क्वांट मास्टर्स के लिए बहु-स्तरीय चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 12:11:02
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अवलोकन

यह रणनीति मध्यम-लंबी अवधि के रुझानों को पकड़ने और स्थिर लाभ प्राप्त करने के लिए बहु-स्तरीय चलती औसत रेखा क्रॉसिंग के सिद्धांत का उपयोग करती है। यह विभिन्न मापदंडों के साथ तेज़, मध्यम और धीमे चलती औसत के तीन सेटों का उपयोग करती है और उनके क्रॉसओवर के आधार पर व्यापारिक निर्णय लेती है। केवल दो सेट चलती औसत वाली पारंपरिक रणनीतियों की तुलना में, यह बहु-स्तरीय चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति अधिक झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकती है और रणनीति की जीत दर में सुधार कर सकती है।

रणनीति तर्क

रणनीति में चलती औसत के तीन सेटों का उपयोग किया जाता हैः तेज चलती औसत MAshort, मध्यम गति चलती औसत MAmid, और धीमी गति से चलती औसत MAlong। MAshort का पैरामीटर 9 है, सबसे तेज़ प्रतिक्रिया करता है, और अल्पकालिक संकेतों को पकड़ने के लिए उपयोग किया जाता है; MAmid का पैरामीटर 50 है, मध्यम गति है और प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए उपयोग किया जाता है; MAlong का पैरामीटर 100 है, सबसे धीमी प्रतिक्रिया करता है और दीर्घकालिक प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

रणनीति का विशिष्ट ट्रेडिंग तर्क यह हैः जब मध्यम गति मूविंग एवरेज लाइन एमएएमआईडी धीमी गति से चलती औसत लाइन एमएलॉन्ग के ऊपर पार करती है, तो यह इंगित करती है कि स्टॉक की कीमत का ऊपर की गति बन रहा है। इस समय, रणनीति लंबी जाती है; जब तेजी से चलती औसत एमएशॉर्ट मध्यम गति मूविंग एवरेज एमएएमआईडी के नीचे पार करती है, तो यह इंगित करती है कि एक अल्पकालिक प्रवृत्ति उलट गई है, और रणनीति इस समय अपनी स्थिति से बाहर निकलती है।

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि कई चलती औसतों को मिलाकर, यह प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है और लंबी स्थिति खोलने के लिए मध्यम-लंबी अवधि के अपट्रेंड के दौरान केवल अपेक्षाकृत मजबूत ब्रेकआउट चुन सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभ इस प्रकार हैंः

रणनीतिक मापदंडों को अपेक्षाकृत उच्च जीत दर के साथ मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों से प्रभावी ढंग से मेल खाने के लिए अनुकूलित किया गया है।
बहु-स्तरीय चलती औसत डिजाइन शोर और झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है।
यह अपेक्षाकृत अच्छे ऐतिहासिक बैकटेस्टिंग परिणामों के साथ सभी प्रकार के शेयरों और क्रिप्टोकरेंसी के लिए उपयुक्त है।
लेन-देन की आवृत्ति कम है और प्रत्येक उद्घाटन स्थिति फंडों का 30% है और जोखिम नियंत्रित है।
समय अवधि विन्यास योग्य है, जो लाइव ट्रेडिंग के लिए लचीलापन प्रदान करता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

दीर्घकालिक रुझान उलटने की संभावना अपेक्षाकृत कम है लेकिन जब ऐसा होता है, तो स्टॉप लॉस की परिमाण बड़ी हो सकती है।
व्यापार की आवृत्ति कम है और इसलिए असमर्थ पूंजी उपयोग की समस्या है।
रणनीति के मापदंडों को विभिन्न व्यापारिक किस्मों के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है, जो लागू दायरे को सीमित करता है।

इन जोखिमों से निपटने के लिए, हम स्टॉप लॉस तकनीकों के साथ अधिकतम ड्रॉडाउन को नियंत्रित करते हुए रणनीति की प्रयोज्यता को और बढ़ाएंगे। हम मध्यम और दीर्घकालिक प्रवृत्ति के उलट होने का जवाब पदों को कम करके देंगे।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए चलती औसत के दिनों पैरामीटर का अनुकूलन
वक्र फिटिंग समस्याओं की पुष्टि और से बचने के लिए वॉल्यूम संकेतक जोड़ें
रणनीति के लिए अधिकतम हानि सेट करें, जैसे कि 20% अधिकतम ड्रॉडाउन, स्टॉप लॉस को मजबूर करने के लिए
रुझानों का आकलन करने और रणनीति की अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को शामिल करें

सारांश

यह रणनीति एक विशिष्ट मध्यम-लंबी अवधि की मात्रात्मक रणनीति से संबंधित है, जो व्यापार जोखिमों को नियंत्रित करने की धारणा के साथ, मध्यम-लंबी अवधि के रुझानों के साथ बहु-स्तरीय चलती औसत के मिलान से लगातार लाभ प्राप्त करती है। एक एकल संकेतक की तुलना में, यह रणनीति कई मापदंडों को शामिल करती है और प्रभावी रूप से मजबूत मध्यम और दीर्घकालिक प्रवृत्ति संकेतों की पहचान कर सकती है। आगे के अनुकूलन के माध्यम से, इस रणनीति को अधिक किस्मों पर लागू किया जा सकता है और मात्रात्मक व्यापार में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Coinrule

//@version=4
strategy(shorttitle='Multi Moving Average Crossing',title='Multi Moving Average Crossing (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital=1000,  default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 1,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
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thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true       // create function "within window of time"

//MA inputs and calculations
inlong=input(100, title='MAlong')
inmid=input(50, title='MAmid')
inshort=input(9, title='MAfast')

MAlong = sma(close, inlong)
MAshort= sma(close, inshort)
MAmid= sma(close, inmid)


//Entry 
bullish = crossover(MAmid, MAlong)

strategy.entry(id="long", long = true, when = bullish and window())

//Exit
bearish = crossunder(MAshort, MAmid)

strategy.close("long", when = bearish and window())

plot(MAshort, color=color.orange, linewidth=2)
plot(MAmid, color=color.red, linewidth=2)
plot(MAlong, color=color.blue, linewidth=2)

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