एसटीआई सूचक और हॉल चलती औसत पर आधारित मात्रात्मक व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-18 16:56:22
टैगः

अवलोकन

इस रणनीति का नाम TSI इंडिकेटर और हुल मूविंग एवरेज पर आधारित क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीति है। मुख्य विचार स्टॉक, क्रिप्टोकरेंसी या विदेशी मुद्रा में रुझानों की पहचान करना है।

रणनीति तर्क

रणनीति मूल्य रुझानों और गति को निर्धारित करने के लिए एसटीआई संकेतक का उपयोग करती है। एसटीआई संकेतक मूल्य परिवर्तन दर के दोहरे चिकनी चलती औसत पर आधारित है। यह एसटीआई मूल्य अपने चलती औसत के ऊपर पार होने पर खरीद संकेत उत्पन्न करता है, और नीचे पार होने पर संकेत बेचता है।

यह रणनीति कीमत के रुझानों को निर्धारित करने के लिए हॉल मूविंग एवरेज का भी उपयोग करती है। हॉल मूविंग एवरेज को डबल वेटेड मूविंग एवरेज के साथ बनाया गया है और प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकता है। जब तेज रेखा धीमी रेखा के ऊपर से गुजरती है तो एक अपट्रेंड की पहचान की जाती है, और नीचे से गुजरते समय एक डाउनट्रेंड।

जब एसटीआई संकेतक एक संकेत उत्पन्न करता है, यदि हुल मूविंग एवरेज एक ही दिशा में प्रवृत्ति की पुष्टि करता है, तो संबंधित ट्रेडिंग संकेत ट्रिगर किए जाएंगे। इसके अलावा, रणनीति प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए कैंडलस्टिक निकायों की दिशा की भी जांच करती है। संकेत केवल तभी उत्पन्न होते हैं जब संकेतक संकेत, हुल संकेत और कैंडलस्टिक शरीर की दिशा सभी लगातार संरेखित होती हैं।

लाभ विश्लेषण

प्रवृत्ति, गति और चलती औसत के संकेतकों को जोड़कर, यह रणनीति प्रभावी रूप से बाजार के रुझानों की शुरुआत की पहचान कर सकती है और अत्यधिक झूठे संकेतों से बच सकती है। दो बार चिकनी चलती औसत कुछ शोर को भी फ़िल्टर करती है।

एकल संकेतक रणनीतियों की तुलना में, यह रणनीति कई संकेतकों को जोड़कर संकेतों को फ़िल्टर करती है, जो संकेतों की गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकती है। कई पुष्टिकरण स्थितियां भी संकेतों को ट्रिगर होने पर अत्यधिक विश्वसनीय बनाती हैं।

जोखिम विश्लेषण

यद्यपि यह रणनीति प्रभावी रूप से प्रवृत्ति की शुरुआत की पहचान कर सकती है, लेकिन यह बाजार समेकन के दौरान कुछ झूठे संकेत और ओवर-ट्रेडिंग उत्पन्न कर सकती है। अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स भी अनावश्यक निकास का कारण बन सकती हैं।

जोखिमों को कम करने के लिए, पतवार अवधि या एसटीआई मापदंडों को तदनुसार समायोजित किया जा सकता है। नियंत्रण हानि के लिए भी स्टॉप जोड़े जा सकते हैं। अनुकूलन के दौरान, सर्वोत्तम मापदंडों के लिए उच्च संकेत-शोर अनुपात सुनिश्चित करने के लिए ध्यान देने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

पतवार चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित करें और झूठे संकेतों को फ़िल्टर करें
संवेदनशीलता और स्थिरता को संतुलित करने के लिए एसटीआई मापदंडों को अनुकूलित करें
हानि के आकार को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियाँ जोड़ें
अल्पकालिक शोर फ़िल्टर करने के लिए संकेत लंबाई समायोजित करें
विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं पर परीक्षण
सिग्नल सत्यापन के लिए अन्य संकेतक शामिल करें

निष्कर्ष

यह रणनीति बाजार के रुझानों की पुष्टि के बाद ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए टीएसआई संकेतक और हॉल मूविंग एवरेज को जोड़ती है। रणनीति में उच्च समय और संकेत गुणवत्ता है। पैरामीटर अनुकूलन और रणनीति संयोजन के माध्यम से, जोखिमों को कम करते हुए लाभप्रदता में काफी सुधार किया जा सकता है। यह रणनीति मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों की पहचान के लिए उपयुक्त है, और विशेष रूप से क्रिप्टोक्यूरेंसी और विदेशी मुद्रा बाजारों में आशाजनक अनुप्रयोग संभावनाएं हैं।

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("TSI/HullMA/VWMA strategy", shorttitle="TSI/HullMA/VWMA", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=420, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
TP = input(defval=200.00, title="TargetPoint in $", type=float, step=1)
SL = input(defval=-2000.00, title="StopLoss in $", type=float, step=1)
signal = input(title="Signal Length",  defval=6)
keh=input(title="HullMA cross",defval=2)
a=input(title="VWMA",defval=2)
long=35,short=35,linebuy=4,linesell=-4,ot=1,p=ohlc4[0]
double_smooth(src, long, short) =>
    fist_smooth = ema(src, long)
    ema(fist_smooth, short)
pc = change(p)
rvwma=vwma(p,round(a))
rvwma2=vwma(p,round(a*2))
n2ma=2*wma(p,round(keh/2))
nma=wma(p,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(p[1],round(keh/2))
nma1=wma(p[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
hullbuy=n1>n2 and n1>n2[1] and rvwma>rvwma2
hullsell=n1<n2 and n1<n2[1] and rvwma<rvwma2
candlebuy=ohlc4[0]>ohlc4[1] and ohlc4[0]>ohlc4[2] and ohlc4[0]>ohlc4[3]
candlesell=ohlc4[0]<ohlc4[1] and ohlc4[0]<ohlc4[2] and ohlc4[0]<ohlc4[3]
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
strategy.entry("buy", true, na, when = tsi_value>ema(tsi_value, signal) and candlebuy and hullbuy)
strategy.entry("sell", false, na, when = tsi_value<ema(tsi_value, signal) and candlesell and hullsell)
strategy.close_all(when = strategy.openprofit>TP or strategy.openprofit<SL)

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित