डबल मूविंग एवरेज और FRAMA इंडिकेटर पर आधारित लॉन्ग-शॉर्ट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति पहले 13 चक्रों और 26 चक्रों की सरल चलती औसत की गणना करती है, और फिर FRAMA सूचक की गणना करती है। जब तेज रेखा नीचे से ऊपर की ओर धीमी रेखा को तोड़ती है तो अधिक करें, जब तेज रेखा ऊपर से नीचे की ओर धीमी रेखा को तोड़ती है या जब FRAMA सूचक ऊपर से नीचे की ओर समापन मूल्य को तोड़ती है तो पस्त करें।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से द्वि-समानता रेखा के क्रॉसिंग का उपयोग करके व्यापारिक संकेतों का निर्माण करती है। जब अल्पकालिक औसत नीचे से ऊपर की ओर लंबी अवधि के औसत को तोड़ता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार में उतार-चढ़ाव है, और अधिक है; जब अल्पकालिक औसत ऊपर से नीचे की ओर लंबी अवधि के औसत को तोड़ता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार में बदलाव होने वाला है, और बराबरी पर है।
साथ ही, इस रणनीति में FRAMA सूचक को एक सहायक निर्णय के रूप में पेश किया गया है। FRAMA सूचक एक अनुकूली चलती औसत है, जो कि विभाजन बाजार परिकल्पना पर आधारित है। यह विभिन्न चक्रों के भीतर मूल्य उतार-चढ़ाव की आयामों के आनुपातिक परिवर्तन की दर की गणना करके, बाजार के विभाजन आयामों का वास्तविक समय में अनुमान लगाता है, जिससे औसत की चिकनाई को गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है। जब FRAMA सूचक के नीचे बंद कीमतों को तोड़ता है, तो यह एक रुझान प्रतिवर्ती संकेत दिखाता है, जो एक समान रेखा के क्रॉस सिग्नल के साथ मिलकर निर्णय की सटीकता को बढ़ाता है।
रणनीति का विश्लेषण
यह रणनीति द्वि-समान रेखा क्रॉस और FRAMA सूचकांक के संयोजन के साथ बनाई गई है, जो झूठे ब्रेकआउट संकेतों को फ़िल्टर करने और ट्रेडिंग सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए प्रभावी है। द्वि-समान रेखा क्रॉस मुख्य ट्रेडिंग दिशाओं को निर्धारित करता है, और FRAMA सहायक निर्णय से अस्थिरता में पलटाव के समय को याद करने से बचा जा सकता है।
एकल सूचकांक और मॉडल की तुलना में, यह रणनीति संकेत की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार करती है और गलतफहमी की संभावना को कम करती है। साथ ही, तेज और धीमी औसत रेखा के संयोजन के साथ, यह प्रगतिशील रूप से काम कर सकता है, जिससे फंसे होने से बचा जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि द्वि-समान रेखाएं अधिक झूठी ब्रेकआउट सिग्नल उत्पन्न कर सकती हैं, और FRAMA सूचक के पैरामीटर सेटिंग भी निर्णय की प्रभावशीलता को प्रभावित कर सकती हैं। इसके अलावा, विशिष्ट परिस्थितियों में, तेज और धीमी रेखाएं, FRAMA और समापन मूल्य के बीच लंबे समय तक परस्पर नहीं हो सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप कोई व्यापार अवसर नहीं है।
उपरोक्त जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, औसत चक्र पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है, या अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टर किया जा सकता है। इसके अलावा, FRAMA संकेतकों की लंबाई, विभाजन कारक और अन्य पैरामीटर को विभिन्न बाजारों के लिए उचित सेटिंग की आवश्यकता होती है ताकि अत्यधिक चिकनाई या संवेदनशीलता से बचा जा सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अधिक समरेखा संयोजनों और चक्रों का परीक्षण करें और इष्टतम पैरामीटर जोड़े की तलाश करें।
स्टॉप लॉस रणनीति को बढ़ाएं और एकल नुकसान को नियंत्रित करें।
कम मात्रा में नकली ब्रीच से बचने के लिए, लेनदेन की मात्रा के संकेतकों के साथ संयोजन।
मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ना, वास्तविक समय में बाजार की स्थिति का आकलन करना, गतिशील समायोजन पैरामीटर।
भावनात्मक संकेतकों, समाचारों और अन्य कारकों के साथ बाजार की भावना का आकलन करने के लिए निर्णय लेने की गुणवत्ता में सुधार करना।
संक्षेप
इस रणनीति का प्रारंभिक अभ्यास द्वि-समान रेखा क्रॉस रणनीति और FRAMA संकेतक के संयोजन का उपयोग करना है। सरल और सहज ज्ञान युक्त रहने के आधार पर, संकेत की गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से बढ़ाया गया है, और आगे के परीक्षण अनुकूलन के लायक है। पैरामीटर समायोजन, नए संकेतक की शुरूआत और अन्य अनुकूलन के साथ, यह रणनीति एक स्थिर और विश्वसनीय मात्रात्मक व्यापार रणनीति बनने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-16 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Fractal Adaptive Moving Average",shorttitle="FRAMA",overlay=true)
ma_fast = sma(close,13)
ma_slow = sma(close,26)
plot(ma_fast,color = green)
plot(ma_slow, color = yellow)
price = input(hl2)
len = input(defval=16,minval=1)
FC = input(defval=1,minval=1)
SC = input(defval=198,minval=1)
len1 = len/2
w = log(2/(SC+1))
H1 = highest(high,len1)
L1 = lowest(low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2 = highest(high,len)[len1]
L2 = lowest(low,len)[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(high,len)
L3 = lowest(low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
dimen = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
alpha1 = exp(w*(dimen-1))
oldalpha = alpha1>1?1:(alpha1<0.01?0.01:alpha1)
oldN = (2-oldalpha)/oldalpha
N = (((SC-FC)*(oldN-1))/(SC-1))+FC
alpha_ = 2/(N+1)
alpha = alpha_<2/(SC+1)?2/(SC+1):(alpha_>1?1:alpha_)
out = (1-alpha)*nz(out[1]) + alpha*price
plot(out,title="FRAMA",color=purple,transp=0)
entry() => crossover(ma_fast, ma_slow) and (out < close)
exit() => crossover(ma_slow, ma_fast) or crossunder(out, close)
strategy.entry(id= "MA cross", long = true, when = entry())
strategy.close(id= "MA cross", when = exit())