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एमए टर्निंग प्वाइंट लंबी और छोटी रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-17 11:56:53
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अवलोकन

यह रणनीति चलती औसत रेखा के मोड़ बिंदुओं के आधार पर प्रवृत्ति को MA अपट्रेंड मोड़ बिंदु पर लंबा और MA डाउनट्रेंड मोड़ बिंदु पर छोटा करने के लिए आकलन करती है। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति से संबंधित है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति विश्लेषण के लिए मूल्य के रूप में समापन मूल्य प्राप्त करने के लिए मूल्य=सुरक्षा ((tickerid, अवधि, बंद) का उपयोग करता है, फिर पहली औसत लाइन मूल्य प्राप्त करने के लिए ma1 लंबाई के इनपुट चयन के आधार पर SMA या EMA की गणना करता है। roc1 को तब मूल्य की एक दिन की परिवर्तन दर के रूप में परिभाषित किया जाता है। सीमा प्रवृत्तिStrength1 द्वारा, यह आकलन करता है कि क्या औसत रेखा में महत्वपूर्ण वृद्धि या गिरावट है। जब roc1 प्रवृत्तिStrength1 से अधिक हो जाता है, तो ma1up को सच के रूप में परिभाषित किया जाता है, यह दर्शाता है कि औसत रेखा बढ़ रही है। जब roc1 नकारात्मक प्रवृत्तिStrength1 से नीचे होता है, तो ma1down को सच के रूप में परिभाषित किया जाता है, यह दर्शाता है कि औसत रेखा गिर रही है। एक लंबा संकेत तब जारी किया जाता है जब औसत रेखा बढ़ रही होती है और पिछले दिन गिर रही थी। एक छोटा संकेत तब जारी किया जाता है जब औसत रेखा गिर रही होती है और पिछले दिन बढ़ रही थी।

इस प्रकार, रणनीति स्टॉक मूल्य के रुझान परिवर्तन को पकड़ने के लिए चलती औसत रेखा के मोड़ बिंदुओं का उपयोग करती है, जो एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति से संबंधित है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह प्रवृत्ति का न्याय करने के लिए चलती औसत रेखा के मोड़ बिंदुओं का उपयोग करता है, जो मात्रात्मक व्यापार में अपेक्षाकृत परिपक्व और विश्वसनीय तकनीकी विश्लेषण विधि है। विशिष्ट लाभ हैंः

  1. शोर को फ़िल्टर करने और ट्रेंड टर्निंग पॉइंट्स को सटीक रूप से कैप्चर करने के लिए चलती औसत का उपयोग करें। चलती औसत कीमतों को चिकनी करती है और ट्रेंड रिवर्स को अधिक विश्वसनीय रूप से पहचानने के लिए कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती है।

  2. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए उलटफेर की तीव्रता निर्धारित करने के लिए परिवर्तन दर संकेतकों का संयोजन करें। यह रणनीति न केवल मोड़ बिंदुओं का पता लगाती है, बल्कि गतिशील औसत पर झूठे ब्रेकआउट के कारण होने वाले अनावश्यक ट्रेडों से बचने के लिए परिवर्तन दर ढाल के लिए एक सीमा भी निर्धारित करती है।

  3. आसान बैकटेस्टिंग अनुकूलन के लिए सरल पैरामीटर सेटिंग्स। इस रणनीति में केवल एक चलती औसत और कुछ पैरामीटर हैं जो उपयोगकर्ताओं के लिए समझने और मास्टर करने के लिए आसान हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

  1. ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीति टॉप और बॉटम की भविष्यवाणी नहीं कर सकती है। यह रणनीति एक ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीति है जो केवल ट्रेंड का अनुसरण कर सकती है और बाजार के टॉप और बॉटम की भविष्यवाणी नहीं कर सकती है, आसानी से तत्काल उलट अवसरों को याद करती है।

  2. मूविंग एवरेज लेग समस्या. मूविंग एवरेज में कीमतों के आंदोलनों को दर्शाने में एक निश्चित लेग होता है, जो ट्रेंड रिवर्स की पहचान करने की समयबद्धता को प्रभावित कर सकता है।

  3. इस रणनीति के पैरामीटर सेटिंग्स जैसे कि औसत रेखा की अवधि की संख्या और परिवर्तन दर ढाल की सीमा सीधे रणनीति के लाभ, ड्रॉडाउन आदि को प्रभावित करेगी और इसे सावधानीपूर्वक परीक्षण और अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

संबंधित समाधान हैंः

  1. प्रमुख बुल और बियर मोड़ के बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए अन्य संकेतकों का उचित रूप से संयोजन करें।

  2. एसएमए के बजाय ईएमए और अन्य तेज़ चलती औसत का परीक्षण करें।

  3. सर्वोत्तम पैरामीटर सेटिंग्स खोजने के लिए मल्टी-ऑप्टिमाइज़ेशन की सिफारिश की जाती है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. स्वर्ण क्रॉस और मृत क्रॉस रणनीति बनाने के लिए एक दूसरी चलती औसत रेखा जोड़ें। यह रुझानों और फ़िल्टर शोर को निर्धारित करने के लिए दोहरी चलती औसत के बीच संबंध का उपयोग करता है।

  2. वॉल्यूम विश्लेषण जोड़ें। चलती औसत मोड़ बिंदुओं पर वॉल्यूम में परिवर्तन का अवलोकन करके, यह मोड़ बिंदुओं की विश्वसनीयता को और सत्यापित कर सकता है।

  3. आरएसआई और एमएसीडी जैसे अन्य तकनीकी संकेतकों की सहायक भूमिकाओं का परीक्षण करें। ये संकेतकों से रुझानों को निर्धारित करने और चलती औसत मोड़ बिंदुओं के साथ संयोजन रणनीतियों को बनाने में भी मदद मिल सकती है।

  4. बहु-बाजार की स्थिति पैरामीटर अनुकूलन और स्क्रीनिंग. बुल बाजार, भालू बाजार, रेंज-बाउंड बाजार की स्थिति के तहत संयोजनों के लिए पैरामीटर सेटिंग्स का अलग से परीक्षण और अनुकूलन करें.

  5. विभिन्न बाजार वातावरणों में मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने और गतिशील अनुकूलन के लिए मापदंडों की मजबूती का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह कुछ व्यावहारिक मूल्य के साथ एक अपेक्षाकृत परिपक्व प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। रणनीति विचार सरल और स्पष्ट है, जिसमें कुछ समायोज्य मापदंड हैं, जो समझने और परीक्षण करने में आसान हैं। साथ ही, प्रवृत्ति के बाद की देरी जैसी समस्याएं भी हैं। अन्य संकेतकों के साथ संयोजन, परीक्षण और अनुकूलन की सिफारिश की जाती है।

/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("MA Turning Point Strategy", overlay=true)
src = input(close, title="Source")

price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(25, title="1st MA Length")
type1 = input("SMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA"])

price1 = if (type1 == "SMA")
    sma(price, ma1)
else
    ema(price, ma1)

plot(series=price1, style=line,  title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0)

lookback1 = input(1, "Lookback 1")
roc1 = roc(price1, lookback1)

ma1up = false
ma1down = false
ma2up = false
ma2down = false

ma1up := nz(ma1up[1])
ma1down := nz(ma1down[1])
ma2up := nz(ma2up[1])
ma2down := nz(ma2down[1])

trendStrength1 = input(2.5, title="Minimum slope magnitude * 100", type=float) * 0.01

if crossover(roc1, trendStrength1)
    ma1up := true
    ma1down := false
    
if crossunder(roc1, -trendStrength1) 
    ma1up := false
    ma1down := true

longCondition = ma1up and ma1down[1]
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = ma1down and ma1up[1]
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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