मूविंग एवरेज रिवर्स रणनीति के आधार पर

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-27 17:51:43
टैगः

अवलोकन

जबड़े का मतलब रिवर्सन रणनीति एक बहुत ही सरल प्रवृत्ति ट्रेडिंग रणनीति है। इसका मुख्य विचार यह है कि जब अल्पकालिक चलती औसत एक निश्चित प्रतिशत से लंबी अवधि के चलती औसत से नीचे गिर जाती है, तो लंबी अवधि के चलती औसत से ऊपर जाने पर स्थिति को बंद करना है। रणनीति पहले एक अल्पकालिक और एक लंबी अवधि के चलती औसत की गणना करती है, और फिर दो चलती औसत के बीच संबंधों के आधार पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति तर्क

रणनीति मुख्य रूप से दो चलती औसत, एक अल्पकालिक और एक दीर्घकालिक पर निर्भर करती है। अल्पकालिक चलती औसत पैरामीटर smallMAPeriod है, और दीर्घकालिक चलती औसत पैरामीटर bigMAPeriod है। रणनीति पहले इन दो चलती औसत की गणना करती है, और फिर उनके बीच आकार संबंध की तुलना करती है।

जब अल्पकालिक चलती औसत ऊपर से गिरती है और लंबी अवधि के चलती औसत के एक निश्चित प्रतिशत (percentBelowToBuy पैरामीटर द्वारा निर्धारित) को तोड़ती है, तो लंबी अवधि के चलती औसत के लिए एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब अल्पकालिक चलती औसत बाद में बढ़ता है और लंबी अवधि के चलती औसत से ऊपर जाता है, तो स्थिति को बंद करने के लिए एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

रणनीति अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत के बीच औसत प्रतिगमन अवसरों को पकड़ती है। जब अल्पकालिक चलती औसत कुछ हद तक दीर्घकालिक चलती औसत से नीचे होती है, तो इसका मतलब है कि परिसंपत्ति कम मूल्यवान हो सकती है और इसका औसत पर लौटने का मौका होना चाहिए, इसलिए लंबी अवधि में जाने से रिबाउंड लाभ प्राप्त हो सकता है।

लाभ विश्लेषण

जबड़ों के बीच रिवर्स रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

तर्क सरल और समझने और लागू करने के लिए आसान है
बाजार के रुझानों का सटीक आकलन करने के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझानों के महत्वपूर्ण बिंदुओं को पकड़ता है
लचीली पैरामीटर सेटिंग्स जो चलती औसत अवधि और रियायत प्रतिशत को समायोजित करके अधिक ट्रेडिंग सिग्नल प्राप्त कर सकती हैं
मात्रात्मक ट्रेडिंग सिमुलेशन और अनुकूलन के लिए उपयुक्त सरल बैकटेस्टिंग प्रक्रिया

रणनीति सरल पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकती है। चलती औसत और रियायत प्रतिशत मापदंडों को समायोजित करके, इष्टतम पैरामीटर संयोजनों को स्क्रीनिंग करने के लिए स्टॉक, विदेशी मुद्रा और क्रिप्टोकरेंसी जैसी विभिन्न बाजार परिसंपत्तियों पर बैकटेस्टिंग किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

जबड़ों का अर्थ है कि प्रतिवर्ती रणनीति में भी कुछ जोखिम हैं:

कम संकेत जो अक्सर व्यापार करने में असमर्थ हैं
अनुपलब्ध मूल्य उलट स्थिति के लिए प्रवण
अनुचित मापदंडों से अत्यधिक बार-बार व्यापार, उच्च व्यापार लागत और फिसलने के नुकसान हो सकते हैं

जोखिम को कम करने के लिए निम्नलिखित तरीकों का उपयोग किया जा सकता हैः

व्यापार संकेतों की पर्याप्त मात्रा के लिए उचित रूप से मापदंडों को समायोजित करें
झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए ब्रेकआउट पुलबैक प्रविष्टि विधि को अपनाएं
चलती औसत अवधि और रियायत प्रतिशत का चयन करके पैरामीटर संयोजनों को अनुकूलित करें

अनुकूलन दिशाएँ

जबड़े का अर्थ प्रतिगमन रणनीति निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

रणनीति संकेत स्रोत के रूप में बंद, उच्च, निम्न, विशिष्ट मूल्य जैसे विभिन्न मूल्य डेटा का परीक्षण करें
चलती औसत के विभिन्न प्रकार की कोशिश करो जैसे घातीय, भारित, हुल चलती औसत आदि
गैर-ट्रेंडिंग बाजारों में अनावश्यक व्यापार से बचने के लिए फ़िल्टर स्थितियां जोड़ें
मूल्य वृद्धि के साथ झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम संकेतकों को शामिल करें लेकिन अपर्याप्त गति
स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग या आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करें

निष्कर्ष

जबड़े औसत प्रतिगमन रणनीति अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत की तुलना करके अल्पकालिक कीमतों के दीर्घकालिक रुझानों से विचलित होने के बाद औसत प्रतिगमन अवसरों को पकड़ती है। रणनीति में सरल तर्क है जिसे समझना और कार्यान्वित करना आसान है। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से यह अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकता है। लेकिन कम संकेत और लापता प्रतिवर्तन जैसे जोखिम अभी भी मौजूद हैं, जो रणनीति रिटर्न को अधिकतम करने के लिए मापदंडों और फिल्टर के परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4
//
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
// @author Sunil Halai
//
// This very simple strategy is an implementation of PJ Sutherlands' Jaws Mean reversion algorithm. It simply buys when a small moving average period (e.g. 2) is below
// a longer moving average period (e.g. 5) by a certain percentage, and closes when the small period average crosses over the longer moving average. 
// 
// If you are going to use this, you may wish to apply this to a range of investment assets, as the amount signals is low. Alternatively you may wish to tweak the settings to provide more
// signals.


strategy("Jaws Mean Reversion [Strategy]", overlay = true)

//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)


//Strategy calculation
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA))
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if(crossover(smallMA, bigMA))
    strategy.close("BUY")

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित