चलती औसत पर आधारित मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-16 17:37:13
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अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न चक्रों के साथ चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत क्रॉस के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति से संबंधित है। भारित चलती औसत (डब्ल्यूएमए) और अनुकूली चलती औसत (एएलएमए) का मुख्य रूप से उपयोग किया जाता है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले मूल्य के मध्यम अवधि और अल्पकालिक चलती औसत, ma1 और ma2 की गणना करती है, जहां ma1 का एक छोटा चक्र है और ma2 का एक लंबा चक्र है। फिर यह ma1 और ma2 के बीच अंतर को ma3 के रूप में गणना करता है, और आगे ma3 के चिकनी चलती औसत ma4 की गणना करता है। जब ma3 ma4 को ऊपर की ओर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब यह नीचे की ओर पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

इस प्रकार, ma3 कीमत की मध्यम अवधि की प्रवृत्ति को दर्शाता है, और ma3 एक अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए ma3 से कुछ शोर को फ़िल्टर करता है। ma1 और ma2 के चक्र पैरामीटर maLen द्वारा सेट किए जाते हैं। उपयोगकर्ता विभिन्न बाजारों के लिए सर्वोत्तम सेटिंग प्राप्त करने के लिए मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं।

लाभ

इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

अल्मा और डब्लूएमए का उपयोग करना जो बाजार परिवर्तनों के अनुकूल हो सके।
ट्रेडिंग सिग्नल को अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए बहु-चक्र मूल्य औसतकरण लागू करना।
समायोज्य मापदंडों को व्यापक अनुप्रयोग के साथ विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
रणनीतिक तर्क सरल और लागू करने में आसान है।
यह ट्रेंडिंग और साइडवेज दोनों बाजारों में अच्छा प्रदर्शन कर सकता है।

जोखिम और समाधान

इस रणनीति के लिए कुछ जोखिम भी हैंः

बाजार की अस्थिर परिस्थितियों के कारण संकेत अस्पष्ट हो सकते हैं और देरी हो सकती है। यह चलती औसत के चक्रों और मापदंडों को अनुकूलित करके हल किया जा सकता है।
शुद्ध ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीति के रूप में, यह रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान नुकसान का कारण बन सकती है। फिल्टर के रूप में अन्य संकेतक जोड़े जा सकते हैं।
अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स अति लघु चक्रों के कारण ओवर-ट्रेडिंग का कारण बन सकती हैं। उपयुक्त पैरामीटर का सावधानीपूर्वक चयन किया जाना चाहिए।

अनुकूलन

रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

अधिक प्रकार के चलती औसत, जैसे कि एलएमए, डब्ल्यूएमए आदि का परीक्षण करें।
अस्थिरता, मूल्य चैनलों आदि के आधार पर स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।
मापदंडों के रोलिंग अनुकूलन के साथ बहु-समय-सीमा विश्लेषण को अपनाएं।
स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बढ़ाएं।

निष्कर्ष

यह रणनीति मूविंग एवरेज के गोल्डन क्रॉस और डेड क्रॉस के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। ALMA और मल्टी-साइकिल प्राइस एवरेजिंग का उपयोग करके, सिग्नल अधिक सटीक और विश्वसनीय हो जाते हैं। समायोज्य पैरामीटर इसे व्यापक रूप से लागू करते हैं। इसके अलावा, तर्क सरल और स्पष्ट है और ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करता है। इसलिए, इसका उच्च व्यावहारिक मूल्य है।

/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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*/

//@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")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)

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