सरल प्रवृत्ति रणनीति का पालन करना

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-05 13:09:37
टैगः

img

इस लेख में सरल चलती औसत पर आधारित एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति का विस्तार से विश्लेषण किया जाएगा। रणनीति एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति से संबंधित विभिन्न समय सीमाओं के चलती औसत के संयोजन का उपयोग करके ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति का अवलोकन

यह रणनीति एक साथ 21 दिन, 50 दिन, 100 दिन और 200 दिन के सरल चलती औसत का उपयोग करती है। यह खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है जब कीमत इन चलती औसत के माध्यम से टूटती है। इसके अलावा, यह रणनीति डोंचियन चैनल का भी उपयोग व्यापार संकेतों को पूरक करने के लिए करती है जब कीमत 20 दिन या 55 दिन के उच्चतम / निम्नतम मूल्य के माध्यम से टूटती है। यह रणनीति स्पष्ट रुझान वाले बाजारों के लिए उपयुक्त है, कई समय सीमाओं के माध्यम से प्रवृत्ति लाभ में लॉक करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

मूल सिद्धांत प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए कई चलती औसत समय सीमाओं का उपयोग करना है। विशेष रूप से, रणनीति विभिन्न समय अवधि के साथ 4 सरल चलती औसत का उपयोग करती हैः 21-दिवसीय, 50-दिवसीय, 100-दिवसीय और 200-दिवसीय। इन चलती औसत के समय अवधि धीरे-धीरे अल्पकालिक से दीर्घकालिक तक विस्तारित होती है, जिसका उपयोग विभिन्न स्तरों पर रुझानों की पहचान करने के लिए किया जाता है।

जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। यह इंगित करता है कि बाजार की प्रवृत्ति उलटी हो सकती है और एक अपट्रेंड में प्रवेश कर सकती है। जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। इसका मतलब है कि बाजार की प्रवृत्ति उलटी हो सकती है और एक डाउनट्रेंड में प्रवेश कर सकती है।

इसके अतिरिक्त, रणनीति ट्रेडिंग संकेतों को पूरक करने के लिए डोंचियन चैनल का भी उपयोग करती है। यानी, जब कीमत 20 दिन या 55 दिन के उच्चतम/निम्नतम मूल्य को तोड़ती है, तो ट्रेंड मुनाफे को लॉक करने के लिए खरीद/बिक्री संकेत भी ट्रिगर किए जाएंगे।

संक्षेप में, रणनीति ट्रेंड की दिशा निर्धारित करने के लिए कई समय सीमाओं के माध्यम से चलती औसत सिद्धांत और डोंचियन चैनल को जोड़ती है, जो एक विशिष्ट ट्रेंड फॉलोअप रणनीति से संबंधित है।

लाभ

  1. मल्टी टाइमफ्रेम डिजाइन मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है
  2. चलती औसत और डोंचियन चैनल दोनों का प्रयोग संकेतों को अधिक विश्वसनीय बनाता है
  3. लागू करने में आसान, मात्रात्मक व्यापार का अभ्यास करने के लिए शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त

जोखिम

  1. झूठे ब्रेकआउट का जोखिम। कीमतें समय की अवधि के लिए हिंसक उतार-चढ़ाव कर सकती हैं, जिससे चलती औसत या डोनचियन चैनल से गलत संकेत हो सकते हैं।
  2. रेंज बाजारों में नुकसान को रोकना आसान है। यह रणनीति स्पष्ट रुझान वाले बाजारों के लिए अधिक उपयुक्त है
  3. पैरामीटर अनुकूलन के लिए सीमित स्थान। चलती औसत और डोंचियन चैनल के मापदंडों को प्रभावी ढंग से समायोजित करना मुश्किल है

जोखिमों के समाधान:

  1. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए फ़िल्टर की स्थिति जोड़ें, जैसे कि वॉल्यूम की स्थिति जोड़ना
  2. बाजार की सीमाओं से निपटने के लिए स्टॉप लॉस रेंज को उचित रूप से कम करें
  3. पैरामीटर ऑटो-अनुकूलित करने के लिए मशीन सीखने एल्गोरिदम की शुरूआत की कोशिश करो

अनुकूलन दिशाएँ

  1. भारी मूल्य उतार-चढ़ाव के दौरान गलत संकेतों से बचने के लिए वॉल्यूम आधारित फ़िल्टर जोड़ें
  2. चलती औसत को ऐसे संकेतकों से बदलने का प्रयास करें जो कीमतों को बेहतर ढंग से सुचारू कर सकें, जैसे कि काफमैन का अनुकूलित चलती औसत
  3. वर्तमान बाजार स्थितियों के अनुकूलन के लिए मापदंडों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें
  4. अस्थिरता संकेतकों को शामिल करें ताकि रुझान की ताकत का आकलन किया जा सके, जिससे अस्थिर बाजारों में फंसने से बचा जा सके।

निष्कर्ष

इस लेख में मल्टी-टाइमफ्रेम मूविंग एवरेज और डॉनचियन चैनल पर आधारित एक सरल ट्रेंड फॉलोअप रणनीति का विस्तार से विश्लेषण किया गया है। रणनीति विभिन्न लंबाई मूविंग एवरेज का उपयोग करके ट्रेंड की दिशा निर्धारित करती है, जिसमें सरल और स्पष्ट सिद्धांत हैं जिन्हें लागू करना आसान है। साथ ही, लाभों, संभावित जोखिमों और भविष्य के अनुकूलन विचारों पर भी चर्चा की जाती है। गहन समझ और उचित अनुकूलन के साथ, मेरा मानना है कि यह रणनीति मात्रात्मक व्यापार के लिए एक उपयोगी उपकरण बन सकती है।


/*backtest
start: 2022-12-29 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Trend Following", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)

maxIdLossPcnt = input(1, "Max Intraday Loss(%)", type=float)
entryLong = false
entryShort = false

// strategy.risk.max_intraday_loss(maxIdLossPcnt, strategy.percent_of_equity)

if (close > highest(high[1], 20))
    strategy.entry("Long fast", strategy.long)
    entryLong = true
    

if (close < lowest(low[1], 20))
    strategy.entry("Short fast", strategy.short)
    entryShort = true
    
if (close > highest(high[1], 55))
    strategy.entry("Long slow", strategy.long)
    entryLong = true

if (close < lowest(low[1], 55))
    strategy.entry("Short slow", strategy.short)
    entryShort = true

len1 = input(21, minval=1, title="21 SMA")
src1 = input(close, title="21 SMA")
out1 = sma(src1, len1)
plot(out1, title="21 SMA", color= white)

len2 = input(50, minval=1, title="50 SMA")
src2 = input(close, title="50 SMA")
out2 = sma(src2, len2)
plot(out2, title="50 SMA", color= blue)

len3 = input(100, minval=1, title="100 SMA")
src3 = input(close, title="100 SMA")
out3 = sma(src3, len3)
plot(out3, title="100 SMA", color= orange)

len4 = input(200, minval=1, title="200 SMA")
src4 = input(close, title="200 SMA")
out4 = sma(src4, len4)
plot(out4, title="200 SMA", color= green)



अधिक