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डबल ईएमए और मूल्य अस्थिरता सूचकांक पर आधारित मात्रात्मक व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-18 11:26:49
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अवलोकन

इस रणनीति को मूविंग एवरेज इंडिकेटर और प्राइस वोलाटिलीटी कॉम्बिनेशन स्ट्रैटेजी कहा जाता है। यह एक व्यापक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (डीईएमए) और प्राइस वोलाटिलीटी इंडेक्स को जोड़ती है।

सिद्धांत

इस रणनीति के दो भाग हैंः

  1. डीईएमए संकेतक. यह संकेतक 20-दिवसीय और 2-दिवसीय घातीय चलती औसत की गणना करता है. यह ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करता है जब कीमत ऊपर से 2-दिवसीय रेखा से टूटती है या नीचे से 20-दिवसीय रेखा से टूटती है.

  2. (उच्चतम मूल्य - निम्नतम मूल्य) / बंद मूल्य अस्थिरता सूचकांक। यह सूचकांक एक अवधि के भीतर कीमतों के उतार-चढ़ाव की सीमा को दर्शाता है। यहां हम पिछले 20 बारों में अस्थिरता सूचकांक के 16 दिन के सरल चलती औसत की गणना करते हैं। जब वर्तमान बार की अस्थिरता इस औसत मूल्य से अधिक या कम होती है, तो यह व्यापार संकेत उत्पन्न करता है।

दोनों भागों के संकेतों को मिलाया जाता है. यदि डीईएमए और अस्थिरता सूचकांक एक ही समय में संकेत देते हैं, तो अंतिम लंबी या छोटी ट्रेडिंग ऑर्डर उत्पन्न हो जाएगी.

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. कई संकेतकों का संयोजन झूठे संकेतों को कम कर सकता है और संकेत की विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है।

  2. 20 दिवसीय रेखा प्रभावी रूप से मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों की पहचान कर सकती है, और 2 दिवसीय रेखा अल्पकालिक उतार-चढ़ावों को पकड़ सकती है, जिससे संयोजन विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हो सकता है।

  3. अस्थिरता सूचकांक बाजार अस्थिरता और व्यापार के अवसरों को प्रभावी ढंग से प्रतिबिंबित कर सकता है।

  4. मापदंडों को समायोजित करके यह विभिन्न उत्पादों और चक्र बाजारों के अनुकूल हो सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. कम अस्थिरता के रुझानों में, अस्थिरता सूचकांक गलत संकेत उत्पन्न कर सकता है। अन्य तरलता संकेतकों के साथ फ़िल्टरिंग मदद कर सकती है।

  2. तेजी से एकतरफा बाजारों में, दोहरे ईएमए में देरी हो सकती है। पैरामीटर को उचित रूप से छोटा करना या अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करना मदद कर सकता है।

  3. कई संकेतकों की बढ़ती जटिलता भी अति-अनुकूलन के जोखिम को बढ़ाती है। व्यापक बैकटेस्टिंग और पैरामीटर स्थिरता परीक्षण की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ने से प्रति ऑर्डर हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।

  2. अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विभिन्न उत्पादों और चक्रों के लिए मापदंडों का अनुकूलन करना।

  3. सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए तरलता और अस्थिरता संकेतकों को बढ़ाना।

  4. गतिशील पैरामीटर और वजन समायोजन प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ना।

निष्कर्ष

डबल ईएमए और अस्थिरता सूचकांक के संयोजन से, यह रणनीति ट्रेंडिंग और अस्थिर बाजारों दोनों में अच्छा ट्रेडिंग प्रदर्शन प्राप्त कर सकती है। कुछ जोखिम भी हैं जिन्हें आगे अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता होती है। लेकिन कुल मिलाकर, रणनीति विचार स्पष्ट है और इसका व्यावहारिक मूल्य है।

/*backtest
start: 2023-11-17 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
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//  Copyright by HPotter v1.0 12/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength) =>
    pos = 0.0
    xPrice = (high-low)/close
    xPriceHL = (high-low)
    xPrice1 = input_percentorprice ? xPrice * 100: xPriceHL
    xPrice1SMA = ta.sma(math.abs(xPrice1), input_smalength)
    pos := xPrice1SMA[input_barsback] > math.abs(xPrice1) ? 1 :
    	     xPrice1SMA[input_barsback] < math.abs(xPrice1) ? -1 : nz(pos[1], 0)
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & (H-L)/C Histogram', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ (H-L)/C Histogram  ═════●'
input_barsback = input(20, title="Look Back", group=I2)
input_percentorprice = input(false, title="% change", group=I2)
input_smalength = input(16, title="SMA Length", group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosHLCH = HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosHLCH == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosHLCH == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
    strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)
अधिक

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