अनुकूली घातीय चलती औसत रेंज रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति का उपयोग तेजी से गणना की गति सूचकांक रैखिक भारित औसत (ईएचएमए) और अनुकूलन चैनल के निर्माण के लिए प्रवृत्ति का पालन प्रकार की रणनीति. क्योंकि ईएचएमए गणना की गति तेज है, कीमत में परिवर्तन की प्रवृत्ति को पहचानने के लिए प्रभावी ढंग से, झूठी तोड़ने से बचने के लिए अनावश्यक व्यापार संकेतों. साथ ही, अनुकूलन चैनल को फ़िल्टर कर सकते हैं कुछ कीमतों के झटके, केवल जब कीमत के माध्यम से तोड़ने के लिए व्यापार संकेत जारी, अप्रभावी व्यापार की संभावना को कम करने, मुनाफे की संभावना में वृद्धि.
रणनीति सिद्धांत
EHMA की गणना की गति तेज है और कीमतों में बदलाव के रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने में सक्षम है।
RangeWidth पैरामीटर के आधार पर, EHMA के ऊपर और नीचे एक अनुकूलन चैनल का विस्तार करें। केवल जब कीमत ऊपरी चैनल लाइन या निचले चैनल लाइन से ऊपर या नीचे हो, तो ट्रेड सिग्नल को ट्रेंड में बदलाव माना जाता है।
मूल्य और चैनल के संबंध का आकलन करें. मूल्य ऊपर चैनल लाइन पर अधिक है, नीचे चैनल लाइन पर खाली है। मूल्य नीचे चैनल लाइन पर अधिक है, और नीचे चैनल लाइन पर खाली है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
सामान्य चलती औसत रणनीति की तुलना में इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
ईएचएमए एल्गोरिथ्म का उपयोग करके औसत की गणना की गई। ईएचएमए मूल्य परिवर्तन की प्रवृत्ति के प्रति अधिक संवेदनशील है, जो प्रवृत्ति में बदलाव को प्रभावी ढंग से पहचानता है, जिससे झूठे ब्रेकअप से अनावश्यक लेनदेन से बचा जा सकता है।
स्व-अनुकूली चैनल मूल्य उतार-चढ़ाव को प्रभावी रूप से फ़िल्टर कर सकते हैं। केवल ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं जब कीमतें ट्रेंड में बदलाव की पुष्टि करती हैं। कुछ अक्षम ट्रेडों को फ़िल्टर करके, लाभ की संभावना को बढ़ा सकते हैं।
चैनल की चौड़ाई को अलग-अलग बाजार स्थितियों के अनुकूल करने के लिए लचीला बनाया जा सकता है। विस्तृत चैनल अधिक उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर कर सकता है, जिससे लेनदेन की आवृत्ति कम हो जाती है; संकीर्ण चैनल रुझान में बदलाव को पहले पहचान सकता है, जिससे लेनदेन की आवृत्ति बढ़ जाती है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
झूठे ब्रेकआउट को पूरी तरह से रोकना अभी भी असंभव है। कीमतों में टूट-फूट हो सकती है, सीधे ऊपर या नीचे की ओर जा सकती है। उचित पैरामीटर को समायोजित करने और जोखिम को नियंत्रित करने की आवश्यकता है।
यदि चैनल बहुत व्यापक है, तो कुछ लेनदेन के अवसरों को याद किया जा सकता है। चैनल को उचित रूप से संकीर्ण किया जा सकता है ताकि संवेदनशीलता बढ़ सके।
यदि चैनल बहुत संकीर्ण है, तो अमान्य लेनदेन की संख्या बढ़ जाती है। चैनल की चौड़ाई को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है ताकि स्थिरता बढ़ सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अनुकूलन पैरामीटर Period. विभिन्न किस्मों और चक्र रेखाओं की विशेषताओं के लिए औसत गणना चक्र को समायोजित करें.
ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर रेंजविड्थ। बाजार में उतार-चढ़ाव की डिग्री और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के आधार पर चैनल की सीमा को समायोजित करें।
स्टॉप-लॉस रणनीति को बढ़ाएं। स्थिति रखने के दौरान, एक उचित स्टॉप-लॉस सेट करें और एक एकल लेनदेन के अधिकतम नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में प्रविष्टियों को फ़िल्टर करें। जैसे कि लेनदेन की मात्रा में वृद्धि के लिए निर्णय, प्रविष्टियों की अप्रभावीता को कम करना।
बहु-प्रजाति अनुप्रयोग और पैरामीटर अनुकूलन। अधिक किस्मों और चक्रों पर परीक्षण, सामान्य पैरामीटर अनुकूलन।
संक्षेप
यह रणनीति ईएचएमए संकेतकों और अनुकूलन चैनल संकेतकों को एकीकृत करती है, जिससे प्रवृत्ति-अनुवर्ती रणनीति बनती है। यह बाजार की प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से पहचानता है, जबकि मूल्य उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर करता है और अनावश्यक व्यापार से बचा जाता है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण की एक श्रृंखला के बाद, यह कई किस्मों और चक्रों पर स्थिर लाभप्रदता प्रदान करने में सक्षम है।
/*backtest
start: 2023-02-25 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
args: [["v_input_1",1]]
*/
// Credit is due where credit is due:
// Hull Moving Average: developed by Alan Hull
// EHMA: coded by Twitter @borserman
// I've built on their work in an attempt to create a strategy more robust to fake moves
// @0xLetoII
//@version=4
strategy(
title="EHMA Range Strategy",
process_orders_on_close=true,
explicit_plot_zorder=true,
overlay=true,
initial_capital=1500,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.085,
default_qty_value=100
)
// Position Type
pos_type = input(defval = "Long", title="Position Type", options=["Both", "Long", "Short"])
// Inputs
Period = input(defval=180, title="Length")
RangeWidth = input(defval=0.02, step=0.01, title="Range Width")
sqrtPeriod = sqrt(Period)
// Function for the Borserman EMA
borserman_ema(x, y) =>
alpha = 2 / (y + 1)
sum = 0.0
sum := alpha * x + (1 - alpha) * nz(sum[1])
// Calculate the Exponential Hull Moving Average
EHMA = borserman_ema(2 * borserman_ema(close, Period / 2) - borserman_ema(close, Period), sqrtPeriod)
// Create upper & lower bounds around the EHMA for broader entries & exits
upper = EHMA + (EHMA * RangeWidth)
lower = EHMA - (EHMA * RangeWidth)
// Plots
EHMAcolor = (close > EHMA ? color.green : color.red)
plot(EHMA, color=EHMAcolor, linewidth=2)
plot(lower, color=color.orange, linewidth=2)
plot(upper, color=color.blue, linewidth=2)
// Strategy
long = close > upper
exit_long = close < lower
short = close < lower
exit_short = close > upper
// Calculate start/end date and time condition
startDate = input(timestamp("2017-01-01T00:00:00"))
finishDate = input(timestamp("2029-01-01T00:00:00"))
time_cond = true
// Entries & Exits
if pos_type == "Both"
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when=long and time_cond)
strategy.close("Long", comment="Exit Long", when=exit_long and time_cond)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when=short and time_cond)
strategy.close("Short", comment="Exit Short", when=exit_short and time_cond)
if pos_type == "Long"
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when=long and time_cond)
strategy.close("Long", comment="Exit Long", when=exit_long and time_cond)
if pos_type == "Short"
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when=short and time_cond)
strategy.close("Short", comment="Exit Short", when=exit_short and time_cond)