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चलती औसत अंतर के आधार पर रणनीति का अनुसरण करने वाली प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 14:42:06
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अवलोकन

यह रणनीति दो चलती औसत के बीच अंतर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। जब तेज रेखा धीमी रेखा के ऊपर पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेज रेखा धीमी रेखा के नीचे पार करती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। यह प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों की श्रेणी से संबंधित है। रणनीति सरल और समझने में आसान है, मध्यम अवधि के व्यापार के लिए उपयुक्त है।

रणनीति तर्क

रणनीति अलग-अलग मापदंडों के साथ दो ईएमए के बीच अंतर की गणना करती है, और फिर इस अंतर के आधार पर एक और ईएमए की गणना करती है ताकि ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकें। विशेष रूप से, यह एक अवधि चुनता है, अवधि के ईएमए/2 के 2 गुना की गणना करता है, जो कि तेज रेखा है, और अवधि के ईएमए को धीमी रेखा के रूप में। इन दोनों ईएमए के बीच का अंतर अंतर मूल्य अंतर का गठन करता है। फिर यह वर्ग अवधि के आधार पर अंतर के ईएमए की गणना करता है, जिसके परिणामस्वरूप संकेतक रेखा n1 होती है। जब n1 0 से ऊपर पार होता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। इस प्रकार, जब n1 0 से नीचे पार होता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। n1 प्रवृत्ति की दिशा को दर्शाता है, जिसका उपयोग मूल्य रुझानों को पकड़ने के लिए किया जा सकता है।

यह रणनीति सरल और प्रत्यक्ष है, कीमत के रुझानों का न्याय करने के लिए डबल मूविंग एवरेज डिफरेंस इंडिकेटर का उपयोग करती है। यह एक विशिष्ट ट्रेंड फॉलोअप रणनीति से संबंधित है। यह ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है। रणनीति के साथ उचित ट्रेंड जजमेंट और जोखिम प्रबंधन का उपयोग किया जाना चाहिए।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. रणनीति तर्क सरल और सहज है, समझने और लागू करने में आसान है, शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है;

  2. चलती औसत अंतर सूचक मूल्य परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील है और प्रवृत्ति परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है;

  3. रणनीति में कुछ पैरामीटर हैं और वास्तविक व्यापार में अनुकूलन और समायोजन करना आसान है;

  4. विभिन्न बाजार परिवेशों के अनुकूल होने के लिए दीर्घकालिक और अल्पकालिक संकेतकों को मिलाया जा सकता है;

  5. हानि को कम करने के लिए व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुसार स्टॉप लॉस रणनीतियों को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

  1. रेंज-बाउंड बाजारों में झूठे संकेतों की उच्च दर, बड़े समय-सीमा के रुझानों पर विचार किया जाना चाहिए;

  2. चलन उलटने के बिंदुओं को प्रभावी ढंग से निर्धारित करने में असमर्थता, एक निश्चित विलंब है;

  3. अंतर संकेतक के मापदंडों की निगरानी की जानी चाहिए ताकि अत्यधिक संवेदनशीलता या देरी से बच सके।

  4. उच्च व्यापारिक आवृत्ति से अधिक लेनदेन लागत हो सकती है, स्थिति आकार को नियंत्रित करने की आवश्यकता है।

संबंधित समाधान हैंः

  1. प्रमुख रुझानों को निर्धारित करने के लिए लंबी अवधि के चलती औसत का संयोजन करना, सीमाओं के दौरान गलत तरीके से प्रवेश करने से बचना;

  2. प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए विलोपन संकेतकों को जोड़ना, विलंब जोखिम को कम करना;

  3. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए मापदंड संयोजनों का परीक्षण करना;

  4. प्रति व्यापार हानि को कम करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों का अनुकूलन करना।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न चलती औसत मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें;

  2. ट्रेंडिंग और रेंज-बाउंड बाजारों के बीच अंतर करने के लिए ट्रेंड जजमेंट इंडिकेटर जोड़ें;

  3. प्रविष्टि सटीकता में सुधार के लिए रिवर्स इंडिकेटरों को मिलाएं;

  4. घाटे को कम करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों का अनुकूलन करें।

विभिन्न अवधि मापदंडों का परीक्षण विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए रणनीति की अनुकूलन क्षमता में सुधार कर सकता है। प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ने से झूठे संकेत कम हो सकते हैं। उलट संकेतकों से प्रविष्टियों के समय में सुधार हो सकता है। ये अनुकूलन रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकते हैं।

निष्कर्ष

मूविंग एवरेज डिफरेंस पर आधारित ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीति का एक स्पष्ट और समझने में आसान तर्क है। डबल मूविंग एवरेज डिफरेंस का उपयोग करके मूल्य रुझानों का न्याय करके, यह एक विशिष्ट ट्रेंड चेसिंग रणनीति से संबंधित है। रणनीति स्वयं बहुत सरल और लागू करने में आसान है, मध्यम अवधि के व्यापार के लिए उपयुक्त है, खासकर शुरुआती लोगों के लिए अध्ययन करने के लिए। लेकिन रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैं जिन्हें अनुकूलन के माध्यम से कम करने की आवश्यकता है। उचित पैरामीटर ट्यूनिंग और जोखिम नियंत्रण के साथ, रणनीति अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकती है।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title='Devick', overlay=true)

// Input parameters
period = input(title='Period', defval=21)

// Calculate moving averages
n2ma = 2 * ta.ema(close, math.round(period / 2))
nma = ta.ema(close, period)
diff = n2ma - nma
sqn = math.round(math.sqrt(period))

n2maPrev = 2 * ta.ema(close[1], math.round(period / 2))
nmaPrev = ta.ema(close[1], period)
diffPrev = n2maPrev - nmaPrev
sqnPrev = math.round(math.sqrt(period))

n1 = ta.ema(diff, sqn)
n2 = ta.ema(diffPrev, sqnPrev)

// Determine color based on condition
maColor = n1 > n2 ? color.green : color.red

// Plot moving average
ma = plot(n1, color=maColor, linewidth=2)

// Signals
buySignal = n1 > n2 and n1[1] <= n2[1]
sellSignal = n1 <= n2 and n1[1] > n2[1]

// Plot shapes for signals
plotshape(series=buySignal, title='Buy Signal', style=shape.arrowup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(series=sellSignal, title='Sell Signal', style=shape.arrowdown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)

// Alerts
alertcondition(condition=buySignal, title='Buy Signal', message='Buy Signal Detected')
alertcondition(condition=sellSignal, title='Sell Signal', message='Sell Signal Detected')

// Trading hours
openHour = 16
closeHour = 17

// Open position at 4 pm
openCondition = hour == openHour and minute == 0
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)
// Close all positions at 5 pm
closeCondition = hour == closeHour and minute == 0
strategy.close_all(when=closeCondition)
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