चलती औसत लिफाफे व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-26 15:55:43
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अवलोकन

मूविंग एवरेज लिफाफे ट्रेडिंग रणनीति एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह एक मूविंग एवरेज लाइन के ऊपर और नीचे प्रतिशत लिफाफे सेट करता है जब कीमत लिफाफे को तोड़ती है। रणनीति का उपयोग प्रवृत्ति के बाद और ओवरबॉट / ओवरसोल्ड बाजार स्थितियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।

रणनीति तर्क

रणनीति 14 अवधि के सरल चलती औसत (एसएमए) पर आधारित है। ऊपरी लिफाफे की गणना इस प्रकार की जाती हैः एसएमए + एसएमए × इनपुट प्रतिशत। निचले लिफाफे की गणना इस प्रकार की जाती हैः एसएमए - एसएमए × इनपुट प्रतिशत। यह एसएमए के समानांतर ऊपर और नीचे ट्रेडिंग बैंड बनाता है।

जब बंद मूल्य ऊपरी बैंड से ऊपर जाता है, तो एक लंबी स्थिति ली जाती है। जब बंद मूल्य निचले बैंड से नीचे जाता है, तो एक छोटी स्थिति ली जाती है। अन्यथा, एक फ्लैट स्थिति बनाए रखें। इनपुट पैरामीटर रिवर्स रिवर्स ट्रेडिंग की अनुमति देता है।

इस रणनीति में तीन संकेतकों का उपयोग किया गया हैः

xSMA - 14 अवधि का सरल चलती औसत, मध्य रेखा।
xHighBand - ऊपरी प्रतिशत लिफाफा।
xLowBand - निम्न प्रतिशत लिफाफा।

लाभ

इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

सरल तर्क, समझने और लागू करने में आसान।
इसका उपयोग रुझानों का अनुसरण करने और ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों की पहचान करने दोनों के लिए किया जा सकता है। रेंज बाजारों में गायब रुझानों से बचा जाता है।
व्यापारिक आवृत्ति को प्रतिशत परिपत्रों के मापदंडों को समायोजित करके नियंत्रित किया जा सकता है। व्यापारिक जोखिम को कम करता है।
विभिन्न समय सीमाओं और साधनों के लिए चलती औसत अवधि चुनने में लचीलापन।
रिवर्स इनपुट पैरामीटर लचीलापन जोड़ता है. प्रवृत्ति के साथ या उसके खिलाफ व्यापार कर सकते हैं.

जोखिम और समाधान

इस रणनीति के कुछ जोखिम हैंः

लिफाफे की सीमा से परे गहरी वापसी मजबूत रुझानों में हो सकती है, कुछ मुनाफे को याद कर सकती है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए प्रतिशत मापदंडों को कम कर सकती है।
चंचल/रेंजिंग बाजारों में लगातार झूठे संकेत हो सकते हैं। संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए चलती औसत अवधि को बढ़ा सकते हैं।
बहुत संकीर्ण लिफाफे से अत्यधिक पिटाई हो सकती है।
समाचार घटनाओं से अचानक उतार-चढ़ाव होने से नुकसान हो सकता है। स्टॉप लॉस का उपयोग जोखिम को प्रबंधित करने में मदद करता है।

अनुकूलन

रणनीति को अनुकूलित किया जा सकता हैः

विभिन्न अवधियों के चलती औसत का परीक्षण करें और सर्वोत्तम संकेतों के साथ इष्टतम मापदंडों का पता लगाएं।
अधिकतम लाभप्रदता और नियंत्रित जोखिम के लिए प्रतिशत लिफाफे को अनुकूलित करें।
अस्थिर/जटिल बाजार स्थितियों में खराब संकेतों से बचने के लिए एमएसीडी और केडी जैसे फ़िल्टर जोड़ना।
प्रवेश समय में सुधार के लिए ADX जैसे प्रवृत्ति शक्ति संकेतकों के साथ संयोजन करें।
विभिन्न उपकरणों पर प्रभावशीलता का परीक्षण करें। प्रत्येक उत्पाद के लिए मापदंडों को अनुकूलित करें।
प्रति ट्रेड डाउनसाइड जोखिम को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीति शामिल करें।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति है जो आसान बैकटेस्टिंग मापदंडों के साथ रणनीति का अनुसरण करती है। यह ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्तरों की पहचान भी कर सकती है। अन्य संकेतकों के साथ आगे पैरामीटर अनुकूलन और संयोजन व्यापार के लिए इसकी व्यावहारिक प्रभावशीलता में काफी सुधार कर सकता है। यह आगे के शोध और अनुप्रयोग के योग्य एक मूल्यवान रणनीति है।

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
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//  Copyright by HPotter v1.0 04/03/2018
// Moving Average Envelopes are percentage-based envelopes set above and 
// below a moving average. The moving average, which forms the base for 
// this indicator, can be a simple or exponential moving average. Each 
// envelope is then set the same percentage above or below the moving average. 
// This creates parallel bands that follow price action. With a moving average 
// as the base, Moving Average Envelopes can be used as a trend following indicator. 
// However, this indicator is not limited to just trend following. The envelopes 
// can also be used to identify overbought and oversold levels when the trend is 
// relatively flat. 
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
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strategy(title="Moving Average Envelopes", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
PercentShift = input(1, minval = 0.01, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xSMA = sma(close, Length)
xHighBand = xSMA + (xSMA * PercentShift / 100)
xLowBand = xSMA - (xSMA * PercentShift / 100)
pos = iff(close > xHighBand, 1,
       iff(close <xLowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xSMA, color=blue, title="SMA")
plot(xHighBand, color=red, title="High Band")
plot(xLowBand, color=red, title="Low Band")

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