गतिशील दोहरे घातीय चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-06 09:38:32
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम डायनामिक ड्यूल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी है। यह ड्यूल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (डीईएमए) पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति शेयरों की मूल्य परिवर्तन दर की गणना करती है, और फिर इसके पूर्ण मूल्य और गैर-पूर्ण मूल्य दोनों पर दोहरे घातीय चिकनाई करती है, ताकि सच्ची ताकत सूचकांक (टीएसआई) प्राप्त किया जा सके। यह रणनीति टीएसआई मूल्य और इसके संकेत रेखा के स्वर्ण / मृत क्रॉस के आधार पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य सूचक वास्तविक शक्ति सूचकांक (टीएसआई) है।

एसटीआई = 100 * (पीसी1 / पीसी2)

जहां पीसी1 और पीसी2 क्रमशः मूल्य परिवर्तन दर के दोहरे घातीय चलती औसत और मूल्य परिवर्तन दर के पूर्ण मूल्य हैं। दोहरे घातीय चलती औसत की गणना पहले मूल्य परिवर्तन दर पर एक लंबाई के साथ एक घातीय चलती औसत को लागू करके की जाती है, और फिर प्राप्त चलती औसत पर एक और छोटा घातीय चलती औसत लागू किया जाता है। यह दोहरी चिकनाई मूल्य परिवर्तन दर में यादृच्छिकता को बेहतर ढंग से समाप्त कर सकती है और एसटीआई संकेतक की स्थिरता में सुधार कर सकती है।

एसटीआई मूल्य की गणना करने के बाद, रणनीति एसटीआई मूल्य के लिए एक संकेत रेखा की भी गणना करती है। संकेत रेखा को एक निश्चित अवधि में एसटीआई मूल्य के घातीय चलती औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। वास्तविक व्यापार में, रणनीति एसटीआई मूल्य और इसके संकेत रेखा के बीच संबंध का निरीक्षण करके बाजार के रुझानों का न्याय करती है और व्यापार संकेत उत्पन्न करती है। जब एसटीआई मूल्य संकेत रेखा के ऊपर पार होता है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब एसटीआई मूल्य संकेत रेखा के नीचे पार करता है, तो यह एक बिक्री संकेत है।

इस रणनीति की एक और विशेषता यह है कि व्यापार का आकार गतिशील रूप से समायोजित किया जाता है। रणनीति कोड इनपुट मापदंडों के रूप में एक प्रारंभिक पूंजी और जोखिम जोखिम अनुपात निर्धारित करता है। ये दो मापदंड स्टॉक की वर्तमान कीमत के साथ मिलकर गतिशील रूप से कारोबार किए गए अनुबंधों या जोखिम जोखिम की संख्या की गणना करते हैं। यह पूरी रणनीति के समग्र जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित कर सकता है।

लाभ विश्लेषण

गतिशील दोहरी घातीय चलती औसत व्यापार रणनीति के कई फायदे हैंः

यह एसटीआई संकेतक का उपयोग करता है जो दोहरे घातीय चिकनाई को लागू करता है, जिससे यह बाजार शोर के प्रति कम संवेदनशील होता है और अधिक सटीक संकेत उत्पन्न करने में सक्षम होता है।
यह एक संकेत और उसके संकेत रेखा के क्रॉसिंग के सिद्ध सिद्धांत पर आधारित है ताकि ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सके। इससे कई झूठे संकेत समाप्त हो जाते हैं।
यह रणनीति जोखिम बजट के आधार पर स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करती है। इससे ओवरट्रेडिंग और भावनाओं को रोकने में मदद मिलती है।
यह दैनिक और साप्ताहिक समय सीमाओं पर काम करता है, जो स्विंग ट्रेडिंग और पोजीशनल ट्रेडिंग दोनों के लिए उपयुक्त है।
यह सरल प्रवेश/निकास तर्क के कारण बॉट्स और अन्य ट्रेडिंग सिस्टम में लागू करना आसान है।
समायोजित करने के लिए बहुत अधिक पैरामीटर नहीं हैं, जिससे सिस्टम को अनुकूलित करना आसान हो जाता है।

इन लाभों के संयोजन से यह स्टॉक व्यापारियों के लिए एक मजबूत और बहुमुखी ट्रेडिंग रणनीति है। सावधानीपूर्वक चिकनाई और स्थिति आकार गलत संकेतों और बड़े नुकसान को रोकने में मदद करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

जबकि गतिशील दोहरी घातीय चलती औसत व्यापार रणनीति के कई फायदे हैं, इसमें अधिकांश स्टॉक रणनीतियों की तरह कुछ अंतर्निहित जोखिम भी हैंः

चूंकि एसटीआई और सिग्नल लाइन ऐतिहासिक मूल्य डेटा पर आधारित हैं, इसलिए विशेष रूप से अस्थिर बाजार स्थितियों के दौरान हमेशा गलत संकेतों का जोखिम होता है।
यदि बाजार एसटीआई संकेतक की शून्य रेखा के चारों ओर दोलन करता है तो Whipsaws हो सकते हैं। इससे नुकसान हो सकता है।
बड़े अंतर की चाल के परिणामस्वरूप रणनीति घाटे में बंद हो सकती है क्योंकि यह समय पर बाहर निकलने में सक्षम नहीं थी।
यदि बाजार में एक मजबूत प्रवृत्ति जारी रहती है, तो एसटीआई समय से पहले प्रवृत्ति को उलट सकती है जिसके परिणामस्वरूप लाभ का नुकसान हो सकता है।
लाभप्रदता प्रभाव के कारण जोखिम मापदंडों द्वारा निर्धारित सीमा से अधिक हानि संभव है।

हालांकि, इन जोखिमों को स्थिति आकार, स्टॉप लॉस और अन्य जोखिम प्रबंधन तकनीकों जैसे पहलुओं से कम किया जा सकता है। इसके अलावा, मापदंडों और फिल्टर को विभिन्न बाजार स्थितियों में प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए आगे अनुकूलित किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए कुछ विचारों में शामिल हैंः

दोहरे चिकनाई मापदंडों के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण सबसे सटीक व्यापार संकेत उत्पन्न करने वाले संयोजन को खोजने के लिए। अनुकूलन के लिए लंबे और छोटे चक्र मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है।
अनावश्यक ट्रेडिंग संकेतों को कम करने के लिए अस्थिरता, व्यापारिक मात्रा या अन्य संकेतकों के आधार पर फ़िल्टर जोड़ना। यह प्रत्येक व्यापार की लाभप्रदता को बढ़ाकर व्यापारिक आवृत्ति को कम कर सकता है।
स्टॉप लॉस लॉजिक को शामिल करना। उदाहरण के लिए, जब एसटीआई मान शून्य रेखा को पार करता है तो रोकना। इससे अनावश्यक नुकसान कम हो सकते हैं।
इस रणनीति के तहत सूचकांक, कमोडिटी आदि जैसे विभिन्न व्यापारिक साधनों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना।
व्यापारिक साधनों को चुनिंदा रूप से फ़िल्टर करना। उदाहरण के लिए, साधनों की तरलता, अस्थिरता मीट्रिक का आकलन करना और उच्च श्रेणी के मापदंडों वाले लोगों का चयन करना।
इष्टतम पैरामीटर संयोजनों का चयन करने के लिए वॉक-फॉरवर्ड विश्लेषण जैसे मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करना। यह चयन में मानव पूर्वाग्रह को कम कर सकता है और बेहतर पैरामीटर प्राप्त कर सकता है।
विभिन्न बाजार व्यवस्थाओं के आधार पर कई मापदंड सेटों का उपयोग करना, और उनके बीच गतिशील रूप से स्विच करना। उदाहरण के लिए, बैल बाजारों के दौरान अधिक आक्रामक मापदंड, और भालू बाजारों के दौरान रूढ़िवादी मापदंड।

उपरोक्त विभिन्न पहलुओं का परीक्षण और अनुकूलन करके इस रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में और सुधार की संभावना है।

सारांश

संक्षेप में, यह रणनीति अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति डिजाइन करने के लिए एसटीआई संकेतक के दोहरे घातीय चिकनाई गुणों का लाभ उठाती है। गतिशील रूप से स्थिति आकार को समायोजित करके, समग्र जोखिम स्तर को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है। रणनीति अल्पकालिक और मध्यम दीर्घकालिक दोनों व्यापार के लिए उपयुक्त होने के फायदे को जोड़ती है।

बेशक, अधिकांश मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों की तरह, इस रणनीति की भी कुछ सीमाएं हैं, जो मुख्य रूप से बाजार के कठोर उतार-चढ़ाव के प्रभावों के लिए प्रवण हैं। इसके अलावा, पैरामीटर चयन और फ़िल्टरिंग मानदंडों को लगातार बदलते वित्तीय बाजारों में अधिक अनुकूलन और लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए आगे परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है।

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// © shankardey7310

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longLength = input(12, title="Long Length")
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price = close
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double_smooth(src, long, short) =>
    first_smooth = ta.ema(src, long)
    ta.ema(first_smooth, short)

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    strategy.entry("Long", strategy.long)

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    strategy.close("Long")

plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63)
hline(0, title="Zero", color=#787B86)

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