मूविंग एवरेज स्पैन पर आधारित रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति का नाम है फ्यूज मूविंग एवरेज स्पेसिंग रिवर्सिंग, यह विभिन्न आवधिक मूविंग एवरेज के बीच के क्रॉसिंग की गणना करके व्यापार के पलटने के समय का आकलन करता है, और उचित ओवरहाइजिंग ऑपरेशन करता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में एक साथ तीन चलती औसत की गणना की जाती है:
- रैपिड मूविंग एवरेज (flenght): नवीनतम मूल्य परिवर्तनों को दर्शाता है
- धीमी गति से चलती औसत ((चक्र पैरामीटर length): मध्य अवधि के मूल्य आंदोलन को दर्शाता है
- सबसे धीमी गति से चलती औसत ((चक्र पैरामीटर sslenght): दीर्घकालिक मूल्य प्रवृत्ति को दर्शाता है
जब तेज चलती औसत नीचे से धीमी चलती औसत से गुजरता है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक ट्रेडों को उलटा करना शुरू हो गया है। जब तेज चलती औसत ऊपर से नीचे से धीमी चलती औसत से गुजरता है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक ट्रेडों को उलटा करना शुरू हो गया है।
झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति में एक चौथा चलती औसत, एक दीर्घकालिक प्रवृत्ति फ़िल्टर ((चक्र पैरामीटर tlenght) भी शामिल है। केवल जब कीमत इस चलती औसत से ऊपर होती है, तो एक अधिक संकेत पर विचार किया जाता है; केवल जब कीमत इस चलती औसत से नीचे होती है, तो एक शून्य संकेत पर विचार किया जाता है।
लेन-देन के नियम इस प्रकार हैं:
जब तेजी से चलती औसत पर धीमी गति से चलती औसत से गुजरता है, और धीमी गति से चलती औसत पर सबसे धीमी गति से चलती औसत से गुजरता है (अल्पकालिक मल्टीहेड सिग्नल), और कीमत लंबी अवधि के रुझान फिल्टर से अधिक है, तो अधिक प्रवेश करें; जब तेजी से चलती औसत के नीचे धीमी गति से चलती औसत से गुजरता है, तो मल्टीहेड स्थिति को समतल करें।
जब धीमी गति से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत के नीचे से गुजरती है, और धीमी गति से चलती औसत सबसे धीमी गति से चलती औसत से नीचे से गुजरती है, और कीमत लंबी अवधि के रुझान फ़िल्टर से कम है, तो बाजार में प्रवेश करें; जब धीमी गति से चलती औसत पर धीमी गति से चलती औसत से गुजरती है, तो खाली सिर की स्थिति को समतल करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- मल्टी-टाइम फ़्रेम एनालिसिस का उपयोग करके, अल्पकालिक, मध्यम और दीर्घकालिक मूल्य रुझानों में परिवर्तन की पहचान करने और झूठे संकेतों को कम करने के लिए प्रभावी है।
- दीर्घकालिक रुझान फ़िल्टर को लागू करने से दीर्घकालिक रुझान में बदलाव से पहले गलत ट्रेडिंग से बचा जा सकता है।
- लेनदेन के नियम सरल, स्पष्ट, आसानी से समझने योग्य हैं, और मात्रा के लिए उपयुक्त हैं।
- रिवर्स रणनीतियों में सकारात्मक पक्ष-प्रतिफल और लाभ का लाभ होता है।
- फिक्स्ड डिस्क एनालॉग रिट्रेसमेंट अच्छा है, और रिटर्न और रिटर्न कारक अच्छे हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
- एक चलती औसत रणनीति पैरामीटर के प्रति संवेदनशील होती है, और विभिन्न पैरामीटर अलग-अलग परिणाम उत्पन्न करते हैं।
- उलटा सिग्नल में गलत ब्रेकआउट हो सकता है, जिससे ट्रेडिंग में नुकसान हो सकता है।
- इस तरह की घटनाओं के बाद, व्यापार में लंबे समय तक उतार-चढ़ाव हो सकता है, और कई बार लाभ शून्य हो जाता है।
- मूल्य में एक मजबूत ब्रेकआउट हो सकता है, जो समय पर नुकसान से बाहर निकलने में असमर्थ है।
समाधान:
- ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें
- झूठी दरारों से बचने के लिए उलटा संकेत की पुष्टि समय को उचित रूप से बढ़ाएं।
- स्टॉप लॉस को बढ़ाएं और नुकसान के जोखिम को कम करें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
- अधिक संयोजनों का परीक्षण करें और इष्टतम खोजें।
- कम मात्रा में नकली दरारों से बचने के लिए पारगमन फ़िल्टरिंग बढ़ाएं।
- अन्य संकेतक के साथ संयुक्त प्रवेश की पुष्टि करने के लिए संकेत
- गतिशील रूप से स्टॉप पोजीशन को समायोजित करें, बाहर निकलने के तंत्र का अनुकूलन करें।
- धन प्रबंधन रणनीतियों को अनुकूलित करना और जोखिमों को नियंत्रित करना।
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर चलती औसत के सोने के कांटे और मृत कांटे के लिए व्यापार में उलट, जबकि लंबी अवधि के रुझान फिल्टर ट्रेडिंग दिशा मार्गदर्शन, प्रभावी रूप से पहचान कर सकते हैं जब बाजार पलटवार. के परिणामों के आधार पर, इस रणनीति के बेहतर लाभप्रदता है, कुछ ठोस आवेदन मूल्य. बाद में पैरामीटर चयन, सूचक फ़िल्टर, रोक हानिकारक तंत्र आदि के रूप में अनुकूलित किया जा सकता है, रणनीति और अधिक स्थिर और व्यावहारिक बनाने के लिए.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Moving Average Trap", overlay=true)
flenght = input.int(title="Fast MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=3)
llenght = input.int(title="Slower MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=5)
sslenght = input.int(title="Slowest MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=8)
tlenght = input.int(title="Trend Filter MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=200)
ssma = ta.sma(close, sslenght)
fma = ta.sma(close, flenght)
sma = ta.sma(close, llenght)
tma = ta.sma(close, tlenght)
plot(fma, color=color.red)
plot(sma, color=color.white)
plot(ssma, color=color.green)
plot(tma, color=color.maroon, linewidth=2)
short = (fma > sma and sma > ssma) and close < tma
long = (fma < sma and sma < ssma) and close > tma
closeshort = fma < sma and sma < ssma
closelong = fma > sma and sma > ssma
if long
strategy.entry("long", strategy.long)
if closelong
strategy.close("long")
if short
strategy.entry("short", strategy.short)
if closeshort
strategy.close("short")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)