द्विपद चलती औसत प्रवृत्ति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
द्विपदीय चलती औसत (Binomial Moving Average, संक्षिप्त नाम BMA) एक नया प्रकार का चलती औसत सूचक है। यह औसत मूल्य की गणना करने के लिए द्विपदीय कारक के आधे हिस्से का उपयोग करता है। इसकी गणना की विधि अद्वितीय, चिकनी और व्यावहारिक है।
इस रणनीति में तेजी से बीएमए और धीमी गति से बीएमए का संयोजन होता है, जो एमएसीडी के समान एक ट्रेडिंग सिग्नल बनाता है, जो एक प्रवृत्ति-अनुवर्ती रणनीति है। यह कई चक्रों के लिए उपयुक्त है और मध्यम-लंबी रेखा संचालन के लिए उपयुक्त है।
रणनीतिक विवरण
नीति का नाम
द्विआधारी चलती औसत प्रवृत्ति रणनीति
रणनीति सिद्धांत
एक द्विपद चलती औसत (बीएमए) की गणना करें। यह उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित चक्र की लंबाई के आधार पर द्विपद गुणांक की गणना करता है, फिर इसका आधा मूल्य भारित औसत मूल्य के रूप में लेता है। उदाहरण के लिए, यदि चक्र की लंबाई 5 है, तो 9 द्विपद गुणांक की गणना करें, और इसका आधा भारित औसत लें। इससे हाल ही में कई K लाइनों का वजन अधिक होता है, और बेहतर चिकनाई होती है।
एक तेज BMA चक्र और एक धीमी BMA चक्र सेट करें। तेज BMA मूल्य परिवर्तनों के प्रति अधिक संवेदनशील है, धीमी BMA अधिक स्थिर है। उनके क्रॉसिंग से ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं।
जब तेज बीएमए पर धीमी बीएमए से गुजरता है, तो अधिक करें; जब तेज बीएमए के नीचे धीमी बीएमए से गुजरता है, तो खाली करें। मैदान में प्रवेश करने के बाद, रिवर्स सिग्नल आने तक अपनी स्थिति बनाए रखें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि बीएमए सूचकांक की गणना करने का तरीका नया है, यह चलती औसत के फायदे को बढ़ाता है और इसे चिकनी और व्यावहारिक बनाता है। ईएमए और एसएमए की तुलना में, बीएमए हाल की कुछ के-लाइनों पर अधिक वजन रखता है, और अधिक ऐतिहासिक जानकारी भी रखता है। इससे यह बेहतर प्रवृत्ति को पकड़ सकता है और कम झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है।
इसके अलावा, तेजी से धीमी गति से बीएमए के संयोजन ने चलती औसत के लाभों का पूरा उपयोग किया, जो बहुत सारे शोर को फ़िल्टर करता है और केवल रुझान मोड़ पर व्यापारिक संकेत देता है। रणनीति स्वयं तर्क के साथ सरल है, इसे समझने और लागू करने में आसान है, और मध्यम और लंबी रेखा संचालन के लिए उपयुक्त है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के मुख्य जोखिम हैंः
सभी ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीतियों की तरह, जब ट्रेंड रिवर्स होता है तो नुकसान उठाना आसान होता है। समाधान स्टॉप लॉस सेट करना है, या बीएमए को अधिक संवेदनशील बनाने के लिए पैरामीटर का अनुकूलन करना है।
गलत बीएमए पैरामीटर सेटिंग रणनीति के प्रभाव को भी प्रभावित कर सकती है। यदि तेज बीएमए बहुत संवेदनशील है, तो झूठे संकेतों में वृद्धि होगी; यदि धीमी बीएमए बहुत पीछे है, तो रुझान के अवसरों को याद किया जा सकता है। सबसे अच्छा पैरामीटर खोजने के लिए बहु-संयोजन परीक्षण की आवश्यकता है।
इस रणनीति में डिफ़ॉल्ट रूप से पूर्ण पोजीशन ट्रेडिंग की अनुमति दी गई है, जो जोखिम वरीयताओं के अनुसार पोजीशन प्रबंधन को सेट करती है, जिससे एकल हानि कम हो जाती है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति का मुख्य अनुकूलन बीएमए स्वयं और संयोजन पैरामीटर के परीक्षण के लिए है।
चक्र सेटिंगः विभिन्न तेज बीएमए चक्रों और धीमी बीएमए चक्रों का परीक्षण करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए। आम तौर पर तेज चक्र 10-30 और धीमी चक्र 20-60 के बीच होते हैं।
बीएमए भारः विभिन्न भार वितरण तरीकों का परीक्षण किया जा सकता है, जो पूरे भाग में द्विपद गुणांक का आधा है, या हाल ही में कई के-लाइनों पर अधिक जोर दिया गया है। यह बीएमए की चिकनाई को और बढ़ा सकता है।
फ़िल्टर शर्तें: अनुचित संकेतों से बचने के लिए मूल्य ब्रेकडाउन, लेनदेन की मात्रा में वृद्धि आदि फ़िल्टर शर्तें सेट की जा सकती हैं
स्टॉप लॉस तंत्र, स्टॉक मैनेजमेंट और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए भी परीक्षण किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति में पहली बार द्विआधारी चलती औसत का एक अनूठा सूचक पेश किया गया है, जो चलती औसत की गणना के तरीके को बढ़ाता है, जिससे रणनीति की समग्र व्यावहारिकता और स्थिरता दोनों में वृद्धि होती है। तेज बीएमए और धीमी बीएमए के क्रॉसिंग से सरल और प्रभावी व्यापारिक संकेत उत्पन्न होते हैं। इस रणनीति के चिकनाई मापदंडों और जोखिम नियंत्रण में आगे अनुकूलन के लिए जगह है। यह एक बहुत ही आशाजनक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है।
/*backtest
start: 2022-12-07 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © HosseinDaftary
//@version=4
strategy("Binomial Moving Average","BMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100 ,max_bars_back=96)
//Binomial Moving Average:This type of moving average that is made by myself and i did not see anywhere before uses the half of binomial cofficients for
//averaging the prices for example if the period be 5 then we use the 9 degree binomial cofficients(that yields 10 cofficients) and use half of them.
//we use 126/256 for last bar,84/256,36/256,9/256 and finally use 1/256 for 5th bar. Seemingly this MA works better than EMA.
fa_ma=input(title='Fast MA',defval=10)
sl_ma=input(title='Slow MA',defval=30)
fac(n)=>
fact=1
for i= 1 to n
fact:=fact*i
fact
cof= array.new_float(sl_ma)
hn_ma(price,length)=>
sum=1.0
sum1=0.0
array.set(cof,length-1,1)
for i=2 to length
array.set(cof,length-i,fac(2*length-1)/(fac(i-1)*fac(2*length-i)))
sum:=sum+array.get(cof,length-i)
for i=0 to length-1
array.set(cof,i,array.get(cof,i)/sum)
sum1:=sum1+array.get(cof,i)*price[i]
sum1
hn1=plot(hn_ma(close,sl_ma) , color=#00ff00)
hn2=plot(hn_ma(close,fa_ma) ,color=#ff0000)
fill(hn1,hn2,color=hn_ma(close,fa_ma)>hn_ma(close,sl_ma)?color.green:color.red)
longCondition = crossover(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = crossunder(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)