नट ऑफ़लाइन ट्रेंड फ़ॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
इस आलेख में 200-दिवसीय चलती औसत और मूल्य दूरी पर आधारित एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग-प्रकार की रणनीति का विस्तृत विश्लेषण किया जाएगा, जिसे नारियल ऑफलाइन प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति कहा जाता है। यह रणनीति 200-दिवसीय चलती औसत से मूल्य की दूरी को ट्रैक करके, सेट थ्रेशोल्ड से अधिक होने पर स्थान स्थापित करती है और लाभ कमाने के लक्ष्य को प्राप्त करने के बाद स्थिति से बाहर निकलती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का केंद्रीय सूचक 200-दिवसीय सूचकांक चलती औसत (ईएमए) है। रणनीति यह निर्धारित करती है कि क्या कीमत 200-दिवसीय रेखा से विचलित है, एक सेट प्रतिशत तक पहुंचने के बाद, जब एक निकटतम के-लाइन एक उज्ज्वल रेखा है (बहुमुखी प्रवेश) या एक नकारात्मक रेखा (शून्य प्रवेश) । बहुमुखी प्रवेश की स्थिति में कीमत 200-दिवसीय रेखा से नीचे है और कीमत 200-दिवसीय रेखा से प्रतिशत से अधिक है, और एक निकटतम के-लाइन पर उज्ज्वल प्रवेश प्राप्त करता है; एक शून्य-क्षेत्र की स्थिति में कीमत 200-दिवसीय रेखा से अधिक है और कीमत 200-दिवसीय रेखा से प्रतिशत से अधिक है, और एक के-लाइन पर हाल ही में एक नकारात्मक प्रवेश प्राप्त होता है।
बाहर निकलने की शर्त यह है कि जब कीमत 200 दिन की रेखा पर वापस आ जाती है या स्टॉप-स्टॉप लक्ष्य (प्रवेश मूल्य का 1.5 गुना) तक पहुंच जाती है, तो स्टॉप-लॉस को ऑप्शन के घोषित मूल्य का 20% निर्धारित किया जाता है।
प्रवेश और बाहर निकलने की शर्तें इस प्रकार हैं:
कई लोगों ने प्रवेश लियाःसमापन मूल्य <200 दिन की रेखा और समापन मूल्य 200 दिन की रेखा से प्रतिशत दूरी ≥ घटता है और सबसे हाल ही में एक K लाइन समापन रेखा
खाली सिर प्रवेश:समापन मूल्य> 200 दिन की रेखा और समापन मूल्य 200 दिन की रेखा से प्रतिशत दूरी ≥ घटता है और सबसे हाल के K लाइन समापन शून्य है
कई खिलाड़ी शामिल:समापन मूल्य ≥200 दिन की रेखा या स्टॉप लक्ष्य या ट्रेडिंग दिन का अंत
खाली सिर खेलना:समापन मूल्य <=200 दिन रेखा या स्टॉप-ऑफ लक्ष्य या ट्रेडिंग दिन का अंत
स्टॉप लॉस की शर्त 20% है।
2. रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के मुख्य फायदे हैंः
- 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करके कीमतों में लंबी-लाइन प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें, ताकि अल्पकालिक बाजार के शोर से बाधित न हों
- एक ट्रेंड ट्रैकिंग तंत्र की स्थापना, जो मध्य और दीर्घकालिक मूल्य रुझानों को ट्रैक करता है
- प्रवेश के समय को अनुकूलित करें, अंतिम K-लाइन दिशा में प्रवेश करें जब यह बड़ी प्रवृत्ति के अनुरूप हो
- उचित स्टॉप और स्टॉप-अप तंत्र, ताकि घाटे का विस्तार न हो
तीन, रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित जोखिम हैं:
- बड़े बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान कीमतें कई बार चलती औसत को छू सकती हैं जिससे कई बार नुकसान हो सकता है
- अचानक रुझान में बदलाव के कारण घाटे से बाहर निकलना
- सेट किए गए पैरामीटर जैसे कि चलती औसत चक्र का गलत चयन, प्रवृत्ति का सही आकलन करने में असमर्थ
उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए, निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता हैः
- चलती औसत मापदंडों को समायोजित करें या बड़े रुझानों को निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों को जोड़ें
- स्टॉप-लॉस तंत्र का अनुकूलन, जैसे कि स्टॉप-लॉस दूरी को कीमत में बदलाव के साथ समायोजित करना
- प्रवेश की शर्तों को अनुकूलित करना, और अधिक निर्णय लेने वाले मापदंडों को जोड़ना
चार, रणनीतिक अनुकूलन
इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में अनुकूलित किया जा सकता हैः
- चलती औसत मापदंडों का अनुकूलन, रणनीति प्रभाव पर विभिन्न अवधि के मापदंडों के प्रभाव का परीक्षण
- अन्य सूचकांकों को जोड़ना जो बड़े रुझानों का आकलन करते हैं, जैसे कि ब्रिनलाइन चैनल, केडीजे सूचकांक आदि
- स्टॉप-अप रणनीति को समायोजित करें ताकि स्टॉप-अप स्तर बाजार में बदलाव के साथ गतिशील रूप से समायोजित हो सके
- अल्पकालिक समायोजन के कारण गलत प्रवेश से बचने के लिए प्रवेश शर्तों का अनुकूलन
5. सारांश
इस आलेख में 200-दिवसीय चलती औसत से मूल्य की दूरी के आधार पर प्रवृत्ति को ट्रैक करने की रणनीति के सिद्धांतों, लाभों, जोखिमों और अनुकूलन दिशाओं का विस्तृत विश्लेषण किया गया है। यह रणनीति मूल्य और दीर्घकालिक औसत की दूरी को ट्रैक करके मध्य-दीर्घकालिक प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है, जब कीमत औसत से अधिक एक निश्चित थ्रेशोल्ड तक पहुंच जाती है, तो प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए स्थिति स्थापित की जाती है, और बाहर निकलने की शर्तें स्टॉप-लॉस या स्टॉप-आउट ट्रिगर होती हैं। यह रणनीति मध्यम-दीर्घकालिक मूल्य की प्रवृत्ति को अच्छी तरह से ट्रैक कर सकती है, लेकिन इसमें एक निश्चित पैरामीटर अनुकूलन स्थान भी है। भविष्य में इसे कई पहलुओं में सुधारना जारी रखा जा सकता है, जिससे विभिन्न परिस्थितियों में अधिक स्थिर लाभ प्राप्त किया जा सके।
/*backtest
start: 2024-02-22 00:00:00
end: 2024-02-24 06:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Intraday Price Away from 200 EMA Strategy", overlay=true)
// Define inputs
emaPeriod = input(200, title="EMA Period")
thresholdPercent = input(0.75, title="Threshold Percent", minval=0) // Define the threshold percentage
// Calculate 200 EMA
ema = ema(close, emaPeriod)
// Calculate distance from 200 EMA as a percentage
distance_percent = ((close - ema) / ema) * 100
// Track average entry price
var float avgEntryPrice = na
// Buy conditions
buy_condition = close < ema and abs(distance_percent) >= thresholdPercent and close[1] < close[2]
// Exit conditions for buy
exit_buy_condition = close >= ema or time_close(timeframe.period) or (avgEntryPrice * 1.5) <= close
// Sell conditions
sell_condition = close > ema and abs(distance_percent) >= thresholdPercent and close[1] > close[2]
// Exit conditions for sell
exit_sell_condition = close <= ema or time_close(timeframe.period) or (avgEntryPrice * 1.5) >= close
// Execute buy and sell orders only if there are no open trades
if strategy.opentrades == 0
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell_condition)
// Update average entry price for buy condition
if buy_condition
avgEntryPrice := close
// Update average entry price for sell condition
if sell_condition
avgEntryPrice := close
// Close buy position if exit condition is met
strategy.close("Buy", when=exit_buy_condition)
// Close sell position if exit condition is met
strategy.close("Sell", when=exit_sell_condition)
// Plot 200 EMA
plot(ema, color=color.blue, linewidth=2)
// Plot buy and sell signals
plotshape(buy_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(sell_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)