किमिंग डबल शिफ्ट मीन रिवर्सन ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
HYE Mean Reversion SMA Strategy (HYE Mean Reversion SMA Strategy) एक ट्रेडिंग रणनीति है जो सरल चलती औसत और एक अपेक्षाकृत मजबूत संकेतक का उपयोग करती है। यह रणनीति शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग रणनीति के अंतर्गत आती है, जब कीमत चलती औसत से कुछ हद तक विचलित हो जाती है, तो RSI संकेतक के साथ मिलकर एक खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित नियमों पर आधारित हैः
जब 2-अवधि सरल चलती औसत 5-अवधि सरल चलती औसत की तुलना में 3% कम हो जाती है, तो इसे स्टॉक मूल्य विचलन के रूप में माना जाता है, जो एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है;
जब 2-अवधि सरल चलती औसत पर 5-अवधि सरल चलती औसत को पार किया जाता है, तो इसे मूल्य वापसी औसत के रूप में माना जाता है, जो एक बेचने का संकेत देता है;
5-अवधि आरएसआई सूचकांक के इंडेक्स मूविंग एवरेज के संयोजन से, अनावश्यक ट्रेडिंग से बचने के लिए केवल 30 से कम आरएसआई के साथ एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है और 70 से अधिक आरएसआई के साथ एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि कीमतों में अल्पकालिक उतार-चढ़ाव का उपयोग करके औसत मूल्य में वापसी के अवसरों को पकड़ने के लिए। जब कीमतें एक निश्चित मात्रा में गिरती हैं तो खरीदें, और जब कीमतें फिर से औसत रेखा के पास लौटती हैं तो बेचें, लाभ कमाने के लिए। साथ ही, आरएसआई संकेतक का उपयोग ओवरबॉट ओवरसोल की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, कुछ शोर व्यापार संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए।
रणनीति का विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
ऑपरेशन सरल, लागू करने में आसान और निगरानी की लागत कम है।
मूल्य में चलती औसत से विचलन की विशेषताओं का उपयोग करके, शॉर्ट-लाइन औसत में वापसी के अवसरों को पकड़ने के लिए, अच्छी तरह से ऐतिहासिक रीट्रेसिंग;
आरएसआई संकेतकों को व्यापार के शोर को फ़िल्टर करने में मदद मिलती है, जिससे कि वे उच्च और निम्न स्तरों पर नहीं जा सकते हैं।
विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए मापदंडों को लचीले ढंग से समायोजित करना;
केवल अधिक, केवल शून्य या द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग, विभिन्न प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए उपलब्ध है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
रिवर्स ट्रेडों पर निर्भर करता है कि क्या कीमतें औसत पर वापस आ सकती हैं, और यदि कीमतों में भारी बदलाव होता है, तो स्टॉप लॉस का जोखिम अधिक होता है;
अनुचित पैरामीटर सेट करने से बहुत अधिक ट्रेडिंग हो सकती है या अवसर खो सकते हैं;
रणनीतिक प्रदर्शन बाजार के साथ अधिक सहसंबंधित है, और क्षैतिज और अस्थिर बाजारों में खराब प्रदर्शन करता है।
क्या करें?
स्टॉप लॉस को उचित रूप से सेट करें और व्यक्तिगत नुकसान को नियंत्रित करें।
पैरामीटर को धीरे-धीरे अनुकूलित करें और लाभ वापसी अनुपात का आकलन करें;
स्टॉक इंडेक्स बढ़ाने की रणनीति के साथ अनुकूलनशीलता
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
विभिन्न चलती औसत संयोजनों का परीक्षण करके इष्टतम पैरामीटर की तलाश करना;
इस प्रकार, यह एक रणनीति है, जो अन्य संकेतकों और रुझानों की पहचान करने के साथ मिलकर रणनीति की सफलता को बढ़ाने का प्रयास करती है।
यह भी कहा गया है, “इसके अलावा, हम यह भी कह सकते हैं कि यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण कदम है।
इस प्रकार, व्यापारियों के लिए, व्यापारियों के लिए, व्यापारियों के लिए, व्यापारियों के लिए, व्यापारियों के लिए, व्यापारियों के लिए।
मशीन लर्निंग तकनीक के साथ अनुकूलित पैरामीटर का निर्माण।
संक्षेप
एक सरल और व्यावहारिक शॉर्ट-लाइन औसत रिटर्न ट्रेडिंग रणनीति है। यह एक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए कीमतों के सापेक्ष चलती औसत के विचलन का उपयोग करता है, और आरएसआई के साथ शोर को फ़िल्टर करता है, और रिटर्न में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह रणनीति सरल है, इसे लागू करना आसान है, और इसे बाजार की स्थिति के अनुसार मापदंडों को समायोजित करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। लेकिन रिटर्न की अनिश्चितता और स्टॉप-लॉस जोखिम पर भी ध्यान दिया जाना चाहिए, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए उचित रूप से अनुकूलित किया जाना चाहिए।
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
strategy("HYE Mean Reversion SMA [Strategy]", overlay = true )
//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
tradeDirection = input(title="Trade Direction", type=input.string,
options=["Long Only", "Short Only", "Both"], defval="Long Only")
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)
percentAboveToSell = input(title = "Percent above to sell %", defval = 3)
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2)
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30)
rsiLevelforSell = input(title = "Minimum Rsi Level for Sell", defval = 70)
longOK = (tradeDirection == "Long Only") or (tradeDirection == "Both")
shortOK = (tradeDirection == "Short Only") or (tradeDirection == "Both")
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=2020, minval=1800, maxval=2100)
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=31, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=12, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
inDateRange = true
//Strategy calculation
rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA = ema(rsiValue, 5)
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA = sma(source, bigMAPeriod)
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]
sellMA = ((100 + percentAboveToSell) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]
if(crossunder(smallMA, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and inDateRange and longOK)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
if(crossover(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
strategy.close("BUY")
if(crossover(smallMA, sellMA) and rsiEMA > rsiLevelforSell and inDateRange and shortOK)
strategy.entry("SELL", strategy.short)
if(crossunder(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
strategy.close("SELL")