गति और मानक विचलन पर आधारित सोने की ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति बाजार में ओवरबॉय और ओवरसोल को निर्धारित करने के लिए मानक विचलन के साथ 21 वें सूचकांक की चलती औसत के सापेक्ष सोने की कीमत के विचलन की गणना करती है। जब विचलन एक निश्चित मानक विचलन तक पहुंचता है, तो ट्रेंड फॉलो रणनीति को अपनाया जाता है, जबकि स्टॉप लॉस तंत्र को जोखिम को नियंत्रित करने के लिए सेट किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
- 21 दिन के सूचकांक चलती औसत को मध्य अक्ष के रूप में गणना करें
- चलती औसत से सोने की कीमत का विचलन
- Z-Score में परिवर्तित करने के लिए विचलन को मानकीकृत करें
- जब Z-स्कोर 0.5 पर होता है, तो अधिक करें; जब Z-स्कोर -0.5 के नीचे होता है, तो खाली करें
- Z-स्कोर 0.5/-0.5 की सीमा तक वापस आ गया, ब्लीचिंग
- जब Z-Score 3⁄3 से अधिक हो, तो रोकें
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह एक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है जो बाजारों को कीमतों की गतिशीलता और मानक विचलन के आधार पर ओवरबॉय और ओवरसोल करने के लिए प्रेरित करती है, जिसके निम्नलिखित फायदे हैंः
- गतिशील समर्थन / प्रतिरोध के रूप में चलती औसत का उपयोग करना
- मानक अंतर और जेड-स्कोर ओवरबॉय और ओवरसेलिंग के बारे में अच्छी जानकारी देते हैं, जिससे झूठे संकेत कम हो जाते हैं
- सूचकांक चलती औसत का उपयोग करना, जो हाल के मूल्य के लिए अधिक संवेदनशील है
- जेड-स्कोर मानकीकृत मूल्य विचलन, न्याय के नियमों को अधिक समान बनाता है
- जोखिम को नियंत्रित करने के लिए समय पर नुकसान को रोकने के लिए रोकथाम तंत्र स्थापित करें
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- मूविंग एवरेज को एक निर्णायक मानदंड के रूप में उपयोग किया जाता है, जब कीमतों में स्पष्ट उछाल या टूटना होता है, तो यह एक गलत संकेत देता है
- मानक विचलन और जेड-स्कोर निर्णय थ्रेशोल्ड को उचित रूप से सेट करने की आवश्यकता है, बहुत बड़ा या बहुत छोटा रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है
- गलत स्टॉप लॉस सेटिंग्स, जो अनावश्यक नुकसान के लिए बहुत अधिक हो सकती हैं
- अचानक होने वाली घटनाओं के कारण कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, जिससे रुकावट पैदा हो सकती है और रुझान के अवसरों को याद किया जा सकता है
समाधान:
- मूविंग एवरेज पैरामीटर को तर्कसंगत रूप से सेट करें, प्रमुख रुझानों की पहचान करें
- ऑप्टिमाइज़ेशन मानक विचलन मापदंडों को वापस मापने के माध्यम से इष्टतम थ्रेशोल्ड खोजें
- ट्रेलिंग स्टॉप लॉस चेक नीति सेट करें
- घटना के बाद समय पर बाजार की स्थिति का पुनर्मूल्यांकन करें और रणनीति पैरामीटर को समायोजित करें
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- सरल मानक विचलन के बजाय एटीआर जैसे अस्थिरता दर सूचक का उपयोग करके जोखिम की इच्छा को बेहतर ढंग से निर्धारित करना
- विभिन्न प्रकार के चलती औसत को आज़माएं और अधिक उपयुक्त मध्य-अक्षीय सूचक खोजें
- चलती औसत मापदंडों का अनुकूलन करें, इष्टतम औसत चक्र की पहचान करें
- Z-स्कोर थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करें, सर्वश्रेष्ठ रणनीति प्रदर्शन पैरामीटर बिंदुओं की तलाश करें
- अस्थिरता-आधारित स्टॉप को जोड़ना, स्टॉप को अधिक बुद्धिमान और उचित बनाना
संक्षेप
इस रणनीति के लिए एक समग्र आधार तर्कसंगत प्रवृत्ति का पालन रणनीति है. यह चलती औसत का उपयोग प्रमुख प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए, जबकि कीमत विचलन के मानकीकृत प्रसंस्करण के माध्यम से, बाजार में ओवरबॉय ओवरसोल स्थिति का स्पष्ट रूप से न्याय कर सकते हैं, जिससे व्यापार संकेत उत्पन्न होते हैं. उचित रोक लगाने के तरीके की स्थापना भी रणनीति लाभप्रदता की गारंटी के साथ-साथ नियंत्रण जोखिम देता है. पैरामीटर को और अनुकूलित करने के साथ-साथ अधिक सशर्त निर्णय जोड़कर, रणनीति को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाया जा सकता है, जिसका बहुत मजबूत अनुप्रयोग मूल्य है।
/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("GC Momentum Strategy with Stoploss and Limits", overlay=true)
// Input for the length of the EMA
ema_length = input.int(21, title="EMA Length", minval=1)
// Exponential function parameters
steepness = 2
// Calculate the EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)
// Calculate the deviation of the close price from the EMA
deviation = close - ema
// Calculate the standard deviation of the deviation
std_dev = ta.stdev(deviation, ema_length)
// Calculate the Z-score
z_score = deviation / std_dev
// Long entry condition if Z-score crosses +0.5 and is below 3 standard deviations
long_condition = ta.crossover(z_score, 0.5)
// Short entry condition if Z-score crosses -0.5 and is above -3 standard deviations
short_condition = ta.crossunder(z_score, -0.5)
// Exit long position if Z-score converges below 0.5 from top
exit_long_condition = ta.crossunder(z_score, 0.5)
// Exit short position if Z-score converges above -0.5 from below
exit_short_condition = ta.crossover(z_score, -0.5)
// Stop loss condition if Z-score crosses above 3 or below -3
stop_loss_long = ta.crossover(z_score, 3)
stop_loss_short = ta.crossunder(z_score, -3)
// Enter and exit positions based on conditions
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
strategy.close("Short")
if (stop_loss_long)
strategy.close("Long")
if (stop_loss_short)
strategy.close("Short")
// Plot the Z-score on the chart
plot(z_score, title="Z-score", color=color.blue, linewidth=2)
// Optional: Plot zero lines for reference
hline(0.5, "Upper Threshold", color=color.red)
hline(-0.5, "Lower Threshold", color=color.green)