स्टोचैस्टिक मोमेंटम इंडेक्स पर आधारित ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस लेख में स्टोचैस्टिक मोमेंटम इंडेक्स (SMI) पर आधारित स्टॉक ट्रेन्ड्स को ट्रैक करने की एक रणनीति के बारे में बताया गया है। इस रणनीति को मोमेंटम सर्फर रणनीति कहा जाता है। यह एसएमआई सूचकांक का उपयोग स्टॉक के ओवरबॉय और ओवरसोल्ड क्षेत्रों की पहचान करने के लिए करता है और ट्रेंड रिवर्स पॉइंट्स पर खरीदने और बेचने के लिए लाभ के लिए करता है।
रणनीति सिद्धांत
एसएमआई सूचक का उपयोग शेयरों के ओवरबॉय और ओवरसोल क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जाता है। जब एसएमआई सूचक लाल क्षेत्र में प्रवेश करता है, तो शेयरों को ओवरसोल किया जाता है, और जब यह हरे क्षेत्र में होता है, तो शेयरों को ओवरबॉय किया जाता है। इस रणनीति का ट्रेडिंग सिग्नल एसएमआई सूचक और इसके ईएमए के क्रॉसिंग से आता है।
विशेष रूप से, जब एसएमआई सूचक पर अपनी ईएमए लाइन को पार करता है, और इस समय एसएमआई -40 से नीचे ओवरसोल्ड क्षेत्र में है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब एसएमआई सूचक के नीचे अपनी ईएमए लाइन को पार करता है, और इस समय एसएमआई 40 से ऊपर ओवरसोल्ड क्षेत्र में है, तो बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
इस प्रकार, यह रणनीति शेयरों की कीमतों में बदलाव के संकेतों को समय पर पकड़ सकती है, ताकि कम खरीद और उच्च बिक्री के उद्देश्य को पूरा किया जा सके।
रणनीति का विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह स्टॉक के रुझानों को क्रमशः ट्रैक कर सकता है। क्योंकि यह एसएमआई संकेतक का उपयोग करके प्रवेश और निकास के समय की पहचान करता है, इसलिए जब स्टॉक की कीमत उलट जाती है तो संकेतों को पकड़ सकता है।
इसके अलावा, एसएमआई संकेतक में कीमतों को चिकना करने की अपनी विशेषता है। सरल चलती औसत और अन्य संकेतक की तुलना में, यह कीमतों में बदलाव के लिए अधिक स्थिर प्रतिक्रिया देता है। इससे उत्पन्न ट्रेडिंग सिग्नल अधिक विश्वसनीय हो जाते हैं, जो अल्पकालिक बाजार के शोर से प्रभावित नहीं होते हैं।
कुल मिलाकर, यह रणनीति एसएमआई सूचकांक के लाभों का लाभ उठाने में सफल रही है, जिससे स्टॉक रुझानों का प्रभावी ट्रैक किया जा सकता है। यह निवेशकों को लाभ कमाने में मदद कर सकता है और स्वचालित व्यापार के लिए भी उपयुक्त है।
जोखिम विश्लेषण
यह रणनीति मुख्य रूप से एसएमआई पर निर्भर करती है, इसलिए इसमें एसएमआई से जुड़े कुछ जोखिम हैं।
सबसे पहले, एसएमआई संकेतक पैरामीटर सेटिंग के प्रति संवेदनशील हैं। यदि पैरामीटर सेट गलत है, तो उत्पन्न व्यापार संकेत प्रभाव को भारी छूट दी जाएगी। इसे निवेशकों द्वारा बार-बार परीक्षण करने की आवश्यकता है ताकि सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन का निर्धारण किया जा सके।
इसके अलावा, एसएमआई अपने आप में गलत ट्रेडिंग सिग्नल की उपस्थिति से पूरी तरह से बचने में सक्षम नहीं है। जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो यह झूठे सिग्नल का उत्पादन कर सकता है जिससे अनावश्यक नुकसान होता है। इसे अन्य संकेतकों के संयोजन के साथ उपयोग करने की आवश्यकता होती है ताकि ट्रेडिंग सिग्नल की पुष्टि की जा सके और गलत ट्रेडिंग की संभावना कम हो सके।
अंत में, यह रणनीति समग्र शेयर बाजार के जोखिम को नहीं बदल सकती है। यह रणनीति बड़े नुकसान से बचने के लिए अभी भी मुश्किल है जब पूरा बाजार एक भालू बाजार में जाता है। यह एक प्रणालीगत जोखिम है जिसे सभी तकनीकी विश्लेषण-आधारित रणनीतियाँ पूरी तरह से नहीं टाल सकती हैं।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः
अन्य संकेतकों के संयोजन, संकेतकों के संयोजन के लाभ का उपयोग गलत व्यापार संकेतों की संभावना को कम करने के लिए, लाभ की संभावना को बढ़ाने के लिए। जैसे कि मूलभूत कारक, अस्थिरता सूचक आदि जोड़े जा सकते हैं।
मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके एसएमआई पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें। बड़े पैमाने पर ऐतिहासिक डेटा प्रशिक्षण के माध्यम से, पैरामीटर के इष्टतम संयोजन की तलाश करें।
अधिक हानि रोकने की रणनीति. उचित हानि रोकने से एक बार के नुकसान के प्रभाव को काफी कम किया जा सकता है, जिससे जोखिम कम हो सकता है।
स्टॉक पूल की समग्र गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए एक मात्रात्मक स्टॉक चयन रणनीति के साथ संयुक्त। अच्छी स्टॉक पूल की गुणवत्ता सीधे रणनीति की स्थिरता को बढ़ाएगी।
संक्षेप
इस आलेख में एसएमआई सूचक के आधार पर प्रवृत्ति ट्रैकिंग के लिए मोमेंटम सर्फर रणनीति का विस्तार से वर्णन किया गया है। इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह कीमतों के उलटफेर को पकड़ने और शेयरों की प्रवृत्ति में बदलाव को ट्रैक करने में सक्षम है। इसके साथ ही कुछ पैरामीटर सेटिंग संवेदनशीलता, सिग्नल विश्वसनीयता और अन्य जोखिम भी हैं। हमने रणनीति के प्रभाव को और बढ़ाने के लिए कुछ अनुकूलन सुझाव दिए हैं। कुल मिलाकर, यह रणनीति स्वचालित व्यापार के लिए बहुत आकर्षक है और यह परीक्षण 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)