स्टोकैस्टिक्स मोमेंटम इंडेक्स पर आधारित मोमेंटम सर्फर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-27 14:32:46
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अवलोकन

यह लेख स्टोकास्टिक्स मोमेंटम इंडेक्स (एसएमआई) संकेतक के आधार पर स्टॉक रुझानों को ट्रैक करने के लिए एक रणनीति पेश करता है। इस रणनीति को मोमेंटम सर्फर रणनीति कहा जाता है। यह एसएमआई के साथ ओवरबॉट और ओवरसोल्ड क्षेत्रों की पहचान करता है और प्रवृत्ति उलट से लाभ के लिए लंबा / छोटा प्रवेश करता है।

रणनीति तर्क

एसएमआई सूचक का उपयोग ओवरबॉट और ओवरसोल्ड जोन की पहचान करने के लिए किया जाता है। लाल क्षेत्र में मान इंगित करते हैं कि स्टॉक ओवरसोल्ड है जबकि हरा क्षेत्र ओवरबोल्ड स्थितियों का मतलब है। ट्रेडिंग सिग्नल एसएमआई और इसके ईएमए लाइन के बीच क्रॉसओवर से उत्पन्न होते हैं।

विशेष रूप से, एक लंबा संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब एसएमआई अपने ईएमए के ऊपर पार करता है और एसएमआई -40 ओवरसोल्ड स्तर से नीचे होता है। एक छोटा संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब एसएमआई अपने ईएमए के नीचे पार करता है और एसएमआई 40 ओवरबोल्ड स्तर से ऊपर होता है।

ऐसा करने से, रणनीति मूल्य उलट को पकड़ सकती है और कम खरीदें उच्च बेचें लागू कर सकती है। यह स्टॉक के अपट्रेंड और डाउनट्रेंड को सुचारू रूप से सर्फ करती है।

लाभ विश्लेषण

इसका सबसे बड़ा लाभ रुझानों का अनुसरण करने की क्षमता में निहित है। क्योंकि यह प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए एसएमआई का उपयोग करता है, संकेत मूल्य उलट के साथ पूरी तरह से संरेखित होते हैं।

इसके अलावा, एसएमआई में खुद की कीमतों को चिकना करने की विशेषता है। सरल चलती औसत की तुलना में, यह मूल्य परिवर्तनों के लिए अधिक स्थिर रूप से प्रतिक्रिया करता है। व्यापार संकेत बाजार शोर से आसानी से प्रभावित किए बिना अधिक विश्वसनीय होते हैं।

संक्षेप में, यह रणनीति स्टॉक रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने के लिए एसएमआई की ताकत का सफलतापूर्वक लाभ उठाती है। यह अल्गो ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त होने के साथ-साथ लाभ उत्पन्न करती है।

जोखिम विश्लेषण

यह रणनीति एसएमआई संकेतक पर काफी निर्भर है, इसलिए इससे जुड़े कुछ जोखिमों का सामना करना पड़ता है।

सबसे पहले, एसएमआई पैरामीटर ट्यूनिंग के लिए संवेदनशील है। गलत पैरामीटर सिग्नल की गुणवत्ता को काफी कम कर सकते हैं। इष्टतम खोजने के लिए व्यापक परीक्षण की आवश्यकता होती है।

इसके अलावा, कोई भी संकेतक झूठे संकेतों से प्रतिरक्षित नहीं है, जिसमें एसएमआई भी शामिल है। उच्च अस्थिरता के दौरान Whipsaws हो सकते हैं जो अनावश्यक नुकसान का कारण बनते हैं। अन्य संकेतकों के साथ एसएमआई का उपयोग करने से संकेतों की पुष्टि करने और त्रुटियों को कम करने में मदद मिलती है।

अंत में, यह प्रणालीगत बाजार जोखिम को कम नहीं करता है। यदि पूरे बाजार में मंदी आती है तो गंभीर नुकसान अपरिहार्य हैं। यह सीमा सभी तकनीकी रणनीतियों पर लागू होती है।

सुधार

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं से और सुधार किया जा सकता हैः

सिंडिकेट प्रणाली बनाने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें। यह संकेत विश्वसनीयता और लाभप्रदता बढ़ाने में मदद करता है। मौलिक कारक और अस्थिरता उपाय जोड़े जा सकते हैं।
बड़े ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर स्वचालित रूप से एसएमआई मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें. उचित स्टॉप लॉस से एकल ट्रेड हानि बहुत कम होती है और जोखिमों से बचा जाता है.
स्टॉक पूल की समग्र गुणवत्ता में सुधार के लिए मात्रात्मक स्टॉक स्क्रीनिंग नियमों को जोड़ना।

निष्कर्ष

इस लेख में, हम मोमेंटम सर्फर रणनीति पेश करते हैं जो एसएमआई संकेतक के साथ रुझानों को ट्रैक करती है। इसकी सबसे बड़ी ताकत उलटफेर को पकड़ने और रुझानों का सुचारू रूप से पालन करने में निहित है। पैरामीटर संवेदनशीलता और संकेत गुणवत्ता जैसे कुछ जोखिम मौजूद हैं। हम इसे बढ़ाने के कुछ तरीके सुझाते हैं। कुल मिलाकर, रणनीति एल्गो ट्रेडिंग के लिए आकर्षक है और वास्तविक ट्रेडिंग सत्यापन के लायक है।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Stochastics Momentum Index Strategy", shorttitle="Stoch_MTM_Doan", overlay=true)

// Input parameters
a = input.int(10, "Percent K Length")
b = input.int(3, "Percent D Length")
ob = input.int(40, "Overbought")
os = input.int(-40, "Oversold")

// Range Calculation
ll = ta.lowest(low, a)
hh = ta.highest(high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2

avgrel = ta.ema(ta.ema(rdiff,b),b)
avgdiff = ta.ema(ta.ema(diff,b),b)

// SMI calculations
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ta.ema(SMI,b)
emasignal = ta.ema(SMI, 10)

// Color Definition for Stochastic Line
col = SMI >= ob ? color.green : SMI <= os ? color.red : color.white

plot(SMIsignal, title="Stochastic", color=color.white)

plot(emasignal, title="EMA", color=color.yellow)

level_40 = ob
level_40smi = SMIsignal > level_40 ? SMIsignal : level_40

level_m40 = os
level_m40smi = SMIsignal < level_m40 ? SMIsignal : level_m40

plot(level_40, "Level ob", color=color.red)
plot(level_40smi, "Level ob SMI", color=color.red, style=plot.style_line)

plot(level_m40, "Level os", color=color.green)
plot(level_m40smi, "Level os SMI", color=color.green, style=plot.style_line)

//fill(level_40, level_40smi, color=color.red, transp=ob, title="OverSold")
//fill(level_m40, level_m40smi, color=color.green, transp=ob, title="OverBought")

// Strategy Tester
longCondition = ta.crossover(SMIsignal, emasignal) and (SMI < os)
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(SMIsignal, emasignal) and (SMI > ob)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

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