दोहरी चलती औसत का उपयोग करके एक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
दोहरी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो दो अलग-अलग चक्रों की चलती औसत का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल का निर्माण करती है। यह रणनीति दो चलती औसत के बीच संबंधों की गणना करके बाजार के रुझानों और अवसरों का न्याय करती है, जो ट्रेंडिंग घटनाओं में बेहतर ट्रैकिंग प्रभाव डालती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से दो चलती औसत का उपयोग करती है तकनीकी संकेतक विश्लेषण के लिए। रणनीति में एक छोटी अवधि के 5 दिन की चलती औसत ma0 और एक लंबी अवधि के 21 दिन की चलती औसत ma1 को परिभाषित किया गया है। रणनीति वर्तमान प्रवृत्ति की स्थिति का आकलन करने के लिए कीमतों की तुलना करके ma0 के अंतर osc0 और ma0 और ma1 के अंतर osc1 के सकारात्मक-नकारात्मक की तुलना करती है।
जब osc0>0 और osc1>0 है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक औसत रेखा लंबी अवधि की औसत रेखा से ऊपर है, जो बहुमुखी है; जब osc0 और osc1 है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक औसत रेखा लंबी अवधि की औसत रेखा से नीचे है, जो शून्य है। रणनीति बहुमुखी है, यह निर्धारित करने के लिए, खरीद और स्थिति खोलने के लिए कार्रवाई; यह निर्धारित करने के लिए कि शून्य है, यह स्थिति खोलने के लिए कार्रवाई करता है।
स्थिति खोलने के बाद, रणनीति का मूल्यांकन करने के लिए स्थिति के लाभ के लिए स्थान पर नजर रखने के द्वारा वास्तविक समय में परिवर्तन की निगरानी osc0 और osc1 . जब कई सिर पर स्थिति रखने के बाद osc0 <0 और osc1 <0 है, तो यह एक प्रवृत्ति उलट है, और इस समय कई सिर के पदों को बंद कर देता है; जब खाली सिर पर स्थिति रखने के बाद osc0> 0 और osc1> 0 है, तो यह एक प्रवृत्ति उलट है, और इस समय खाली सिर के पदों को बंद कर देता है .
श्रेष्ठता विश्लेषण
द्विआधारी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीतियों के निम्नलिखित फायदे हैंः
यह एक सरल और समझने में आसान कार्यान्वयन है, जो कि क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के लिए शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है।
इस प्रकार, यह एक अच्छा व्यापार है, जो एक प्रवृत्ति पर आधारित है, और एक अच्छा रिटर्न देता है।
विभिन्न बाजारों की विशेषताओं को समायोजित करने के लिए चलती औसत के आवधिक मापदंडों को समायोजित करना;
अन्य संकेतकों या रणनीतियों के संयोजन के साथ उपयोग किया जा सकता है, जो लाभ के लिए जगह का विस्तार करता है।
जोखिम विश्लेषण
दोहरी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीतियों में कुछ जोखिम भी होते हैंः
जब रुझान पलट जाता है, तो समय पर नुकसान को रोकने में असमर्थता, जो बड़े नुकसान का कारण बन सकती है;
भूकंप की स्थिति में, यह अधिक कठिन हो जाता है;
पैरामीटर अनुकूलित करने में अधिक कठिनाई, 5 और 21 सर्वश्रेष्ठ नहीं हैं;
ट्रेडिंग सिग्नल में देरी, देर से प्रवेश, लाभप्रदता को प्रभावित कर सकता है।
अनुकूलन दिशा
द्विआधारी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीतियों को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
वास्तविक रुझानों की शुरुआत को पहचानने के लिए VOL के साथ संयोजन, और झूठे ब्रेकडाउन से बचने के लिए;
ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए मूल्य में वृद्धि, लेन-देन की मात्रा में वृद्धि आदि जैसे अतिरिक्त निर्णय की शर्तों को जोड़ना;
स्थिति पर गतिशील रोक, समय पर नियंत्रण;
चलती औसत विचलन के लिए पैरामीटर थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करें और त्रुटि दर को कम करें।
मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके स्वचालित रूप से चलती औसत के लिए आवृत्ति पैरामीटर का अनुकूलन करें।
संक्षेप
द्विआधारी चलती औसत व्यापार रणनीति समग्र रूप से एक अधिक क्लासिक और व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह रणनीति संचालित करने के लिए सरल है, यह मात्रात्मक व्यापार के शुरुआती अभ्यास के लिए उपयुक्त है; संयोगवश, ट्रैकिंग प्रभाव अच्छा है; यह स्केलेबल है, यह अन्य तकनीकी संकेतकों और रणनीतियों के साथ आसानी से एकीकृत है। लेकिन इस रणनीति में कुछ कमियां भी हैं, जो असामान्य व्यवहार को संभालने, जोखिम को कम करने और स्थिरता बढ़ाने के लिए आगे अनुकूलन की आवश्यकता है।
/*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=2
strategy("[STRATEGY][RS]MA Strategy test V0", overlay=true)
length0 = input(5)
length1 = input(21)
isinsession = not na(time('1', '0400-1500'))
price = open
ma0 = ema(ema(price, length0), length0)
ma1 = ema(ema(price, length1), length1)
plot(ma0, color=navy)
plot(ma1, color=black)
osc0 = price-ma0
osc1 = ma0-ma1
isbull = osc0 > 0 and osc1 > 0
buy_condition = isinsession and isbull and not isbull[1]
buy_exit_condition = osc0 < 0 and osc1 < 0
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", when=buy_condition)
strategy.close(id='buy', when=buy_exit_condition)
isbear = osc0 < 0 and osc1 < 0
sell_condition = isinsession and isbear and not isbear[1]
sell_exit_condition = osc0 > 0 and osc1 > 0
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", when=sell_condition)
strategy.close(id='sell', when=sell_exit_condition)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)