डबल मूविंग एवरेज अंतराल सफलता रणनीति के आधार पर
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति विभिन्न चक्रों के लिए औसत रेखाओं की गणना करके कम जोखिम वाले रुझानों को ट्रैक करने के लिए महत्वपूर्ण औसत रेखाओं को तोड़ने के लिए कीमतों को निर्धारित करती है।
रणनीति सिद्धांत
जब 10 दिन की औसत रेखा पर 200 दिन की औसत रेखा पार हो और 20 दिन की औसत रेखा पर 50 दिन की औसत रेखा पार हो, तो अधिक करें; जब 10 दिन की औसत रेखा के नीचे 200 दिन की औसत रेखा पार हो और 20 दिन की औसत रेखा के नीचे 50 दिन की औसत रेखा पार हो, तो खाली करें। यहां दोहरी औसत रेखा के आधार पर निर्णय लिया जाता है, तो एक झूठी सफलता को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है।
रणनीति पहले चार अलग-अलग चक्रों की सूचकांक चलती औसत (ईएमए) की गणना करती है, जिसमें 10 दिन की रेखा अल्पकालिक प्रवृत्ति को दर्शाती है, 20 दिन की रेखा मध्यम अवधि की प्रवृत्ति को दर्शाती है, 50 दिन की रेखा मध्यम अवधि की प्रवृत्ति को दर्शाती है, और 200 दिन की रेखा दीर्घकालिक प्रवृत्ति को दर्शाती है। जब एक अल्पकालिक प्रवृत्ति रेखा पर पार या नीचे लंबी अवधि की प्रवृत्ति रेखा को पार करती है, तो यह दर्शाता है कि कीमतों में एक बड़ा ऊपर या नीचे की ओर टूटने की संभावना है। लेकिन यदि केवल एक लाइन औसत के आधार पर निर्णय लिया जाता है, तो झूठी टूटने की संभावना है। इसलिए रणनीति दोहरी औसत का उपयोग करती हैः 10 दिन और 200 दिन की रेखाएं अल्पकालिक प्रवृत्ति संबंधों को निर्धारित करने के लिए पहला प्रवेश द्वार हैं, और 20 दिन और 50 दिन की रेखाएं मध्यम अवधि के प्रवृत्ति संबंधों को निर्धारित करने के लिए दूसरा प्रवेश द्वार हैं। केवल जब दोनों प्रवेश द्वारों के परिणाम एक समान होते हैं, तो एक व्यापार संकेत उत्पन्न होता है।
इस प्रकार, डबल-समान-रेखा फ़िल्टरिंग के माध्यम से, एक झूठी दरार की संभावना को कम किया जा सकता है, जिससे उत्पन्न ट्रेडिंग सिग्नल अधिक विश्वसनीय हो जाते हैं।
रणनीतिक लाभ
- दोहरी समरेखा निर्णय का उपयोग करें, झूठी दरारों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करें, सिग्नल अधिक विश्वसनीय है
- बहु-समय चक्र भागीदारी, अधिक व्यापक और सावधानीपूर्वक निर्णय प्रक्रिया
- पैरामीटर सेटिंग सरल, समझने और उपयोग करने में आसान
रणनीतिक जोखिम
- प्रवृत्ति का पालन करने की क्षमता, लेकिन पलटने के अवसरों का उपयोग नहीं करना
- रुझान में बदलाव होने पर स्टॉप लॉस अधिक हो सकता है
- लंबे समय तक ऐतिहासिक डेटा के समर्थन की आवश्यकता होती है, नए शेयरों या कम डेटा के साथ कम प्रभावी हो सकता है
औसत रेखा के टूटने की तीव्रता को उचित छूट देकर सुधार किया जा सकता है, या अन्य संकेतकों को जोड़कर अनुकूलित किया जा सकता है जैसे कि लेनदेन की पुष्टि।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- लेन-देन की मात्रा में वृद्धि की पुष्टि करना। लेन-देन की मात्रा से कीमतों के टूटने की पुष्टि की जा सकती है, कम मात्रा में झूठे टूटने के साथ प्रवेश से बचा जा सकता है।
- अन्य संकेतकों के साथ, जैसे कि MACD, KDJ आदि सहायक के रूप में। अधिक संकेतकों से सिस्टम की स्थिरता में सुधार हो सकता है।
- स्वचालित अनुकूलन पैरामीटर 10 दिन, 20 दिन और इतने पर आनुवांशिक एल्गोरिदम के माध्यम से अनुकूलन औसत रेखा जैसे पैरामीटर सेटिंग, विभिन्न बाजार की स्थिति के लिए अनुकूलित
कुल मिलाकर, यह रणनीति एक स्थिर प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली के निर्माण के लिए पैरामीटर अनुकूलन, लेन-देन की मात्रा और अन्य संकेतकों के साथ-साथ द्वि-समानता रेखा पर केंद्रित है।
संक्षेप
इस रणनीति के लिए कुल मिलाकर एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति का पालन करने की रणनीति है. यह दोहरी औसत के रूप में मुख्य व्यापार निर्णय के आधार के रूप में, दोहरी फिल्टर के माध्यम से कम झूठी तोड़ने की संभावना, उत्पन्न संकेत अधिक विश्वसनीय है. साथ ही, पैरामीटर सेट सरल है, उपयोग करने के लिए आसान है. बेहतर जोखिम प्रबंधन और आगे के अनुकूलन के लिए अभी भी बहुत जगह है, और अधिक स्थिर और लाभदायक रणनीति बना सकते हैं.
/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2023-12-13 02:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Advancing Our Basic Strategy", overlay=true)
ema10 = ema(close, 10)
ema20 = ema(close, 20)
ema50 = ema(close, 50)
ema200 = ema(close, 200)
long = ema10 > ema200 and ema20 > ema50
short = ema10 < ema200 and ema20 < ema50
longcondition = long and long[10] and not long[11]
shortcondition = short and short[10] and not short[11]
closelong = ema10 < ema200 or ema20 < ema50 and not long[11]
closeshort = ema10 > ema200 or ema20 > ema50 and not short[11]
plot(ema10, title="10", color=green, linewidth=2)
plot(ema20, title="20", color=red, linewidth=3)
plot(ema50, title="50", color=purple, linewidth=2)
plot(ema200, title="200", color=blue, linewidth=3)
testPeriodStart = timestamp(2018,8,1,0,0)
testPeriodStop = timestamp(2038,8,30,0,0)
if time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop
strategy.entry("Long", strategy.long, 1, when=longcondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, 1, when=shortcondition)
strategy.close("Long", when = closelong)
strategy.close("Short", when = closeshort)