डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रिवर्सल ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक संयोजन रणनीति है जिसमें तीन अलग-अलग रणनीतियों का उपयोग किया जाता है जो ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करते हैं। पहली 123 पैटर्न रिवर्स रणनीति है, जो एक विशेष पैटर्न के साथ एक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है; इसके बाद समरेखा क्रॉसिंग रणनीति है, जो एक चलती औसत और एक सूचकांक चलती औसत के क्रॉसिंग की तुलना करके एक प्रवृत्ति का न्याय करती है; और अंत में, क्या यह रणनीति रिवर्स ट्रेडिंग के लिए विकल्प की अनुमति देती है। इन तीन रणनीतियों का संयोजन प्रवृत्ति रिवर्स को पकड़ सकता है, जबकि कुछ शोर ट्रेडिंग संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है।
रणनीति सिद्धांत
123 आकृति उलटा रणनीति
यह रणनीति उल्फ जेन्सेन की पुस्तक में दी गई है कि कैसे मैं फ्यूचर्स बाजार में तीन गुना लाभ प्राप्त कर सकता हूं। यह रणनीति स्टॉक के समापन मूल्य और स्टॉक रैंडम इंडेक्स पर आधारित है। विशिष्ट नियम हैंः
जब समापन मूल्य पिछले दिन के समापन मूल्य से अधिक है, और पिछले दो दिनों के समापन मूल्य से अधिक है, और 9 दिन की अवधि में Stochastic Slow सूचक 50 से कम है, तो अधिक करें; जब समापन मूल्य पिछले दिन के समापन मूल्य से कम है, और पिछले दो दिनों के समापन मूल्य से कम है, और 9 दिन की अवधि में Stochastic Fast सूचक 50 से अधिक है, तो शून्य करें।
इस प्रकार, यह तीन दिन के नए उच्च या नए निम्न के साथ-साथ, एक यादृच्छिक संकेतक के ओवरसोड या ओवरबॉय सिग्नल के साथ एक पलटाव के अवसर को पकड़ सकता है।
समानांतर क्रॉसिंग रणनीति
इस रणनीति में lengthMA चक्र की सरल चलती औसत और lengthEMA चक्र की सूचकांक चलती औसत के क्रॉस का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न किया जाता है। नियम इस प्रकार हैः
जब सूचकांक चलती औसत पर सरल चलती औसत के पार अधिक करें; जब सूचकांक चलती औसत के नीचे सरल चलती औसत के पार खाली करें।
इस प्रकार, यह कीमतों के रुझानों के टर्नओवर को अधिक सहजता से निर्धारित कर सकता है। और इंडेक्स मूविंग एवरेज मूल्य परिवर्तनों के प्रति अधिक संवेदनशील है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल पहले से जारी किए जा सकते हैं।
रिवर्स ट्रेडिंग
इस रणनीति में यह विकल्प दिया गया है कि क्या रिवर्स ट्रेडिंग की जाएगी। यदि रिवर्स ट्रेडिंग की जाती है, तो अधिक सिग्नल कम हो जाते हैं, और कम सिग्नल अधिक हो जाते हैं। यह उन व्यापारियों के लिए फायदेमंद हो सकता है जो मानते हैं कि बाजार में अक्सर भ्रामक व्यवहार होता है।
रणनीतिक लाभ
इस तरह की संयोजन रणनीति में कई एकल रणनीतियों के फायदे शामिल हैं, जो कुछ हद तक एकल रणनीति के जोखिमों से बचने और रिटर्न की दर को बढ़ाने में मदद करती है।
विशेष रूप से, 123-आकार की उलटा रणनीति मूल्य में बदलाव के संकेतों को समय पर पकड़ने में मदद करती है; समानांतर क्रॉसिंग रणनीति प्रवृत्ति की दिशा का आकलन कर सकती है; उलटा व्यापार की अनुमति देने से लीवरेज होने की संभावना कम हो सकती है।
कुल मिलाकर, यह रणनीति संवेदनशील है, अच्छी तरह से रुझानों को ट्रैक करती है, और विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलन योग्य है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि संयोजन रणनीति अपने आप में अधिक जटिल है और विफलता/सफलता के कारणों का आकलन करना आसान नहीं है, जो रणनीति अनुकूलन के लिए प्रतिकूल है।
इसके अलावा, किसी भी अन्य तकनीकी विश्लेषण रणनीति के रूप में, यह रणनीति भी बंद होने, हानिरहित होने और अन्य समस्याओं का सामना करती है। विशेष रूप से, जब कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो गलत संकेत उत्पन्न होने की संभावना होती है; निरंतर, तीव्र प्रवृत्ति के दौरान, हानिरहित रेखा को तोड़ दिया जा सकता है।
इन जोखिमों को कम करने के लिए, पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है, जिससे सूचक अधिक सुसंगत हो; स्टॉप लॉस लाइन को उचित रूप से छूट दी जा सकती है, या ट्रेड वॉल्यूम स्टॉप जैसे तरीकों का उपयोग किया जा सकता है।
रणनीति अनुकूलन
इस नीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
फ़िल्टर शर्तों को जोड़ें, जैसे कि व्यापार की मात्रा, उतार-चढ़ाव, और कुछ अमान्य संकेतों को फ़िल्टर करें
ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए
वर्तमान बाजार परिदृश्य के अनुकूल विभिन्न समान-रेखा पार सूचकांकों का परीक्षण करें
एआई तकनीक का उपयोग करके स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ना
संक्षेप
इस रणनीति के रूप में एक संयोजन रणनीति, एक से अधिक एकल रणनीति के संयोजन में फायदेमंद है, प्रभावी ढंग से ट्रेंड रिवर्स ट्रैक कर सकते हैं, मध्यम और लंबी लाइन ऑपरेशन के लिए उपयुक्त है। पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण और अन्य साधनों के साथ, इसकी प्रभावशीलता में उल्लेखनीय सुधार किया जा सकता है। यह अध्ययन, आवेदन और सुधार के लिए क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग प्रैक्टिशनर के लायक है।
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 19/06/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The Moving Average Crossover trading strategy is possibly the most popular
// trading strategy in the world of trading. First of them were written in the
// middle of XX century, when commodities trading strategies became popular.
// This strategy is a good example of so-called traditional strategies.
// Traditional strategies are always long or short. That means they are never
// out of the market. The concept of having a strategy that is always long or
// short may be scary, particularly in today’s market where you don’t know what
// is going to happen as far as risk on any one market. But a lot of traders
// believe that the concept is still valid, especially for those of traders who
// do their own research or their own discretionary trading.
// This version uses crossover of moving average and its exponential moving average.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
MACross(LengthMA,LengthEMA) =>
pos = 0
xMA = sma(close, LengthMA)
xEMA = ema(xMA, LengthEMA)
pos := iff(xEMA < xMA , 1,
iff(xEMA > xMA, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & EMA & MA Crossover", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthMA = input(10, minval=1)
LengthEMA = input(10,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posMACross = MACross(LengthMA,LengthEMA)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posMACross == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posMACross == -1, -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)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )