डायनेमिक डबल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग मूविंग एवरेज ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति को डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (डीईएमए) पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति के रूप में जाना जाता है। यह रणनीति स्टॉक की कीमत में बदलाव की दर की गणना करके और फिर इसके निरपेक्ष और गैर-असली मूल्यों के लिए एक डबल इंडेक्स सरलीकरण के साथ वास्तविक शक्ति सूचकांक (टीएसआई) प्राप्त करने के लिए बनाई गई है। यह रणनीति टीएसआई मूल्य और इसकी सिग्नल लाइन के गोल्डन फोर्क-डे-फ़ोर्क के आधार पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य सूचक वास्तविक शक्ति सूचकांक (टीएसआई) है। टीएसआई की गणना सूत्र हैः
TSI = 100 * (PC1 / PC2)
इसमें, PC1 और PC2 क्रमशः मूल्य परिवर्तन दर की दोहरी सूचकांक चिकनी औसत और मूल्य परिवर्तन दर के निरपेक्ष मान की दोहरी सूचकांक चिकनी औसत हैं। दोहरी सूचकांक चिकनी औसत की गणना की प्रक्रिया में, पहले मूल्य परिवर्तन दर पर एक समय के लिए एक सूचकांक चलती औसत लागू किया जाता है, और फिर प्राप्त सूचकांक चलती औसत पर एक और अधिक संक्षिप्त सूचकांक चलती औसत लागू किया जाता है। इस प्रकार, दोहरी चिकनी के माध्यम से, मूल्य परिवर्तन दर में यादृच्छिकता को बेहतर ढंग से समाप्त किया जा सकता है, जिससे टीएसआई सूचकांक की स्थिरता में सुधार होता है।
टीएसआई मूल्य की गणना करने के बाद, रणनीति टीएसआई मूल्य की सिग्नल लाइन की गणना भी करती है। सिग्नल लाइन को टीएसआई मूल्य के एक निश्चित अवधि के लिए एक सूचकांक चलती औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। वास्तविक व्यापार में, रणनीति टीएसआई मूल्य और सिग्नल लाइन के संबंध को देखकर बाजार की प्रवृत्ति का आकलन करती है और एक व्यापारिक संकेत उत्पन्न करती है। जब टीएसआई मूल्य पर सिग्नल लाइन को पार करते समय अधिक देखें, जब टीएसआई मूल्य के नीचे सिग्नल लाइन को पार करते समय शून्य देखें।
इस रणनीति की एक और विशेषता यह है कि व्यापार का आकार गतिशील रूप से समायोजित होता है। रणनीति कोड में एक प्रारंभिक पूंजी और एक जोखिम गेटवे अनुपात को इनपुट पैरामीटर के रूप में सेट किया गया है। इन दोनों पैरामीटर को शेयर की उस समय की कीमत के साथ जोड़ा गया है, गतिशील रूप से प्रत्येक लेनदेन की संख्या या जोखिम गेटवे की गणना करने के लिए। इस प्रकार, पूरे रणनीति के जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
गतिशील द्विआधारी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीतियों के कई फायदे हैंः
यह टीएसआई सूचकांक का उपयोग करता है, जो दोहरे सूचकांक को चिकना करता है, जिससे बाजार के शोर के प्रति संवेदनशीलता कम हो जाती है और अधिक सटीक संकेत उत्पन्न होते हैं।
यह एक सिद्ध सिद्धान्त पर आधारित है कि क्रॉस-इंडेक्स और उसकी सिग्नल लाइन ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। इससे कई झूठे सिग्नल समाप्त हो जाते हैं।
यह रणनीति जोखिम बजट की गतिशीलता के अनुसार स्थिति आकार को समायोजित करती है। यह अतिव्यापार और भावनात्मक संचालन को रोकने में मदद करता है।
यह दैनिक और साप्ताहिक समय सीमा के लिए उपयुक्त है, जो कि स्वैप ट्रेडिंग और पोजिशनिंग ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है।
अपने सरल इनपुट/आउटपुट तर्क के कारण, यह रोबोट और अन्य लेनदेन प्रणालियों में लागू करना आसान है।
बहुत सारे पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता नहीं है, जिससे सिस्टम को अनुकूलित करना आसान हो जाता है।
ये सभी फायदे मिलकर इसे स्टॉक ट्रेडरों के लिए एक शक्तिशाली और बहु-कार्यात्मक ट्रेडिंग रणनीति बनाते हैं। सावधानीपूर्वक चिकनी प्रसंस्करण और स्थिति आकार की स्थापना से झूठे संकेतों और भारी नुकसान को रोकने में मदद मिलती है।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि गतिशील द्विआधारी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति के कई फायदे हैं, इसमें कुछ अंतर्निहित जोखिम भी हैं, जैसा कि अधिकांश स्टॉक रणनीतियों में होता हैः
चूंकि टीएसआई और सिग्नल लाइनें ऐतिहासिक मूल्य डेटा पर आधारित हैं, इसलिए हमेशा गलत संकेतों का जोखिम होता है, खासकर जब बाजार में अत्यधिक अस्थिरता होती है।
यदि बाजार टीएसआई सूचकांक की शून्य रेखा के आसपास झूलता है, तो एक पलटाव हो सकता है। इससे नुकसान हो सकता है।
बड़े पैमाने पर उछाल … यदि रुझान जारी रहता है, तो टीएसआई जल्द ही रुझान को उलट सकता है और मुनाफे से चूक सकता है।
लीवरेज के कारण, जोखिम पैरामीटर द्वारा निर्धारित सीमा से अधिक नुकसान हो सकता है।
हालांकि, इन जोखिमों को स्थिति आकार, स्टॉप और अन्य जोखिम प्रबंधन तकनीकों जैसे पहलुओं को लागू करके कम किया जा सकता है। इसके अलावा, पैरामीटर और फ़िल्टर को विभिन्न बाजार स्थितियों में प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
कुछ विचार जो इस रणनीति को बेहतर बना सकते हैंः
विभिन्न द्विआधारी चिकनाई मापदंडों के संयोजनों का परीक्षण करें, जो अधिक सटीक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करते हैं। लंबी या छोटी अवधि के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए समायोजित किया जा सकता है।
अस्थिरता, लेनदेन की मात्रा या अन्य संकेतकों के आधार पर फ़िल्टर जोड़ें ताकि अनावश्यक ट्रेडिंग सिग्नल को कम किया जा सके। इससे ट्रेडिंग की आवृत्ति कम हो सकती है और प्रत्येक ट्रेड पर लाभप्रदता बढ़ सकती है।
स्टॉप लॉजिक जोड़ें. जैसे कि टीएसआई मान शून्य अक्ष के पार होने पर स्टॉप। इससे अनावश्यक नुकसान कम हो सकता है।
इस रणनीति के तहत विभिन्न प्रकार के व्यापार जैसे सूचकांक, वस्तुओं आदि के प्रदर्शन का आकलन करें। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली किस्मों को चुनें।
ट्रेडिंग किस्मों के लिए चयनित फ़िल्टरिंग। उदाहरण के लिए, किस्मों की तरलता, अस्थिरता के संकेतकों का मूल्यांकन करें।
मशीन लर्निंग का उपयोग करके आगे की ओर विश्लेषण कैसे करें सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन चुनें। यह बेहतर पैरामीटर प्राप्त करने के लिए मैन्युअल चयन के पूर्वाग्रह को कम कर सकता है।
विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार पैरामीटर के कई सेटों को अपनाएं और गतिशील रूप से स्विच करें। उदाहरण के लिए, एक बैल बाजार में अधिक सक्रिय पैरामीटर सेट का उपयोग किया जा सकता है, जबकि एक भालू बाजार में अधिक रूढ़िवादी सेटों का उपयोग किया जाता है।
परीक्षण और उपरोक्त सभी पहलुओं के अनुकूलन के माध्यम से, इस रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाने की उम्मीद है।
संक्षेप
कुल मिलाकर, यह रणनीति टीएसआई सूचकांक की दोहरी सूचकांक चिकनी सुविधाओं पर आधारित है, एक अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति तैयार की गई है। स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करके, समग्र जोखिम के स्तर को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है। यह रणनीति छोटे और मध्यम-लंबे लेनदेन के लिए उपयुक्त है।
बेशक, अधिकांश मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों की तरह, इस रणनीति में कुछ सीमाएं हैं, मुख्य रूप से बाजार में तीव्र उतार-चढ़ाव के लिए संवेदनशीलता में। इसके अलावा, पैरामीटर चयन और फ़िल्टरिंग शर्तों को और अधिक परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है ताकि जटिल, अस्थिर बाजारों में अधिक अनुकूलन और लाभप्रदता प्राप्त की जा सके।
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// © shankardey7310
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strategy("TSI STOCKS", shorttitle="TSI", overlay=true)
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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) =>
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double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength)
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if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1])
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1])
strategy.close("Long")
plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
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hline(0, title="Zero", color=#787B86)