डबल चलती औसत पर आधारित मूल्य अस्थिरता ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-08 16:44:22
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अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार बाजार के रुझानों का न्याय करने के लिए मूल्य अस्थिरता का उपयोग करना है। जब अस्थिरता बढ़ जाती है, तो इसका मतलब है कि बाजार एक नई प्रवृत्ति बना रहा है। और जब अस्थिरता कम हो जाती है, तो इसका मतलब है कि वर्तमान प्रवृत्ति समाप्त हो रही है। यह रणनीति कीमत के प्रतिशत परिवर्तन की गणना करती है और फिर इसे दोहरी चलती औसत के साथ फ़िल्टर करती है ताकि मूल्य अस्थिरता को दर्शाने वाला संकेतक प्राप्त हो सके। यह संकेतकों को खरीदने के संकेत उत्पन्न करता है जब संकेतक अपनी संकेत रेखा के ऊपर से गुजरता है, और नीचे से गुजरते समय संकेत बेचता है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले मूल्य में प्रतिशत परिवर्तन की गणना करती हैः

i=(src/nz(src[1], src))*100

फिर यह प्रारंभिक अस्थिरता संकेतक pmol2 प्राप्त करने के लिए एक 35-अवधि चलती औसत के साथ i को फ़िल्टर करता है। अंतिम संकेतक pmol प्राप्त करने के लिए Pmol2 को फिर से 20-अवधि चलती औसत के साथ फ़िल्टर किया जाता है। अंत में, pmol के 10-अवधि चलती औसत का उपयोग सिग्नल लाइन pmols के रूप में किया जाता है। जब pmol pmols के ऊपर पार होता है तो खरीदें और जब नीचे पार होता है तो बेचें।

लाभ विश्लेषण

डबल एमए फ़िल्टरिंग अस्थिरता को अच्छी तरह से निकालती है और शोर को फ़िल्टर करती है।
प्रतिशत परिवर्तन की गणना मूल्य परिवर्तन को बढ़ाता है, जिससे प्रवृत्ति परिवर्तन अधिक दिखाई देते हैं।
लाभ मॉडल स्पष्ट हैः प्रवृत्ति की शुरुआत में खरीदें, प्रवृत्ति के अंत में बेचें।

जोखिम विश्लेषण

दोहरी फ़िल्टरिंग कुछ देरी का कारण बनती है।
प्रतिशत परिवर्तन की गणना मूल्य आयाम के प्रति संवेदनशील है।
बुल-बियर संक्रमण पर समय पर बाहर निकलने की जरूरत है।

अनुकूलन दिशाएँ

प्रवृत्ति पकड़ने में सुधार के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें।
मूल्य परिवर्तन की गणना के विभिन्न तरीकों का प्रयोग करें।
गलत संकेतों से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ें।

सारांश

यह रणनीति प्रतिशत परिवर्तन और डबल एमए फ़िल्टरिंग का उपयोग मूल्य अस्थिरता को निकालने और प्रवृत्ति परिवर्तनों का न्याय करने के लिए करती है। यह अपेक्षाकृत परिपक्व तकनीकी संकेतक रणनीतियों से संबंधित है। रणनीति में अच्छी प्रवृत्ति पकड़ने की क्षमता है लेकिन मध्यम मोड़ बिंदु पहचान क्षमता है। पैरामीटर ट्यूनिंग और सहायक स्थितियों को जोड़ने के माध्यम से अनुकूलित कर सकते हैं।

/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Strategy for DPMO", overlay=true)

src=input(close, title="Source")
length1=input(35, title="First Smoothing")
length2=input(20, title="Second Smoothing")
siglength=input(10, title="Signal Smoothing")
ebc=input(false, title="Enable Bar Colors")

upSign = '↑' // indicates the indicator shows uptrend
downSign = '↓' // incicates the indicator showing downtrend
exitSign ='x' //indicates the indicator uptrend/downtrend ending

calc_csf(src, length) => 
	sm = 2.0/length
	csf=(src - nz(csf[1])) * sm + nz(csf[1])
	csf
i=(src/nz(src[1], src))*100
pmol2=calc_csf(i-100, length1)
pmol=calc_csf( 10 * pmol2, length2)
pmols=ema(pmol, siglength)
d=pmol-pmols
hc=d>0?d>d[1]?lime:green:d<d[1]?red:orange

buyDPMO = hc==lime and hc[1]!=lime
closeBuyDPMO = hc==green and hc[1]!=green
sellDPMO = hc==red and hc[1]!=red
closeSellDPMO = hc==orange and hc[1]!=orange

plotshape(buyDPMO, color=lime, style=shape.labelup, textcolor=#000000, text="DPMO", location=location.belowbar, transp=0)
plotshape(closeBuyDPMO, color=green, style=shape.labelup, textcolor=#ffffff,  text="X", location=location.belowbar, transp=0)
plotshape(sellDPMO, color=red, style=shape.labeldown, textcolor=#000000, text="DPMO", location=location.abovebar, transp=0)
plotshape(closeSellDPMO, color=orange, style=shape.labeldown, textcolor=#ffffff,  text="X", location=location.abovebar, transp=0)
barcolor(ebc?hc:na)


strategy.entry("Long", strategy.long, when=buyDPMO)
strategy.close("Long", when=closeBuyDPMO or sellDPMO)   
strategy.entry("Short", strategy.short, when=sellDPMO)
strategy.close("Short", when=closeSellDPMO or buyDPMO)

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