चलती औसत पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति विभिन्न चक्रों की चलती औसत की गणना करके और उनके गोल्डफ़ॉर्क और डेडफ़ॉर्क के व्यापारिक संकेतों को निर्धारित करके एक विशिष्ट प्रवृत्ति-अनुवर्ती रणनीति के अंतर्गत आती है। मुख्य रूप से भारित चलती औसत (डब्ल्यूएमए) और अनुकूली चलती औसत (एएलएमए) का उपयोग किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति पहले कीमतों की मध्यम अवधि की चलती औसत ma1 और ma2 की गणना करती है, जिसमें ma1 की अवधि कम है और ma2 की अवधि अधिक है। फिर ma1 और ma2 के अंतर की गणना ma3 के लिए की जाती है, और फिर ma3 के लिए एक चिकनी चलती औसत ma4 की गणना की जाती है। जब ma3 पर ma4 पार होता है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है और जब यह नीचे होता है तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
इस प्रकार, ma3 मूल्य की मध्यम और अल्पकालिक प्रवृत्ति की दिशा को दर्शाता है, और ma4 ma3 में कुछ शोर को फ़िल्टर करता है, जिससे एक अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल बनता है। ma1 और ma2 का आवधिक अनुपात मालेन पैरामीटर के माध्यम से सेट किया जाता है, जिससे उपयोगकर्ता को विभिन्न बाजार समायोजन चक्रों के अनुसार सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन मिल सकता है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
बाजार में बदलाव के लिए अनुकूलनशील चलती औसत (एएलएमए) और भारित चलती औसत (डब्ल्यूएमए) का उपयोग करना बेहतर है।
बहु-आयामी मूल्य-औसत विधि को लागू करने से ट्रेडिंग सिग्नल अधिक विश्वसनीय हो जाते हैं।
पैरामीटर समायोज्य हैं, उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलित कर सकते हैं, व्यापक रूप से लागू होते हैं।
यह स्पष्ट और समझने में आसान है और इसे लागू करना आसान है।
यह ट्रेंडिंग और अस्थिर बाजारों में अच्छा प्रदर्शन कर सकता है।
जोखिम और समाधान
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
अत्यधिक परिवर्तनशील बाजार स्थितियों में, चलती औसत रणनीतियाँ व्यापारिक संकेतों की अनिश्चितता, विलंब और अन्य समस्याओं का कारण बन सकती हैं। चलती औसत अवधि और पैरामीटर को समायोजित करके अनुकूलित किया जा सकता है।
शुद्ध प्रवृत्ति का पालन करने की रणनीति, जो कि अस्थिर समापन चरण के दौरान नुकसान के लिए अतिसंवेदनशील है। अन्य संकेतकों के साथ संयोजन के रूप में फ़िल्टर किया जा सकता है।
अनुचित पैरामीटर सेट करने से अत्यधिक व्यापार हो सकता है जो बहुत कम अवधि में होता है। उपयुक्त पैरामीटर को सावधानीपूर्वक चुना जाना चाहिए।
रणनीति अनुकूलन
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अधिक प्रकार के चलती औसत का परीक्षण करें, जैसे कि रैखिक चलती औसत, भारित चलती औसत, आदि।
अस्थिरता, मूल्य चैनल और अन्य संकेतकों के आधार पर नुकसान रोकने के लिए एक और तंत्र।
रोलिंग अनुकूलन मापदंडों के लिए कई समय चक्र विश्लेषण के साथ संयुक्त।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना और पैरामीटर का स्वचालित अनुकूलन करना।
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर चलती औसत के सोने के कांटे और मृत कांटे के गठन के व्यापार संकेत. लागू करने के लिए अनुकूलित चलती औसत और बहु-समय अवधि के मूल्य औसत, संकेत अधिक सटीक और विश्वसनीय बनाने. इस रणनीति के मापदंडों को समायोजित करने योग्य, व्यापक, सरल और स्पष्ट है, और एक प्रवृत्ति बाजार में अच्छा काम करता है, उच्च वास्तविक मूल्य है.
/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Oracle Move Strategy", overlay=true)
maLen = input(30, "ma period")
mode = input(defval="wma", options=["alma", "ema", "wma"])
price = close
ma(src, len) =>
mode=="alma" ? alma(src, len, 0.85, 6) :
mode=="ema"? ema(src, len) :
wma(src, len)
ma1 = ma(price, floor(maLen / 2))
ma2 = ma(price, maLen)
ma3 = 2.0 * ma1 - ma2
ma4 = ma(ma3, floor(sqrt(maLen)))
//plot(ma1, color = red)
//plot(ma2, color = green)
plot(ma3, color = blue)
plot(ma4, color = orange)
mafast = ma3
maslow = ma4
if (crossover(mafast, maslow))
strategy.entry("MA2CrossLE", strategy.long, comment="MA2CrossLE")
if (crossunder(mafast, maslow))
strategy.entry("MA2CrossSE", strategy.short, comment="MA2CrossSE")
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