दोहरी चलती औसत प्रवृत्ति अनुवर्ती रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
दोहरी चलती औसत प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति एक प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत के संयोजन का उपयोग करने वाली एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है, और प्रवेश संकेत के रूप में के-लाइन इकाई रंग के साथ संयुक्त है। इस रणनीति में एक साथ प्रवृत्ति ट्रैकिंग और रिवर्स ट्रेडिंग की विशेषताएं हैं।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति 20 की लंबाई की धीमी गति से चलने वाली औसत का उपयोग करती है, जो समग्र प्रवृत्ति की दिशा को निर्धारित करती है, जब कीमत ऊपर की ओर जाती है तो यह एक ऊंची प्रवृत्ति है, और जब कीमत नीचे की ओर जाती है तो यह एक गिरावट है। साथ ही, 5 की लंबाई की तेजी से चलने वाली औसत का उपयोग एक प्रवेश फ़िल्टर के रूप में किया जाता है, केवल जब कीमत तेजी से चलने वाली औसत को तोड़ती है, तो ट्रेडों को सिग्नल दिया जाता है। इसके अलावा, यह रणनीति निकटतम एन रूट के लाइन के वास्तविक रंगों की जांच करती है, जब वास्तविक रंग लगातार लाल हो जाते हैं, तो एक ऊपरी प्रवृत्ति के साथ संयोजन में कई सिग्नल जारी किए जाते हैं, और जब वास्तविक रंग लगातार हरे रंग में बदल जाते हैं, तो एक डाउनट्रेंड के साथ संयोजन में एक खाली सिग्नल जारी किया जाता है, ताकि झूठी तोड़ने से बचा जा सके।
इस रणनीति में तीन आयामों के बारे में जानकारी शामिल है: समग्र प्रवृत्ति, अल्पकालिक औसत रेखा और K-लाइन इकाई, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता बढ़ जाती है। ट्रेडिंग सिग्नल तभी जारी किया जाता है जब तीनों दिशाएं एकजुट होती हैं, जो कुछ शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करती हैं।
रणनीतिक लाभ
ट्रेडों को ट्रेंड ट्रैक करने और रिवर्स करने की क्षमता के साथ, यह विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूल है।
ट्रेडिंग सिग्नल जारी करने से पहले बहुआयामी निर्णय करना, झूठे सिग्नल को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करना, जीतने की दर में सुधार करना।
पैरामीटर अनुकूलित करने के लिए पर्याप्त जगह है, आप चलती औसत की लंबाई को समायोजित करके, K-लाइन की संख्या के आधार पर पैरामीटर का अनुकूलन कर सकते हैं।
रणनीति तर्क स्पष्ट, संक्षिप्त और समझने में आसान है, जो शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है।
रणनीतिक जोखिम
बड़े उतार-चढ़ाव की स्थिति में, एक ओजिंग स्ट्रीक के निर्माण के लिए आसान है, जिससे बड़ी वापसी होती है। चलती औसत पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है या स्टॉप लॉस को टाला जा सकता है।
क्षैतिज पटल संरेखण चरण में, whipsaw बनाने के लिए आसान है, जिससे नुकसान होता है। K-लाइन इकाई रंग निर्णय की जड़ संख्या को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है या रिवर्स ट्रेडिंग को बंद कर दिया जा सकता है।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि पैरामीटर उचित रूप से सेट किए गए हैं, पर्याप्त अनुवर्ती जांच की आवश्यकता है, अन्यथा यह रणनीति के प्रदर्शन को काफी प्रभावित करेगा।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न प्रकार के चलती औसत का प्रयोग करें, जैसे कि सूचकांक चलती औसत, काफमैन अनुकूलित चलती औसत, आदि।
लेन-देन की मात्रा को नियंत्रित करने के लिए, जैसे कि लेनदेन की एक निश्चित मात्रा या खाते के हितों के आधार पर समायोजन।
स्टॉप-आउट को बढ़ाएं जब कीमत धीमी गति से चलती औसत से नीचे गिरती है।
विभिन्न किस्मों का परीक्षण करके रणनीति की स्थिरता और अनुकूलनशीलता का आकलन किया जा सकता है।
संक्षेप
दोहरी गतिशील समानांतर प्रवृत्ति ट्रैक रणनीति प्रवृत्ति निर्णय और उलट व्यापार के साथ संयुक्त है, जो मध्य-लंबी प्रवृत्ति के अतिरिक्त को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है, और छोटी लाइन पर अतिरिक्त लाभ भी प्राप्त कर सकता है। पैरामीटर अनुकूलन और तंत्र को बढ़ाने के माध्यम से, लाभ कमाने के लिए और अधिक स्थान का विस्तार किया जा सकता है। रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, जो शुरुआती अध्ययन के लिए बहुत उपयुक्त है। लेकिन किसी भी रणनीति को स्थिरता और लाभप्रदता सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न किस्मों और मापदंडों के तहत पूरी तरह से सत्यापित करने की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title = "Noro's Trend MAs 1.5", shorttitle = "Trend MAs 1.5", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)
//Settings
needlong = input(true, "long")
needshort = input(true, "short")
type = input(7, defval = 7, minval = 1, maxval = 7, title = "Type of Slow MA")
src = input(close, defval = close, title = "Source of Slow MA")
usefastsma = input(true, "Use fast MA Filter")
fastlen = input(5, defval = 5, minval = 1, maxval = 50, title = "fast MA Period")
len = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "slow MA Period")
bars = input(2, defval = 2, minval = 0, maxval = 3, title = "Bars Q")
fastsma = ema(src, fastlen)
//DEMA
dema = 2 * ema(src, len) - ema(ema(close, len), len)
//TEMA
xPrice = close
xEMA1 = ema(src, len)
xEMA2 = ema(xEMA1, len)
xEMA3 = ema(xEMA2, len)
tema = 3 * xEMA1 - 3 * xEMA2 + xEMA3
//KAMA
xvnoise = abs(src - src[1])
nfastend = 0.20
nslowend = 0.05
nsignal = abs(src - src[len])
nnoise = sum(xvnoise, len)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
kama = nz(kama[1]) + nsmooth * (src - nz(kama[1]))
//PriceChannel
lasthigh = highest(src, len)
lastlow = lowest(src, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
//Trend
ma = type == 1 ? sma(src, len) : type == 2 ? ema(src, len) : type == 3 ? vwma(src, len) : type == 4 ? dema : type == 5 ? tema : type == 6 ? kama : type == 7 ? center : 0
trend = low > ma ? 1 : high < ma ? -1 : trend[1]
//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
redbars = bars == 0 ? 1 : bars == 1 and bar == -1 ? 1 : bars == 2 and bar == -1 and bar[1] == -1 ? 1 : bars == 3 and bar == -1 and bar[1] == -1 and bar[2] == -1 ? 1 : 0
greenbars = bars == 0 ? 1 : bars == 1 and bar == 1 ? 1 : bars == 2 and bar == 1 and bar[1] == 1 ? 1 : bars == 3 and bar == 1 and bar[1] == 1 and bar[2] == 1 ? 1 : 0
//Signals
up = trend == 1 and (low < fastsma or usefastsma == false) and redbars == 1 ? 1 : 0
dn = trend == -1 and (high > fastsma or usefastsma == false) and greenbars == 1 ? 1 : 0
//Lines
colorfastsma = usefastsma == true ? red : na
plot(fastsma, color = colorfastsma, title = "Fast MA")
plot(ma, color = blue, linewidth = 3, transp = 0, title = "Slow MA")
//Trading
longCondition = up == 1
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)
shortCondition = dn == 1
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)