FRAMA संकेतक पर आधारित MA मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में सबसे पहले तेजी से चलती औसत ma_fast और धीमी गति से चलती औसत ma_slow की गणना की जाती है, फिर FRAMA को अनुकूलित चलती औसत के साथ जोड़ा जाता है, जो ma_slow को ma_fast पर पहनने पर अधिक होता है, और ma_slow को ma_fast के नीचे पहनने पर या FRAMA को बंद करने के लिए बंद होता है।
रणनीति सिद्धांत
13 वें दिन की सरल चलती औसत ma_fast और 26 वें दिन की सरल चलती औसत ma_slow की गणना करें।
FRAMA की गणना करने के लिए सूत्र अधिक जटिल है, मुख्य विचार मूल्य के उच्चतम, निम्नतम और अस्थिरता की गतिशीलता के आधार पर औसत को समायोजित करने की चिकनाई है।
ma_fast पर ma_slow पहनते समय अधिक करें। यह संकेत देता है कि अल्पकालिक औसत बढ़ रहा है और लंबी अवधि के औसत को जीतने के लिए दौड़ रहा है, जो प्रवृत्ति की विशेषता है।
Ma_slow के नीचे Ma_fast या FRAMA के नीचे समापन मूल्य के पार होने पर ब्लीडिंग। यह एक प्रवृत्ति उलट संकेत है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
द्वि-समान प्रणाली और स्व-अनुकूली सम-समान प्रणाली के संयोजन के फायदे. द्वि-समान प्रणाली प्रवृत्ति को पकड़ने में अच्छी है, स्व-अनुकूली सम-समान प्रणाली शोर को बेहतर ढंग से छान सकती है।
FRAMA संकेतक पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता है, जिससे मैन्युअल रूप से चयनित पैरामीटर की व्यक्तिपरकता से बचा जा सकता है।
एक ही समय में दो बाहर निकलने के संकेतों का उपयोग करके, प्रवृत्ति को उलटने के लिए समय पर पकड़ा जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
द्वि-समान रेखा के क्रॉसिंग में गलत स्थान की संभावना है, जिससे अंतरिम हानि हो सकती है।
एक चलती औसत को अनुकूलित करने से रणनीति के पैरामीटर बढ़ जाते हैं, जिससे ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन हो सकता है।
केवल मूल्य कारक पर विचार करें, और लेनदेन की मात्रा के साथ फ़िल्टर न करें, और आप एक अवसर से चूक सकते हैं।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न चक्रों के लिए औसत रेखा संयोजनों का परीक्षण करके इष्टतम पैरामीटर की खोज की जा सकती है।
लेन-देन की पुष्टि को शामिल किया जा सकता है, अमान्य सिग्नल से बचने के लिए। उदाहरण के लिए, लेन-देन की वृद्धि की शर्तों को जोड़ना।
स्थिति खोलने और स्थिति की स्थिति को अनुकूलित किया जा सकता है ताकि रणनीति अधिक स्थिर हो सके। उदाहरण के लिए, केवल निरंतर प्रवृत्ति के ब्रेकडाउन पर स्थिति खोलें।
संक्षेप
इस रणनीति में द्वि-समता रेखा क्रॉस और FRAMA स्व-अनुकूली समता रेखा शामिल है, जो गतिशील रूप से पैरामीटर को समायोजित करके बाजार की स्थिति के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित होती है। द्वि-समता रेखा प्रवृत्ति को पकड़ने में उत्कृष्ट है, और FRAMA शोर को छान सकता है। साथ ही, दो समता संकेतों का उपयोग करना रणनीति को अधिक स्थिर बनाता है। अगले चरण में पैरामीटर को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है, जो सौदेबाजी की पुष्टि को जोड़कर, रणनीति को और अधिक परिपूर्ण बनाता है।
/*backtest
start: 2023-01-14 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Fractal Adaptive Moving Average",shorttitle="FRAMA",overlay=true)
ma_fast = sma(close,13)
ma_slow = sma(close,26)
plot(ma_fast,color = green)
plot(ma_slow, color = yellow)
price = input(hl2)
len = input(defval=16,minval=1)
FC = input(defval=1,minval=1)
SC = input(defval=198,minval=1)
len1 = len/2
w = log(2/(SC+1))
H1 = highest(high,len1)
L1 = lowest(low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2 = highest(high,len)[len1]
L2 = lowest(low,len)[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(high,len)
L3 = lowest(low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
dimen = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
alpha1 = exp(w*(dimen-1))
oldalpha = alpha1>1?1:(alpha1<0.01?0.01:alpha1)
oldN = (2-oldalpha)/oldalpha
N = (((SC-FC)*(oldN-1))/(SC-1))+FC
alpha_ = 2/(N+1)
alpha = alpha_<2/(SC+1)?2/(SC+1):(alpha_>1?1:alpha_)
out = (1-alpha)*nz(out[1]) + alpha*price
plot(out,title="FRAMA",color=purple,transp=0)
entry() => crossover(ma_fast, ma_slow) and (out < close)
exit() => crossover(ma_slow, ma_fast) or crossunder(out, close)
strategy.entry(id= "MA cross", long = true, when = entry())
strategy.close(id= "MA cross", when = exit())