डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर और मल्टी-टाइम पीरियड डीएमआई इंडिकेटर पर आधारित ट्रेंड रणनीति
ChaoZhang
रणनीति अवलोकन
इस लेख में एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति के बारे में बताया गया है जिसे “Kyrie Crossover @zaytrade” कहा जाता है। यह रणनीति द्वि-मध्यम रेखा क्रॉस और बहु-समय अवधि DMI संकेतकों को जोड़ती है, बाजार की प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए। रणनीति का केंद्र अल्पकालिक औसत रेखा ((10 चक्र ईएमए) और दीर्घकालिक औसत रेखा ((323 चक्र ईएमए) के क्रॉस सिग्नल का उपयोग करना है, जबकि 5 मिनट, 15 मिनट, 30 मिनट और 1 घंटे जैसे कई समय अवधि के DMI संकेतकों के साथ मिलकर प्रवृत्ति की दिशा और ताकत की पुष्टि करना है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के सिद्धांतों को निम्नलिखित भागों में विभाजित किया जा सकता हैः
दो समरेखा पारःरणनीति बाजार की प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए अल्पकालिक ईएमए (10 चक्र) और दीर्घकालिक ईएमए (323 चक्र) का उपयोग करती है। जब अल्पकालिक ईएमए पर लंबे समय तक ईएमए पहनते हैं, तो यह संभावित व्यापार के अवसरों को दर्शाता है; जब अल्पकालिक ईएमए लंबे समय तक ईएमए पहनते हैं, तो यह संभावित बिक्री के अवसरों को दर्शाता है। इस तरह के समानांतर क्रॉसिंग विधि से बाजार के मोड़ और प्रवृत्ति की दिशा को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सकता है।
मल्टीटाइम पीरियड डीएमआई सूचक:प्रवृत्ति की दिशा और ताकत को और अधिक पुष्टि करने के लिए, रणनीति कई समय चक्रों के लिए डीएमआई सूचक का उपयोग करती है। डीएमआई सूचक ADX ((औसत दिशात्मक सूचक), + DI ((उन्नत दिशात्मक सूचक) और -DI ((बढ़ती दिशात्मक सूचक) से बना है। + डीआई और -डीआई की तुलनात्मक ताकत की तुलना करके, यह निर्धारित किया जा सकता है कि वर्तमान प्रवृत्ति मंदी या मंदी है। रणनीति 5 मिनट, 15 मिनट, 30 मिनट और 1 घंटे आदि की अवधि में डीएमआई सूचक की गणना करती है, ताकि अधिक व्यापक प्रवृत्ति जानकारी प्राप्त हो सके।
प्रवृत्ति की पुष्टिःरणनीति एक समान रेखा पार सिग्नल और एक बहु-समय अवधि DMI सूचक के समग्र विचार के माध्यम से प्रवृत्ति की पुष्टि करती है। जब एक समान रेखा पार सिग्नल और एक DMI सूचक की प्रवृत्ति की दिशा एकजुट होती है, तो रणनीति एक संबंधित व्यापार संकेत उत्पन्न करती है। उदाहरण के लिए, जब एक अल्पकालिक ईएमए एक लंबी अवधि के ईएमए को पार करता है, और कई समय अवधि के DMI सूचक एक bullish प्रवृत्ति दिखाते हैं, तो रणनीति एक बहु संकेत उत्पन्न करती है।
जोखिम प्रबंधन:रणनीति जोखिम प्रतिशत के आधार पर स्थिति प्रबंधन का उपयोग करती है। उपयोगकर्ता सेटिंग्स के माध्यम से कर सकते हैं
riskPercentageEMAप्रत्येक ट्रेड के लिए जोखिम को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर। इसके अलावा, रणनीतियों को संभावित नुकसान को सीमित करने के लिए स्टॉप-लॉस ऑर्डर का उपयोग करना चाहिए।
रणनीतिक लाभ
बाजार के रुझानों को पकड़नाःद्विआधारी समानांतर क्रॉस और बहु-समय अवधि डीएमआई संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, रणनीति प्रभावी रूप से बाजार के प्रमुख रुझानों को पकड़ने में सक्षम है। यह विधि व्यापारियों को बाजार की बड़ी दिशा के अनुरूप रहने में मदद कर सकती है, जिससे व्यापार की सफलता की संभावना बढ़ जाती है।
बहु-समय अवधि की पुष्टि करेंःरणनीति 5 मिनट, 15 मिनट, 30 मिनट और 1 घंटे सहित कई समय अवधि पर डीएमआई संकेतक की गणना करती है। इस प्रकार की बहु-समय अवधि विश्लेषण विधि अधिक व्यापक और विश्वसनीय प्रवृत्ति पुष्टिकरण संकेत प्रदान कर सकती है और झूठे संकेतों की उपस्थिति को कम कर सकती है।
लचीला पैरामीटर सेटिंग्सःरणनीति कई समायोज्य पैरामीटर प्रदान करती है, जैसे कि अल्पकालिक ईएमए चक्र, दीर्घकालिक ईएमए चक्र, एडीएक्स चिकनाई चक्र और डीआई लंबाई। उपयोगकर्ता बेहतर ट्रेडिंग प्रदर्शन के लिए अपनी ट्रेडिंग शैली और बाजार विशेषताओं के अनुसार इन पैरामीटर को अनुकूलित कर सकते हैं।
जोखिम प्रबंधन:रणनीति में एक अंतर्निहित जोखिम प्रतिशत-आधारित स्थिति प्रबंधन विधि है जिसे उपयोगकर्ता द्वारा सेट किया जा सकता है
riskPercentageEMAप्रत्येक व्यापार के लिए जोखिम को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर। इसके अलावा, रणनीतियों ने संभावित नुकसान को सीमित करने के लिए स्टॉपलॉस का उपयोग किया, जिससे जोखिम प्रबंधन की प्रभावशीलता बढ़ गई।
रणनीतिक जोखिम
पैरामीटर अनुकूलित करेंःरणनीति का प्रदर्शन काफी हद तक पैरामीटर के चयन पर निर्भर करता है। अनुचित पैरामीटर सेटिंग से रणनीति खराब प्रदर्शन कर सकती है और यहां तक कि बड़ी वापसी भी हो सकती है। इसलिए, वास्तविक अनुप्रयोगों में, पैरामीटर को अनुकूलित करने और परीक्षण करने की आवश्यकता होती है ताकि वर्तमान बाजार स्थितियों के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन मिल सके।
रुझान में देरी:चूंकि रणनीति प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए समानांतर और डीएमआई संकेतक पर निर्भर करती है, इसलिए बाजार में तेजी से बदलाव के मामले में, संकेतों के उत्पादन में कुछ देरी हो सकती है। इसका मतलब है कि रणनीति कुछ शुरुआती प्रवृत्ति के अवसरों को याद कर सकती है, या केवल तब संकेत दे सकती है जब प्रवृत्ति उलट गई हो।
बाजार में गिरावट:अस्थिर बाजारों में, कीमतों में उतार-चढ़ाव के कारण बार-बार औसत रेखा पार करना और डीएमआई सूचकांक में परिवर्तन हो सकता है। इससे रणनीतियों को अधिक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने का कारण बन सकता है, जिससे ट्रेडिंग लागत और निकासी का जोखिम बढ़ जाता है। इसलिए, अस्थिर बाजारों में, रणनीतियों का प्रदर्शन प्रभावित हो सकता है।
ब्लैक स्वान की घटनाःरणनीति ऐतिहासिक आंकड़ों और सांख्यिकीय मॉडल पर आधारित है, और कुछ चरम बाजार घटनाओं के लिए, जैसे कि ब्लैक स्क्वैम घटना, रणनीति समय पर सही प्रतिक्रिया देने में असमर्थ हो सकती है। इससे रणनीति को इन विशेष परिस्थितियों में अधिक नुकसान हो सकता है।
अनुकूलन दिशा
गतिशील पैरामीटर समायोजन:एक गतिशील पैरामीटर समायोजन तंत्र को पेश करने पर विचार किया जा सकता है, जो बाजार की अस्थिरता और प्रवृत्ति की ताकत के आधार पर रणनीति पैरामीटर को अनुकूलित करने से उत्पन्न होता है। यह रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल बनाने में मदद कर सकता है, जिससे रणनीति की स्थिरता बढ़ जाती है।
कई कारकों से पुष्टि:औसत रेखा क्रॉस और डीएमआई संकेतकों के अलावा, अन्य तकनीकी संकेतकों या मौलिक कारकों को ट्रेंड की पुष्टि करने के लिए पेश किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अधिक विश्वसनीय व्यापारिक संकेतों के लिए यातायात, अस्थिरता, बाजार की भावना और अन्य संकेतकों को जोड़ा जा सकता है।
स्टॉप लॉस ऑप्टिमाइज़ेशनःस्टॉप लॉस की स्थिति को अनुकूलित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, चलती स्टॉप, गतिशील स्टॉप और अन्य तरीकों का उपयोग करना। यह रणनीति को संभावित नुकसान को सीमित करते हुए लाभ की बेहतर सुरक्षा करने में मदद कर सकता है।
स्थिति प्रबंधन:अधिक उन्नत स्थिति प्रबंधन विधियों को पेश किया जा सकता है, जैसे कि कैली सूत्र, निश्चित अनुपात निवेश आदि। यह विभिन्न बाजार स्थितियों में स्थिति को गतिशील रूप से समायोजित करने, धन का उपयोग करने की दक्षता और जोखिम नियंत्रण क्षमता में सुधार करने के लिए रणनीति में मदद कर सकता है।
मशीन लर्निंग अनुकूलन:इस रणनीति के साथ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संयोजित करने का प्रयास किया जा सकता है, जो ऐतिहासिक डेटा के अध्ययन और पैटर्न की पहचान के माध्यम से रणनीति के पैरामीटर चयन और सिग्नल जनरेशन को अनुकूलित करता है। यह रणनीति को बाजार में परिवर्तन के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, जिससे रणनीति की अनुकूलनशीलता और स्थिरता में सुधार हो सकता है।
संक्षेप
इस लेख में एक द्वि-समान रेखा क्रॉस और बहु-समय अवधि डीएमआई सूचकांकों पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति का वर्णन किया गया है। यह रणनीति बाजार की प्रवृत्तियों को पकड़कर व्यापारिक निर्णय लेने के लिए है, जबकि संभावित नुकसान को नियंत्रित करने के लिए जोखिम प्रबंधन उपायों का उपयोग किया जाता है। रणनीति का लाभ बाजार की प्रमुख प्रवृत्तियों को प्रभावी ढंग से पहचानने में सक्षम है और कई समय अवधि की पुष्टि के माध्यम से संकेतों की विश्वसनीयता को बढ़ाता है। हालांकि, रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जैसे कि पैरामीटर अनुकूलन, प्रवृत्ति विलंब, झटके और बाजार की ब्लैक स्वान घटनाएं। रणनीति को और अनुकूलित करने के लिए, गतिशील पैरामीटर समायोजन, बहु-कारक पहचान, स्टॉप लॉस अनुकूलन, स्थिति प्रबंधन और मशीन सीखने के तरीकों को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति मात्रा व्यापारियों को एक ट्रेंड-आधारित ट्रेडिंग दृष्टिकोण प्रदान करती है, जो तर्कसंगत अनुकूलन और सुधार के माध्यम से वास्तविक व्यापार में अच्छा प्रदर्शन करने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-03-16 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Kyrie Crossover @zaytrade ", overlay=true, calc_on_every_tick=true)
// Input parameters for EMA
shortTermEMA = input.int(9, title="Short-Term EMA Period")
longTermEMA = input.int(21, title="Long-Term EMA Period")
riskPercentageEMA = input.float(1, title="Risk Percentage EMA", minval=0.1, maxval=5, step=0.1)
// Calculate EMAs
emaShort = ta.ema(close, shortTermEMA)
emaLong = ta.ema(close, longTermEMA)
// EMA Crossover Strategy
longConditionEMA = ta.crossover(emaShort, emaLong)
shortConditionEMA = ta.crossunder(emaShort, emaLong)
// Input parameters for DMI
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
// DMI Logic
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
truerange = ta.tr
plus = fixnan(100 * ta.rma((up > down ? up : 0), len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma((down > up ? down : 0), len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adxValue = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
[adxValue, plus, minus]
// Function to get trend and strength for a given timeframe
getTrendAndStrength(_source, _dilen, _adxlen) =>
[adxValue, up, down] = adx(_dilen, _adxlen)
var string trendIndication = ""
var string trendStrength = ""
if (up > down) or ((up > down) and (up > down) and (up > adxValue)) // Bullish condition
trendIndication := "Bullish"
trendStrength := "Strengthening"
else if (down > up) or ((down > up) and (down > up) and (down > adxValue)) // Bearish condition
trendIndication := "Bearish"
trendStrength := "Weakening"
else
trendIndication := "No Clear Trend"
trendStrength := "Sideways"
[trendIndication, trendStrength]
// Get trend and strength for selected timeframes
[tf1_trend, tf1_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "5", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[tf2_trend, tf2_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "15", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[tf3_trend, tf3_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "30", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[tf4_trend, tf4_strength] = request.security(syminfo.tickerid, "60", getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen))
[current_trend, _] = getTrendAndStrength(close, dilen, adxlen)
// Define colors based on trend indication
tf1_color = tf1_trend == "Bullish" ? color.green : (tf1_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
tf2_color = tf2_trend == "Bullish" ? color.green : (tf2_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
tf3_color = tf3_trend == "Bullish" ? color.green : (tf3_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
tf4_color = tf4_trend == "Bullish" ? color.green : (tf4_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
current_color = current_trend == "Bullish" ? color.green : (current_trend == "Bearish" ? color.red : color.white)
// Create and fill the enhanced table for DMI
var table dmiTable = na
if (barstate.islast)
dmiTable := table.new(position.top_right, 6, 1)
table.cell(dmiTable, 0, 0, "DMI Metrics", bgcolor=color.new(color.black, 90), width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 1, 0, "5m Trend: " + tf1_trend, bgcolor=tf1_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 2, 0, "15m Trend: " + tf2_trend, bgcolor=tf2_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 3, 0, "30m Trend: " + tf3_trend, bgcolor=tf3_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 4, 0, "1h Trend: " + tf4_trend, bgcolor=tf4_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
table.cell(dmiTable, 5, 0, "Current Trend: " + current_trend, bgcolor=current_color, width=15, height=4, text_color=color.white)
// Strategy logic
if (longConditionEMA)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortConditionEMA)
strategy.entry("Short", strategy.short)