गतिमान औसत पर आधारित गति रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक गतिशील रणनीति है जो चलती औसत पर आधारित है। यह विभिन्न चक्रों के सरल चलती औसत की गणना करके और उनकी तुलना करके एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न करता है। विशेष रूप से, यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब यह लंबी अवधि की चलती औसत को एक छोटी अवधि की चलती औसत पर पार करता है; यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है जब यह लंबी अवधि की चलती औसत को एक छोटी अवधि की चलती औसत के नीचे पार करता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क गतिशीलता प्रभाव पर आधारित है, यानी स्टॉक की कीमत की प्रवृत्ति की निरंतरता। एक चलती औसत स्टॉक की कीमत में बदलाव की प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से दर्शाता है। जब एक छोटी चलती औसत पर लंबी चलती औसत से गुजरती है, तो यह दर्शाता है कि स्टॉक की कीमत एक ऊंची प्रवृत्ति में प्रवेश करना शुरू कर देती है; इसके विपरीत, जब एक छोटी चलती औसत के नीचे लंबी चलती औसत से गुजरती है, तो यह दर्शाता है कि स्टॉक की कीमत एक गिरावट की प्रवृत्ति में प्रवेश करना शुरू कर देती है। यह रणनीति इस सिद्धांत के आधार पर व्यापार संकेत उत्पन्न करती है।
विशेष रूप से, रणनीति में एक 13-दिन सरल चलती औसत और एक 34-दिन सरल चलती औसत को परिभाषित किया गया है। दैनिक समापन मूल्य की गणना के बाद, इन दो चलती औसत के मूल्य की तुलना करें। यदि 13 वीं लाइन 34 वीं लाइन को पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जिसका अर्थ है कि स्टॉक की कीमत एक ऊंची प्रवृत्ति में प्रवेश करती है, और एक बहुस्तरीय स्थिति स्थापित की जानी चाहिए; यदि 13 वीं लाइन 34 वीं लाइन को पार करती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है, जिसका अर्थ है कि स्टॉक की कीमत एक नीचे की प्रवृत्ति में प्रवेश करती है, और स्टॉक को साफ किया जाना चाहिए।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह सरल, समझने में आसान और लागू करने में आसान है। चलती औसत सबसे बुनियादी और सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले तकनीकी संकेतकों में से एक है, जिसका सिद्धांत सरल, समझने और लागू करने में आसान है। साथ ही, चलती औसत संयोजन संकेत भी लंबे समय तक अभ्यास के बाद प्रभावी साबित हुए हैं।
इसके अलावा, इस रणनीति के पैरामीटर की सेटिंग लचीली है, इसे विभिन्न किस्मों और बाजार की परिस्थितियों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, चलती औसत के आवधिक पैरामीटर को बदला जा सकता है, जिससे रणनीति की संवेदनशीलता को समायोजित किया जा सकता है। यह रणनीति के अनुकूलन और समायोजन के लिए जगह प्रदान करता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि अधिक गलत संकेत और अस्थिर बाजारों में फंसने की संभावना है। जब कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो चलती औसत अक्सर क्रॉसिंग का कारण बन सकता है, जिससे गलत संकेत दिखाई देते हैं। इस समय कुछ शोर को फ़िल्टर करने के लिए चलती औसत चक्र पैरामीटर को समायोजित करना आवश्यक है।
इसके अलावा, जब बाजार में एक बड़ी उलटफेर होती है, तो रणनीति के स्टॉपलॉस को तोड़ दिया जा सकता है, जिससे अधिक नुकसान होता है। इसके लिए स्टॉपलॉस रणनीति को अनुकूलित करने और स्टॉपलॉस को उचित रूप से ढीला करने की आवश्यकता होती है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
विभिन्न किस्मों और बाजार स्थितियों के लिए पैरामीटर का इष्टतम संयोजन खोजने के लिए चलती औसत के आवधिक पैरामीटर का अनुकूलन करें
अन्य तकनीकी संकेतकों जैसे कि MACD, KD, आदि के लिए फ़िल्टर जोड़ें ताकि कंपन के दौरान गलत सिग्नल न हो
स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित और गतिशील रूप से समायोजित करें, स्टॉप लॉस की गारंटी देते हुए, स्टॉप लॉस पॉइंट के बहुत करीब होने से बचें, और अधिक संभावना है कि इसे तोड़ दिया जाएगा
एकल लेनदेन जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्थिति प्रबंधन तंत्र जैसे कि निश्चित मात्रा में निवेश, स्थिति अनुपात आदि को बढ़ाया गया
संक्षेप
यह रणनीति एक बहुत ही क्लासिक चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति है जो खरीद और बेचने के संकेतों को उत्पन्न करने के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत के संबंधों की गणना और तुलना करती है। इस रणनीति का लाभ यह है कि यह सरल, समझने में आसान है, पैरामीटर लचीला है और शुरुआती सीखने के लिए उपयुक्त है। इसका नुकसान यह है कि संकेत पर्याप्त स्थिर नहीं हो सकते हैं और उतार-चढ़ाव वाले बाजारों में आसानी से फिसल सकते हैं। उचित अनुकूलन के साथ, यह अभी भी एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक रणनीति हो सकती है।
/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// TODO: update strategy name
strategy("{STRATEGY NAME}", overlay=true)
// === TA LOGIC ===
//
//
// TODO: PUT YOUR TA LOGIC HERE
LONG_SIGNAL_BOOLEAN = crossover(sma(close, 13), sma(close, 34))
SHORT_SIGNAL_BOOLEAN = crossunder(sma(close, 12), sma(close, 21))
// === INPUT BACKTEST DATE RANGE ===
enableShorts = input(false, title="Enable short entries?")
FromMonth = input(defval = 5, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 18, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth = input(defval = 9, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 2018, title = "To Year", minval = 2017)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
// === STRATEGY BUY / SELL ENTRIES ===
// TODO: update the placeholder LONG_SIGNAL_BOOLEAN and SHORT_SIGNAL_BOOLEAN to signal
// long and short entries
buy() => window() and LONG_SIGNAL_BOOLEAN
sell() => window() and SHORT_SIGNAL_BOOLEAN
if buy()
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long")
if sell()
if (enableShorts)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short")
else
strategy.close("Long")
// === BACKTESTING: EXIT strategy ===
sl_inp = input(10, title='Stop Loss %', type=float)/100
tp_inp = input(30, title='Take Profit %', type=float)/100
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
strategy.exit("Stop Loss/Profit", "Long", stop=stop_level, limit=take_level)