8-अवधि और 21-अवधि चलती औसत रणनीतियाँ
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में दोहरी चलती औसत का उपयोग किया जाता है, 8 चक्र और 21 चक्र की चलती औसत। जब एक छोटी चलती औसत पर एक लंबी चलती औसत पहना जाता है, तो अधिक करें; जब एक छोटी चलती औसत के नीचे एक लंबी चलती औसत पहना जाता है, तो शून्य करें।
इस रणनीति में एक चलती औसत के एक झुकाव सूचक को भी शामिल किया गया है, जो ट्रेड सिग्नल उत्पन्न करने के लिए ट्रेंड रहित अंतराल को फ़िल्टर करता है, केवल जब ट्रेंड स्पष्ट होता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल अल्पकालिक चलती औसत और दीर्घकालिक चलती औसत के क्रॉसिंग पर है। अल्पकालिक चलती औसत मूल्य परिवर्तन के रुझान को अधिक तेज़ी से पकड़ता है, जबकि दीर्घकालिक चलती औसत शोर पर बेहतर फ़िल्टरिंग प्रभाव डालता है। जब अल्पकालिक रेखा पर लंबी रेखा को पार करते समय एक बहुस्तरीय प्रवृत्ति का निर्माण होता है, तो अधिक लाभ होता है; जब अल्पकालिक रेखा के नीचे लंबी रेखा को पार करते समय एक खाली प्रवृत्ति का निर्माण होता है, तो खाली लाभ होता है।
इस रणनीति में एक स्केलेबिलिटी थ्रेशोल्ड भी है। मल्टी सिग्नल केवल तभी उत्पन्न होता है जब स्केलेबिलिटी पॉजिटिव थ्रेशोल्ड से अधिक हो, और शून्य सिग्नल केवल तभी उत्पन्न होता है जब स्केलेबिलिटी नकारात्मक थ्रेशोल्ड से कम हो। यह कुछ स्पष्ट रुझान वाले क्षेत्रों को फ़िल्टर कर सकता है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल की गुणवत्ता अधिक हो।
विशेष रूप से, रणनीति के लिए ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने का तर्क हैः
- 8 चक्र और 21 चक्र के लिए सरल चलती औसत की गणना करें
- दोनों के क्रॉस सिग्नल का पता लगाएं
- 21 चक्रों की चलती औसत की स्लिपटी की गणना करें, स्लिपटी को उलटा-कट फ़ंक्शन एटीएएन द्वारा प्राप्त किया जाता है
- एक बहु सिग्नल केवल तब उत्पन्न होता है जब स्केलेबिलिटी सेट पॉजिटिव थ्रेशोल्ड से अधिक होती है
- एक शून्य सिग्नल केवल तब उत्पन्न होता है जब स्केलेबिलिटी सेट की गई नकारात्मक थ्रेशोल्ड से कम हो
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- रणनीति सरल, समझने में आसान और लागू करने योग्य है
- एक स्केलेबिलिटी इंडिकेटर जो संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए स्पष्ट रुझान के बिना फ़िल्टर कर सकता है
- द्विआधारी चलती औसत का उपयोग करने से स्थिरता में सुधार होता है
- विभिन्न व्यापारिक किस्मों के लिए बाजार के अनुसार समायोज्य पैरामीटर
- प्रोग्राम को सरल बनाने के लिए, इसे फिर से विकसित और अनुकूलित करने के लिए
जोखिम और समाधान
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- बाजार में भारी उतार-चढ़ाव के बीच, अधिक गलत संकेत हो सकते हैं
- दो-लाइन क्रॉसिंग स्वयं अधिक गलत सूचनाएं उत्पन्न कर सकता है
- कुछ हद तक देरी के साथ, तुरंत रुझान में बदलाव को पकड़ना असंभव है
इन जोखिमों के लिए, निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलन किया जा सकता हैः
- बाजार की विशेषताओं के लिए चलती औसत के पैरामीटर को समायोजित करना
- स्केलेबिलिटी थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करें और पैरामीटर की कठोरता में सुधार करें
- एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए रोकथाम को बढ़ाएं
- सिग्नल गुणवत्ता बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों के साथ मिलकर फ़िल्टरिंग
- अनुकूलित पैरामीटर सेटिंग्स को लागू करें ताकि रणनीति अधिक कठोर हो सके
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
- बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर पैरामीटर को समायोजित करने के लिए अनुकूलित चलती औसत का उपयोग करना
- लेन-देन की संख्या में वृद्धि के लिए सहसंबद्ध विश्लेषण, जो गलत संकेतों से बचने के लिए है
- सिग्नल की गुणवत्ता और समय-प्रभावीता को बढ़ाने के लिए अस्थिरता सूचक के साथ संयोजन
- मशीन सीखने के एल्गोरिदम को जोड़ना, पैरामीटर का स्वचालित अनुकूलन करना
- डीप लर्निंग तकनीक के साथ, अधिक जटिल गैर-रैखिक मूल्य निर्धारण मॉडल का अन्वेषण करें
संक्षेप
यह द्विआधारी चलती औसत रणनीति सामान्य रूप से सरल और व्यावहारिक है, जो दो चक्रों के पैरामीटर के माध्यम से अलग-अलग प्रवृत्ति विशेषताओं को पकड़ती है और एक साथ व्यापार संकेतों को उत्पन्न करती है। साथ ही, स्केलिंग थ्रेशोल्ड को शुरू करने से संकेत की गुणवत्ता में सुधार होता है। यह रणनीति एक बुनियादी रणनीति के रूप में काम कर सकती है और इसे बढ़ाया जा सकता है, और इसमें बहुत अधिक अनुकूलन और विस्तार करने की क्षमता है।
/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//written by sixpathssenin
//@version=4
strategy(title="Dual Moving Average",initial_capital=10000,overlay=true)
ma1= sma(close,8)
ma2= sma(close,21)
angleCriteria = input(title="Angle", type=input.integer, defval=7, minval=1, maxval=13)
i_lookback = input(2, "Angle Period", input.integer, minval = 1)
i_atrPeriod = input(10, "ATR Period", input.integer, minval = 1)
i_angleLevel = input(6, "Angle Level", input.integer, minval = 1)
i_maSource = input(close, "MA Source", input.source)
f_angle(_src, _lookback, _atrPeriod) =>
rad2degree = 180 / 3.141592653589793238462643 //pi
ang = rad2degree * atan((_src[0] - _src[_lookback]) / atr(_atrPeriod)/_lookback)
ang
_angle = f_angle(ma2, i_lookback, i_atrPeriod)
plot(ma1,color=#FF0000)
plot(ma2,color=#00FF00)
crosso=crossover(ma1,ma2)
crossu=crossunder(ma1,ma2)
_lookback = 15
f_somethingHappened(_cond, _lookback) =>
bool _crossed = false
for i = 1 to _lookback
if _cond[i]
_crossed := true
_crossed
longcrossed = f_somethingHappened(crosso,_lookback)
shortcrossed = f_somethingHappened(crossu,_lookback)
long = longcrossed and _angle > angleCriteria
short= shortcrossed and _angle < -(angleCriteria)
if(long)
strategy.entry("Long",strategy.long)
if(short)
strategy.entry("short",strategy.short)