चलती औसत पर आधारित दोलन सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-23 15:13:31
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम आससिलेशन ब्रेकथ्रू रणनीति बेस्ड ऑन मूविंग एवरेज है। यह यह निर्धारित करने के लिए कीमतों के विभिन्न चक्रों की चलती औसत रेखाओं की गणना करता है कि क्या कीमतें लंबी और छोटी ट्रेडिंग के लिए प्रमुख चलती औसत को तोड़ती हैं। जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत को तोड़ती है, तो लंबी जाती है। जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत के माध्यम से गिरती है, तो छोटी जाती है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से मूविंग एवरेज के सिद्धांत पर आधारित है। मूविंग एवरेज तकनीकी विश्लेषण में एक आम तौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला विश्लेषणात्मक उपकरण है। यह अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ावों को फ़िल्टर करके मूल्य डेटा को चिकना करता है और कीमतों की मुख्य प्रवृत्ति दिशा को दर्शाता है। फास्ट मूविंग एवरेज अल्पकालिक मूल्य रुझानों को दर्शाता है, जबकि धीमी गति से चलने वाला औसत दीर्घकालिक मूल्य रुझानों को दर्शाता है। जब तेज मूविंग एवरेज धीमी गति से चलने वाले औसत से ऊपर या नीचे जाता है, तो इसका मतलब है कि अल्पकालिक प्रवृत्ति दीर्घकालिक प्रवृत्ति को उलट देती है, जो अक्सर मूल्य उलट का संकेत देती है।

यह रणनीति अलग-अलग मापदंडों के साथ दो ईएमए औसत सेट करके इस सिद्धांत का उपयोग करती है, एक अल्पकालिक तेजी से रेखा के रूप में और एक लंबी अवधि के रूप में धीमी रेखा के रूप में। रणनीति रूपांतरण रेखा और आधार रेखा की गणना करने के लिए 9 और 26 की लंबाई के साथ ईएमए सेट करती है। जब अल्पकालिक ईएमए दीर्घकालिक ईएमए से ऊपर जाता है, तो लंबा हो जाता है, यह इंगित करता है कि अल्पकालिक मूल्य दीर्घकालिक मूल्य से अधिक है, एक तेजी का संकेत। जब अल्पकालिक ईएमए दीर्घकालिक ईएमए से नीचे जाता है, तो छोटा हो जाता है, यह इंगित करता है कि अल्पकालिक मूल्य दीर्घकालिक मूल्य से कम है, एक मंदी का संकेत।

इस प्रकार, यह रणनीति कीमतों के अल्पकालिक रुझान के अवसरों को पकड़ने के लिए तेज और धीमे ईएमए के माध्यम से संभावित मूल्य उलट बिंदुओं का आकलन करती है।

लाभों का विश्लेषण

मूल्य उलट बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए चलती औसत सिद्धांत पर आधारित विश्वसनीय संकेतकों का उपयोग करें
बुनियादी संकेतकों के आधार पर समझने और लागू करने के लिए सरल
विभिन्न उत्पादों के लिए समायोजन और अनुकूलन के लिए लचीले मापदंड
ओवरनाइट जोखिमों से बचने के लिए केवल विशिष्ट व्यापारिक घंटों के दौरान पदों को खोलने का विकल्प
जीत की दर बढ़ाने के लिए स्पष्ट सफलता बिंदुओं की तलाश करें

जोखिमों का विश्लेषण और समाधान

आगे और पीछे के व्यापार से कई छोटे नुकसान के लिए प्रवण
उचित रूप से स्टॉप लॉस रेंज ढीला कर सकते हैं, पदों में प्रवेश करने से पहले स्पष्ट उलट संकेत के लिए प्रतीक्षा
कम तरलता वाले शेयरों के लिए, मूल्य अंतर या असंगत मूल्य हो सकते हैं मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है, चलती औसत चक्र मापदंडों को समायोजित, अनुकूलित मापदंडों के साथ व्यापार
गलत संकेत पाने के लिए आसान साइडवेज चंचल बाजारों में स्थिति में प्रवेश करने से पहले पुष्टि के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन कर सकता है
केवल सरल चलती औसत संकेतकों के साथ जटिल बाजार स्थितियों को संभालने की सीमित क्षमता महत्वपूर्ण बिंदुओं पर निर्णय लेने में सुधार के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों को पेश कर सकता है

अनुकूलन दिशाएँ

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

जोड़/कम करके स्थिति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्थिति आकार निर्धारण तंत्र जोड़ें
प्रति व्यापार हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें
झूठे मूल्य ब्रेकआउट से बचने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम, वॉल्यूम संकेतक शामिल करें
मॉडल पूर्वानुमान जोड़ें, मूल्य उलट की संभावना का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग आदि का उपयोग करें, निर्णयों में सुधार करें
पेशेवर व्यापारी निर्णय लेने के तर्क का अनुकरण करने और उच्च उल्टा होने की संभावना वाले बिंदुओं पर संकेतों का चयन करने के लिए गहरी शिक्षा का उपयोग करें

सारांश

यह चलती औसत संकेतकों के आधार पर एक अल्पकालिक औसत प्रतिगमन रणनीति है। अनुकूलन योग्य मापदंड अच्छी लचीलापन प्रदान करते हैं। हालांकि सरल संकेतकों का उपयोग करते हुए, यह पैरामीटर ट्यूनिंग के माध्यम से बाजार के वातावरण के लिए अच्छी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है। रणनीति का उद्देश्य अल्पकालिक मूल्य उलटों से मध्यस्थता के अवसरों को पकड़ना है। स्थिति आकार, स्टॉप लॉस आदि जैसे तंत्रों को पेश करके, जोखिमों को प्रभावी ढंग से स्थिरता में सुधार के लिए प्रबंधित किया जा सकता है। अधिक उन्नत तकनीकी संकेतकों और मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग प्रदर्शन में सुधार का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता 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
strategy("Juiced Ichimoku Strat", overlay=true)

USE_TRADESESSION = input(title='Use Trading Session?', type=bool, defval=true)
trade_session = input(title='Trade Session:', defval='0800-1600', confirm=false)
istradingsession = not USE_TRADESESSION ? false : not na(time('1', trade_session))
bgcolor(istradingsession?gray:na)

varLo = input(title="Fast (Conversion) Line",  defval=9, minval=1, maxval=99999)
varHi = input(title="Slow (Base) Line",  defval=26, minval=1, maxval=99999)
emafreq = input(title="Ema on price frequency",  defval=2, minval=1, maxval=99999)

a = lowest(varLo)
b = highest(varLo)
c = (a + b ) / 2

d = lowest(varHi)
e = highest(varHi)
f = (d + e) / 2

//g = ((c + f) / 2)[varHi]
//h = ((highest(varHi * 2) + lowest(varHi * 2)) / 2)[varHi]

z = ema(close, emafreq)

bgcolor(z > c and z > f ? green : z < c and z < f ? red : yellow, transp=70)
plot(z, title="ema on Price", color=black)
plot(c, title="Fast (Conversion) Line", color=green)
plot(f, title="Slow (Base) Line", color=red)

long = z > c and z > f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
short = z < c and z < f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
//exit = z < c and z > f or z > c and z < f

closelong = z < c and z > f or z > c and z < f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = z < c and z > f or z > c and z < f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
if (closeshort)
    strategy.close("Short")
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)

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