डबल मूविंग एवरेज के आधार पर निम्नलिखित रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
एक द्विआधारी ट्रेडिंग रणनीति एक ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति है जो चलती औसत पर आधारित है। यह विभिन्न चक्रों की चलती औसत की गणना करके व्यापार की दिशा का आकलन करने के लिए एक व्यापारिक संकेत देता है। जब एक छोटी चलती औसत पर लंबी चलती औसत से गुजरती है, तो अधिक करें; जब एक छोटी चलती औसत के नीचे लंबी चलती औसत से गुजरती है, तो शून्य करें। यह रणनीति ट्रेंड के अनुरूप चलती है, ताकि लाभ हो सके।
रणनीति सिद्धांत
द्वि-समानता रणनीति 14 चक्र और 28 चक्र की सरल चलती औसत (एसएमए) की गणना करके प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करती है। विशेष रूप से, यह 14 चक्र एसएमए और 28 चक्र एसएमए की गणना करता है, जो प्रत्येक चक्र के अंत में बंद होते हैं। जब 14 चक्र एसएमए पर 28 चक्र एसएमए होता है, तो यह एक बहु संकेत देता है और एक लंबी स्थिति खोलता है; जब 14 चक्र एसएमए के नीचे 28 चक्र एसएमए होता है, तो यह एक खाली संकेत देता है और एक छोटी स्थिति खोलता है।
स्थिति में प्रवेश करने के बाद, यह स्टॉप और स्टॉप लॉस सेट करके जोखिम को नियंत्रित करता है। स्टॉप और स्टॉप लॉस के अंक को इनपुट किए गए पैरामीटर के माध्यम से कीमत में परिवर्तित किया जाता है। इसके अलावा, यह स्टॉप लाइन, स्टॉप लॉस लाइन और प्रवेश औसत मूल्य की संदर्भ रेखा को चार्ट पर भी चित्रित करता है, जिससे स्थिति के लाभ और जोखिम का आकलन करने में मदद मिलती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
दोहरी समानांतरता की रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- ऑपरेशन सरल है और इसे लागू करना आसान है।
- यह ट्रेंड के अनुरूप है और इसके पीछे हटने की संभावना कम है।
- लेन-देन की आवृत्ति को आवधिक पैरामीटर को समायोजित करके नियंत्रित किया जा सकता है।
- स्टॉप लॉस प्वाइंट्स के नियंत्रण के जोखिम को लचीलापन से सेट करें।
जोखिम विश्लेषण
हालांकि, इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- जब अचानक कोई घटना बाजार की प्रवृत्ति को बाधित करती है, तो बड़े नुकसान हो सकते हैं।
- यदि स्टॉप पॉइंट बहुत छोटा है, तो यह समय से पहले बंद हो सकता है।
- यदि स्टॉपलॉस सेट बहुत बड़ा है, तो यह नुकसान की सीमा को बढ़ा सकता है।
- लेनदेन की आवृत्ति बहुत अधिक या बहुत कम हो सकती है, जिससे धन की दक्षता प्रभावित हो सकती है।
उपरोक्त जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलन किया जा सकता हैः
- अस्थिरता सूचकांक के साथ संयोजन में स्टॉप लॉस।
- चलती औसत के लिए अनुकूलित आवधिक पैरामीटर
- प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें और प्रवृत्ति के अंत में झूठे संकेतों से बचें।
अनुकूलन दिशा
दोहरी समानांतर अनुवर्ती रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अस्थिरता के संकेतकों को बढ़ाएं, रोक को गतिशील रूप से समायोजित करें। उदाहरण के लिए, एटीआर संकेतकों के साथ मिलकर, जब बाजार में उतार-चढ़ाव बढ़ जाता है, तो रोक को बढ़ाएं, समय से पहले रोक से बचें।
चलती औसत चक्र मापदंडों का अनुकूलन करें। अधिक संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है और ट्रेडिंग सिग्नल के लिए अधिक उपयुक्त चक्रों का चयन किया जा सकता है।
प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें. उदाहरण के लिए, MACD, DMI और अन्य संकेतकों को जोड़ना, प्रवृत्ति के अंत में झूठे संकेतों से बचने और अनावश्यक व्यापार को कम करने के लिए।
मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ना। एलएसटीएम, जीआरयू जैसे गहरी सीखने के मॉडल का उपयोग करके मूल्य रुझानों की भविष्यवाणी करना, पारंपरिक समानांतर नियम के स्थान पर, बेहतर प्रभाव प्राप्त हो सकता है।
बहु-प्रजाति व्यापार रणनीति को अधिक किस्मों में लागू करना, गैर-संबंधिताओं का उपयोग करना और समग्र निकासी को कम करना
संक्षेप
एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति रणनीति है। यह प्रवृत्ति के अनुरूप है, कम जोखिम है, और इसे लागू करना आसान है। हम इस रणनीति को अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे कि चक्र मापदंडों को समायोजित करना, स्टॉप-लॉस को रोकना, और प्रवृत्ति निर्णय के संकेतकों को जोड़ना, ताकि यह अधिक बाजार की स्थिति के अनुकूल हो सके और अधिक स्थिर निवेश रिटर्न प्राप्त कर सके।
/*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"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © coinilandBot
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © adolgov
// @description
//
//@version=4
strategy("coiniland copy trading platform", overlay=true)
// random entry condition
longCondition = crossover(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
moneyToSLPoints(money) =>
strategy.position_size !=0 ? (money / syminfo.pointvalue / abs(strategy.position_size)) / syminfo.mintick : na
p = moneyToSLPoints(input(200, title = "Take Profit $$"))
l = moneyToSLPoints(input(100, title = "Stop Loss $$"))
strategy.exit("x", profit = p, loss = l)
// debug plots for visualize SL & TP levels
pointsToPrice(pp) =>
na(pp) ? na : strategy.position_avg_price + pp * sign(strategy.position_size) * syminfo.mintick
pp = plot(pointsToPrice(p), style = plot.style_linebr )
lp = plot(pointsToPrice(-l), style = plot.style_linebr )
avg = plot( strategy.position_avg_price, style = plot.style_linebr )
fill(pp, avg, color = color.green)
fill(avg, lp, color = color.red)