EVWMA संकेतक पर आधारित प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति ईवीडब्लूएमए सूचक पर आधारित एक सरल प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह रणनीति ईवीडब्लूएमए सूचक का निर्माण तेज और धीमी रेखाओं का उपयोग करके करती है, तेज रेखा पर धीमी रेखा को पार करते समय अधिक करते हैं, और धीमी रेखा के नीचे खाली करते हैं, जिससे प्रवृत्ति ट्रैकिंग होती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य सूचक EVWMA है, जो एक लचीलापन-भारित चलती औसत है। यह कीमतों और लेनदेन की मात्रा के बारे में जानकारी के साथ-साथ अपने स्वयं के गणना चक्र की लंबाई के माध्यम से गतिशील रूप से बाजार की प्रवृत्ति को दर्शाता है।
विशेष रूप से, एक तेज लाइन के लिए गणना चक्र की लंबाई नवीनतम 10 के लाइनों के लेनदेन की मात्रा का योग है, और एक धीमी लाइन के लिए गणना चक्र की लंबाई नवीनतम 20 के लाइनों के लेनदेन की मात्रा का योग है। प्रत्येक के लाइन के लिए ईवीडब्ल्यूएमए की गणना की जाती है, जो पिछले दिन के ईवीडब्ल्यूएमए × (चक्र की लंबाई-वर्तमान के लाइन वॉल्यूम) + वर्तमान के लाइन समापन मूल्य × वर्तमान के लाइन वॉल्यूम) / चक्र की लंबाई के फार्मूले के अनुसार है। इस प्रकार, कीमत और लेनदेन की जानकारी को एक साथ जोड़ा जाता है।
जब तेज रेखा पर धीमी रेखा को पार करते हैं, तो खरीद शक्ति बढ़ जाती है, अधिक करते हैं; जब तेज रेखा के नीचे धीमी रेखा को पार करते हैं, तो बेचने की शक्ति बढ़ जाती है, खाली कर देते हैं। इस तरह की धीमी रेखा संयोजन के माध्यम से, बाजार के रुझानों को गतिशील रूप से पकड़ना और प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति को लागू करना संभव है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ ईवीडब्ल्यूएमए सूचक के गतिशील चक्र डिजाइन का उपयोग करना है, जो कीमतों और लेनदेन की मात्रा में परिवर्तन के लिए अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देता है, वास्तविक समय में बाजार के रुझानों को पकड़ने के लिए, जो ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति के लिए बहुत उपयुक्त है। इसके अलावा, पारंपरिक चलती औसत जैसे संकेतकों के विपरीत, यह मूल्य और लेनदेन की मात्रा की जानकारी को जोड़ता है, जो झूठे ब्रेक को फ़िल्टर कर सकता है।
जोखिम और समाधान
इस रणनीति का मुख्य जोखिम ईवीडब्ल्यूएमए सूचक पैरामीटर सेटिंग की समस्या है। यदि फास्ट लाइन और धीमी लाइन चक्र गलत तरीके से सेट किए जाते हैं, तो यह बहुत सारे झूठे संकेत पैदा कर सकता है। इसके अलावा, प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति स्वयं ही प्रवृत्ति के परिणामों के विपरीत होती है।
इन समस्याओं को हल करने के लिए, पैरामीटर को अनुकूलित करके, फास्ट लाइन और धीमी लाइन के लिए गणना चक्र को समायोजित करके, पैरामीटर का इष्टतम संयोजन ढूंढना संभव है। साथ ही, नुकसान के जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट करना संभव है। महत्वपूर्ण डेटा के प्रकाशन जैसे समय पर जब बाजार में महत्वपूर्ण बदलाव हो सकते हैं, तो इस अवधि से बचने के लिए एक निलंबन रणनीति पर विचार किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में आगे अनुकूलन के लिए भी जगह है। उदाहरण के लिए, रणनीति की स्थिरता को बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों जैसे कि ट्रेड वॉल्यूम ब्रेकडाउन, ब्रिन बैंड आदि को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है। इसके अलावा, विभिन्न किस्मों और विभिन्न समय अवधि के लिए पैरामीटर संयोजनों के लिए इष्टतम मूल्य भिन्न हो सकते हैं।
ट्रेडिंग के दृष्टिकोण से, जोखिम को नियंत्रित करने के लिए गतिशील स्टॉप लॉस, स्टॉप लॉस ट्रैकिंग और अन्य तरीकों को डिजाइन करना संभव है। इसके अलावा, विभिन्न किस्मों और विभिन्न समय अवधि के लिए पैरामीटर संयोजन के इष्टतम मूल्य भिन्न हो सकते हैं। पैरामीटर अनुकूलन तंत्र स्थापित किया जा सकता है, वास्तविक समय डेटा के आधार पर पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति में ईवीडब्ल्यूएमए सूचकांक के गतिशील चक्र डिजाइन और लेनदेन की मात्रा की जानकारी के विचार का उपयोग करके एक सरल और प्रभावी प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति का निर्माण किया गया है। यह कीमत में बदलाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया दे सकता है और बाजार की प्रवृत्ति को पकड़ सकता है। पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण आदि के माध्यम से रणनीति की स्थिरता को और बढ़ाया जा सकता है। यह रणनीति विचार नया है और आगे की खोज और आवेदन के लायक है।
/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
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period: 1d
basePeriod: 1h
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*/
//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA Cross Strategy", shorttitle="EVWMA Cross", overlay=true)
// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length", type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length", type = input.integer)
// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)
// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)
// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)
// Plot
plot(fast_evwma, title = "EVWMA Fast", linewidth = 2, color = color.red)
plot(slow_evwma, title = "EVWMA Slow", linewidth = 2, color = color.green)
// Strategy
strategy.entry("Long", true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))