी सेट करता हैः जब ऑर्डर एक निर्धारित अनुपात तक पहुंचता है तो स्थिति का एक हिस्सा बंद कर देता है, और जब ऑर्डर एक निर्धारित स्टॉप या स्टॉप लॉस मूल्य तक पहुंचता है तो पूरी स्थिति को बंद कर देता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह एक सरल और व्यावहारिक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। इसके कुछ फायदे हैं:
- स्पष्ट सोच, समझने में आसान और पैरामीटर को समायोजित करना।
- चलती औसत एक सामान्य और विश्वसनीय तकनीकी सूचक है जो बाजार के शोर को फ़िल्टर करता है और रुझानों की पहचान करता है।
- स्टॉप लॉस सेट करें, जो कि लाभ के कुछ हिस्सों को लॉक करने और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए है।
- केवल सरल पैरामीटर की आवश्यकता होती है और यह मात्रात्मक प्रवेश के लिए काम करता है।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि इस रणनीति के कई फायदे हैं, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं:
- चलती औसत में देरी की संभावना होती है और यह एक अल्पकालिक पलटाव से चूक सकता है।
- इस तरह की घटनाओं के बाद, कुछ लोगों को जेल में डाल दिया गया है।
- कोई पैरामीटर अनुकूलन नहीं किया गया है, गलत पैरामीटर सेटिंग रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है
- अन्य मापदंडों के संयोजन में कोई फ़िल्टरिंग नहीं है, और एक निश्चित गलत रिपोर्टिंग दर है।
इन जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, हम फ़िल्टरिंग अनुकूलन को अन्य संकेतकों के साथ जोड़ सकते हैं, बड़े पैमाने पर अल्पकालिक रुझान निर्णयों को शामिल कर सकते हैं, या मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन ढूंढ सकते हैं।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में अनुकूलित किया जा सकता हैः
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अन्य तकनीकी सूचक निर्णय जोड़ें, ट्रेडिंग सिस्टम बनाएं, रणनीति जीतने की दर बढ़ाएं। जैसे कि MACD, KD आदि सहायक निर्णय सूचक जोड़ें।
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स्टॉप लॉस में शामिल हों। ट्रैक स्टॉप या टाइम स्टॉप का उपयोग करके मुनाफे को लॉक करें और नुकसान को बढ़ाने से बचें।
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पैरामीटर का अनुकूलन करें। चलती औसत के आवधिक पैरामीटर को बदलने के लिए, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए। विभिन्न प्रकार के चलती औसत का परीक्षण भी किया जा सकता है।
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मशीन सीखने के फैसले को बढ़ाएं। यादृच्छिक वन, एलएसटीएम और अन्य एल्गोरिदम का उपयोग करें जो प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए कई कारकों को जोड़ते हैं।
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प्रवृत्ति में प्रवेश और बाहर निकलने के तर्क को अनुकूलित करें। प्रवृत्ति फ़िल्टर शर्तों को सेट करें और प्रवृत्ति के अंत में रिवर्स ऑपरेशन से बचें। बैच-प्लिन लॉजिक का उपयोग करने पर विचार करें।
संक्षेप
इस गतिशील समानांतर दरार रणनीति समग्र रूप से अच्छी तरह से अनुकूलित है के रूप में एक प्रवेश रणनीति के लिए मात्रा व्यापार. यह सरल है, समझने के लिए आसान है और संचालित करने के लिए, और कुछ वास्तविक प्रभाव है. यह भी बाद में परीक्षण और अनुकूलन के लिए एक बड़ा स्थान छोड़ दिया है. हम कर सकते हैं के आधार पर, और अधिक तकनीकी संकेतकों और मॉडल का परिचय, विकसित करने के लिए और अधिक प्रभावी मात्रा रणनीति.
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