डबल मूविंग एवरेज पर आधारित अस्थिरता ट्रैकिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
द्वि-समान रेखीय उतार-चढ़ाव ट्रैकिंग रणनीति गोल्डफ़ॉक्स डेडफ़ॉक्स रणनीति और औसत रेखीय उतार-चढ़ाव सूचक ट्रैकिंग रणनीति के दो प्रमुख विचारों को जोड़ती है। गोल्डफ़ॉक्स डेडफ़ॉक्स का निर्धारण विभिन्न चक्रों के सरल चलती औसत रेखीय क्रॉसिंग की गणना करके किया जाता है, जबकि बाजार की प्रवृत्ति और उतार-चढ़ाव का आकलन करने के लिए बोलिंगर बैंड और VIDYA सूचक के संयोजन से, प्रवृत्ति के स्पष्ट निर्णय और महत्वपूर्ण बिंदुओं पर उच्च दक्षता से कैप्चर किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के मुख्य संकेतकों में सरल चलती औसत, बोलिंगर बैंड और वीडिय़ा अस्थिरता दर सूचकांक औसत शामिल हैं। यह रणनीति तेज एसएमए और धीमी एलएमए की अलग-अलग अवधि स्थापित करके बनाई गई है, जिसमें तेज और धीमी लाइन के गोल्ड क्रॉस को मल्टी सिग्नल के रूप में और स्ट्राइक को पॉज़िशन सिग्नल के रूप में उपयोग किया जाता है। साथ ही, बोलिंगर अस्थिरता बैंड यह निर्धारित करता है कि स्थिति रखने के दौरान कीमतें कैसे टूट जाती हैं।
विशेष रूप से, अधिक संकेत तर्क के लिए तेजी से लाइन पर धीमी लाइन को पार करने के लिए, और कीमतों के ऊपर VIDYA वक्र, एक प्रवृत्ति के लिए ऊपर की ओर और उतार-चढ़ाव को बढ़ाने के लिए एक पूर्वानुमान है कि दर्शाता है; फ्लैट स्थिति संकेत के लिए तेजी से लाइन के नीचे धीमी लाइन को पार करने के लिए या कीमतों के नीचे VIDYA वक्र, एक प्रवृत्ति रिवर्सन या उतार-चढ़ाव के लिए एक संकुचन की ओर इशारा करता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
द्वि-समान रेखीय अस्थिरता ट्रैकिंग रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि बाजार की स्थिति का आकलन करने के लिए दोहरे संकेतकों के संयोजन से निर्णय लेने की सटीकता में सुधार हो सकता है। विशेष रूप से, लाभ में शामिल हैंः
- यह एक सरल और प्रभावी रणनीति है, जो प्रवृत्ति के मोड़ को स्पष्ट रूप से निर्धारित करती है।
- अस्थिरता संकेतक विडया गतिशील रूप से बाजार में उतार-चढ़ाव के परिवर्तन को ट्रैक करता है;
- Bollinger Bands के निर्णय ने रणनीति को कीमतों के उतार-चढ़ाव के लिए समय पर प्रतिक्रिया देने में मदद की।
कुल मिलाकर, यह रणनीति प्रवृत्ति, प्रतिगमन और अस्थिरता जैसे कई आयामों की जानकारी को एकीकृत करती है, जिससे बाजार में बदलाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया होती है, जिससे अतिरिक्त लाभ की अधिक संभावना होती है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कई फायदे हैं, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं, जिनके बारे में आपको सावधान रहना चाहिएः
- अनुचित पैरामीटर सेट करने से लेनदेन की आवृत्ति में वृद्धि हो सकती है, लेनदेन की लागत बढ़ सकती है और स्लाइड पॉइंट का नुकसान हो सकता है;
- दोहरे सूचकांक के निर्णय में सिग्नल संघर्ष के लिए स्पष्ट प्राथमिकता की आवश्यकता होती है, अन्यथा सबसे अच्छा प्रवेश समय खो दिया जा सकता है;
- रणनीतिक प्रतिक्रिया में अति-अनुरूपता का जोखिम होता है, और वास्तविक प्रदर्शन में प्रतिक्रिया के परिणामों से काफी अंतर हो सकता है।
उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए, पैरामीटर सेटिंग को अनुकूलित करने, संकेतक संकेतों की प्राथमिकता को स्पष्ट करने, स्लाइड पॉइंट नियंत्रण को बढ़ाने और विभिन्न बाजार स्थितियों में रणनीति की स्थिरता को कई बार सत्यापित करने की सिफारिश की जाती है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति का मुख्य अनुकूलन पैरामीटर सेटिंग और फ़िल्टरिंग शर्तों पर केंद्रित है, जो निम्नलिखित आयामों से किया जा सकता हैः
- फास्ट और स्लो लाइनों के लिए औसत रेखा चक्र पैरामीटर का अनुकूलन;
- Bollinger Bands के लिए बैंडविड्थ पैरामीटर को समायोजित करना;
- वीडियो में α स्लीपिंग पैरामीटर का अनुकूलन करें;
- कीमतों में वृद्धि या असामान्य फ़िल्टरिंग शर्तों के साथ लेनदेन की मात्रा।
पैरामीटर अनुकूलन और नियम अनुकूलन के संयोजन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और रिटर्न दर को और बढ़ाया जा सकता है।
संक्षेप
द्वि-समान रेखीय उतार-चढ़ाव ट्रैकिंग रणनीति बाजार की स्थिति का आकलन करने के लिए कई संकेतकों का व्यापक उपयोग करती है, प्रवृत्ति में बदलाव को पकड़ने के साथ-साथ मूल्य में उतार-चढ़ाव पर ध्यान देती है, जो जोखिम-लाभ संतुलन की एक प्रभावी रणनीति है। इस रणनीति में अनुकूलन के लिए बहुत जगह है, और आगे की खोज और सत्यापन के लायक है, और वास्तविक में पर्याप्त अतिरिक्त लाभ की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Combined Golden Cross and Progressive Trend Tracker", shorttitle="GCC-PTT", overlay=true)
// Inputs
fastMA_period = input(50, title="Fast MA Period")
slowMA_period = input(200, title="Slow MA Period")
src = input(close, title="Source")
lengthBB = input(20, title="Bollinger Bands Length")
mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")
mavType = input.string(title="Moving Average Type", defval="VAR", options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'TMA', 'VAR', 'WWMA', 'ZLEMA', 'TSF'])
// Calculate Moving Averages for Golden Cross
fastMA = ta.sma(src, fastMA_period)
slowMA = ta.sma(src, slowMA_period)
bullish_cross = ta.crossover(fastMA, slowMA)
bearish_cross = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
// Progressive Trend Tracker Components (Adjusted for NA assignment issue)
Var_Func(src, length) =>
valpha = 2 / (length + 1)
vud1 = src > src[1] ? src - src[1] : 0
vdd1 = src < src[1] ? src[1] - src : 0
vUD = math.sum(vud1, length)
vDD = math.sum(vdd1, length)
vCMO = (vUD - vDD) / (vUD + vDD)
VAR = 0.0 // Adjusted here, assign an initial value
VAR := ta.ema(src * math.abs(vCMO), length)
VAR
VAR = Var_Func(src, 14) // Example VAR calculation, adjust as needed
// Bollinger Bands for dynamic support and resistance
BBandTop = fastMA + mult * ta.stdev(src, lengthBB)
BBandBot = fastMA - mult * ta.stdev(src, lengthBB)
// Plotting
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA")
plot(BBandTop, color=color.green, title="Bollinger Band Top")
plot(BBandBot, color=color.red, title="Bollinger Band Bottom")
plot(VAR, color=color.purple, title="VAR", linewidth=2)
// Strategy Logic (Adjusted for strategy use)
// Long Entry when bullish cross and close above VAR
// Exit when bearish cross or close below VAR
if (bullish_cross and close > VAR)
strategy.entry("CGC_PTT_Long", strategy.long)
if (bearish_cross or close < VAR)
strategy.close("CGC_PTT_Long")