चलती औसत प्रतिगमन सफलता पर आधारित प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
औसत रिवर्स ब्रेकआउट रणनीति एक प्रकार की क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीति है जो एक ट्रेंड को ट्रैक करती है। यह रणनीति बाजार की गति को निर्धारित करने के लिए चलती औसत और उसके मानक विचलन चैनल का उपयोग करती है और जब कीमत मानक विचलन चैनल को तोड़ती है तो ट्रेडिंग सिग्नल देती है।
रणनीति सिद्धांत
रणनीति पहले N दिन (डिफ़ॉल्ट 50 दिन) के लिए एक सरल चलती औसत SMA की गणना करती है, फिर SMA के आधार पर उस चक्र की कीमतों के लिए मानक विचलन StdDev की गणना करती है। SMA को मध्य अक्ष के रूप में, ऊपर और नीचे StdDev के 2 गुना के साथ ऊपर और नीचे ट्रैक के रूप में स्टैंडर्ड विचलन चैनल ट्रैक बनाते हैं। जब कीमत ऊपर की ओर ट्रैक करती है, तो खाली करें; जब कीमत नीचे की ओर ट्रैक करती है, तो अधिक करें।
बाजार में प्रवेश करने के बाद, रणनीति एक स्टॉप-लॉस स्टॉप सेट करती है। विशेष रूप से, अधिक करने के बाद, स्टॉप-लॉस लाइन प्रवेश के समापन मूल्य के लिए ((100 - स्टॉप-लॉस प्रतिशत); खुले होने के बाद, स्टॉप-ऑफ लाइन प्रवेश के समापन मूल्य के लिए ((100 + स्टॉप-ऑफ प्रतिशत) ।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- प्रवृत्ति को ट्रैक करने की क्षमता। मानक विचलन चैनल का उपयोग बाजार में उतार-चढ़ाव को गतिशील रूप से ट्रैक करने में सक्षम है।
- वापसी नियंत्रण क्षमता मजबूत है। मोबाइल स्टॉप लॉस का उपयोग करके एकल नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
- सरल कार्यान्वयन बहुत सारे पैरामीटर अनुकूलन को छोड़कर, बहुत आसान लागू करना
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- प्रवृत्ति उलटा जोखिम. प्रवृत्ति ट्रैक करने की रणनीति को नुकसान से बाहर निकलने और फिर उलटने के लिए आसान है।
- पैरामीटर संवेदनशील जोखिम. चयनित पैरामीटर जो चलती औसत की अवधि और मानक विचलन के गुणक हैं, रणनीति के प्रदर्शन पर अधिक प्रभाव डालते हैं.
- स्टॉप लॉस जो अति-आक्रामक है वह अतिरिक्त नुकसान का कारण बन सकता है। स्टॉप लॉस की गलत सेटिंग अतिरिक्त नुकसान का कारण बन सकती है।
जोखिम के लिए समाधान इस प्रकार हैं:
- अस्थिरता सूचकांक के संयोजन में झूठे ब्रेक से बचें।
- ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए पैरामीटर का इष्टतम संयोजन ढूंढें।
- उन्होंने कहा, “हमने इस बात को ध्यान में रखा है कि हम अपने देश में किसी भी तरह की हिंसा को रोकें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाने के लिए जगह हैः
कई समय चक्रों के लिए औसत रेखा का उपयोग करके सत्यापन करें ताकि वक्र अतिसंवेदनशील न हो।
अन्य संकेतकों जैसे कि MACD के साथ प्रवृत्ति और विचलन के बारे में निर्णय लेना।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए गतिशील अनुकूलन पैरामीटर का परिचय देना।
संक्षेप
औसत वापसी तोड़ने की रणनीति समग्र रूप से एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह प्रवृत्ति का पालन करने, वापस लेने के नियंत्रण के फायदे हैं, सरलता को प्राप्त करने के लिए, मात्रात्मक ट्रेडिंग की आवश्यकता के लिए उपयुक्त है। इसके अलावा, कुछ पैरामीटर चयन और स्टॉप लॉस सेटिंग की समस्याओं पर ध्यान देने की आवश्यकता है, जो बहु समय अक्ष विश्लेषण और पैरामीटर अनुकूलन के साथ मिलकर बेहतर रणनीति प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं।
/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Standard Deviation Bands with Buy/Sell Signals", overlay=true)
// Input for the number of standard deviations
deviationMultiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")
// Input for the length of the moving average
maLength = input.int(50, title="Moving Average Length")
// Input for the stop loss percentage
stopLossPercentage = input.float(12, title="Stop Loss Percentage")
// Calculate the moving average
sma = ta.sma(close, maLength)
// Calculate the standard deviation of the price
priceDeviation = ta.stdev(close, maLength)
// Calculate the upper and lower bands
upperBand = sma + (priceDeviation * deviationMultiplier)
lowerBand = sma - (priceDeviation * deviationMultiplier)
// Plot the bands
plot(upperBand, color=color.green, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.red, title="Lower Band")
// Plot the moving average
plot(sma, color=color.blue, title="SMA", linewidth=2)
// Buy Signal
buyCondition = ta.crossover(close, lowerBand)
sellCondition = ta.crossunder(close, upperBand)
// Calculate stop loss level
stopLossLevelBuy = close * (1 - stopLossPercentage / 100)
stopLossLevelSell = close * (1 + stopLossPercentage / 100)
// Create Buy and Sell Alerts
alertcondition(buyCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal - Price Crossed Below Lower Band")
alertcondition(sellCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal - Price Crossed Above Upper Band")
// Plot Buy and Sell Arrows on the chart
plotshape(buyCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Buy Signal Arrow")
plotshape(sellCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Sell Signal Arrow")
// Exit Long and Short Positions
var float stopLossBuy = na
var float stopLossSell = na
if ta.crossover(close, sma)
stopLossBuy := stopLossLevelBuy
if ta.crossunder(close, sma)
stopLossSell := stopLossLevelSell
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Buy", from_entry = "Buy", stop = stopLossBuy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Sell", from_entry = "Sell", stop = stopLossSell)