द्वैध समय स्केल गति रणनीति
SMA
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक द्वि-समय पैमाने की गतिशीलता रणनीति है। यह उच्च स्तर की समय अवधि पर एक सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करता है, और निचले स्तर की समय अवधि पर एक धुरी बिंदु (पिवट लो और पिवट हाई) का उपयोग करके रिवर्स पॉइंट की पहचान करता है। उच्च स्तर की समय अवधि में एक उछाल बिंदु और एक पूर्वाग्रह बिंदु के साथ उच्च स्तर की समय अवधि के दौरान अधिक खुला है, और जब उच्च स्तर की समय अवधि में एक गिरावट बिंदु और एक पूर्वाग्रह बिंदु के साथ निम्न स्तर की समय अवधि खाली है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य सिद्धांत यह है कि उच्च स्तरीय समय चक्र की प्रवृत्ति की दिशा निम्न स्तरीय समय चक्र की चाल को प्रभावित करती है। जब उच्च स्तरीय समय चक्र में एक उछाल होता है, तो निम्न स्तरीय समय चक्र में एक पलटाव एक खरीदने का अवसर होने की अधिक संभावना है; जब उच्च स्तरीय समय चक्र में एक गिरावट होती है, तो निम्न स्तरीय समय चक्र में एक पलटाव एक खाली अवसर होने की अधिक संभावना है। यह रणनीति उच्च स्तरीय समय चक्र की प्रवृत्ति की दिशा का निर्णय लेने के लिए सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग करती है, और केंद्र बिंदुओं (पीवोट लो और पिवोट हाई) का उपयोग करके स्तर की समय चक्र में बदलाव की पहचान करती है।
रणनीतिक लाभ
- दोहरे समय-मानक विश्लेषण, जो उच्च-स्तरीय समय चक्रों के प्रभाव को निम्न-स्तरीय समय चक्रों पर लागू करता है, व्यापार की सफलता की संभावना को बढ़ाता है।
- एसएमए का उपयोग करके प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करना अधिक विश्वसनीय है, और एक्सल पॉइंट का उपयोग करके रिवर्स पॉइंट को पकड़ना अधिक सटीक है।
- पैरामीटर समायोज्य और अनुकूलनीय है. उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार उच्च और निम्न समय पैमाने, SMA की अवधि, केंद्र बिंदुओं के पैरामीटर आदि को समायोजित कर सकता है।
- तर्क स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
रणनीतिक जोखिम
- रुझान परिवर्तन का जोखिम. यदि उच्च स्तर की समय अवधि में रुझान में अचानक परिवर्तन होता है, तो निम्न स्तर की समय अवधि अभी तक प्रतिक्रिया नहीं दे सकती है, जिससे रणनीति विफल हो जाती है।
- पैरामीटर सेटिंग जोखिम. अनुचित पैरामीटर सेटिंग खराब रणनीति प्रदर्शन का कारण बन सकता है. उदाहरण के लिए, एसएमए चक्र का बहुत छोटा चयन अक्सर व्यापार का कारण बन सकता है, और बहुत लंबा चयन प्रवृत्ति निर्णय में देरी का कारण बन सकता है.
- चरम स्थितियों का जोखिम। चरम स्थितियों में (जैसे तूफान में गिरावट) यह रणनीति विफल हो सकती है, क्योंकि निम्न स्तर की समय अवधि उच्च स्तर की समय अवधि की प्रवृत्ति का पालन नहीं कर सकती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- प्रवृत्ति परिवर्तन का निर्णय जोड़ें. उच्च स्तर की समय अवधि के लिए प्रवृत्ति में परिवर्तन के बारे में निर्णय लेने के लिए कुछ तर्क जोड़ें ताकि निम्न स्तर की समय अवधि के लिए लेनदेन को अधिक तेज़ी से समायोजित किया जा सके।
- ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर का चयन करना। कुछ पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन विधियों (जैसे आनुवंशिक एल्गोरिदम, ग्रिड सर्च आदि) का उपयोग करके ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर के सर्वोत्तम संयोजन को खोजने के लिए किया जा सकता है।
- जोखिम नियंत्रण बढ़ाएँ. कुछ जोखिम नियंत्रण उपायों को बढ़ाया जा सकता है (जैसे कि स्टॉपलॉस, स्थिति प्रबंधन आदि) चरम स्थितियों में नुकसान को कम करने के लिए।
- बहु-कारक एकीकरण: रणनीति की स्थिरता को बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों या कारकों (जैसे कि अस्थिरता, लेनदेन की मात्रा आदि) को रणनीति में शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
संक्षेप
यह दो समय पैमाने की गतिशीलता रणनीति उच्च और निम्न स्तर की समय अवधि के बीच संबंधों का उपयोग करती है, उच्च स्तर की समय अवधि में प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करके, निम्न स्तर की समय अवधि में उलटा बिंदु को पकड़ने के लिए, इस प्रकार प्रवृत्ति का पालन और उलटा व्यापार को प्राप्त करने के लिए। रणनीति का तर्क स्पष्ट है, लाभ स्पष्ट है, लेकिन कुछ जोखिम भी हैं। भविष्य में प्रवृत्ति परिवर्तन, पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण, बहु-कारक संलयन आदि के बारे में रणनीति को अनुकूलित किया जा सकता है, ताकि इसकी अनुकूलनशीलता और स्थिरता में सुधार किया जा सके।
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*/
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// © Riester
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strategy("Dual Timeframe Momentum", overlay=true, precision=6, pyramiding=0, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25.0, commission_value=0.05)
n = input.int(20, "Moving Average Period", minval=1)
src = input.source(close, "Source")
high_tf = input.timeframe("240", "Resolution")
pivot_l = input.int(5, "Pivot Let Bars")
pivot_r = input.int(2, "Pivot Right Bars")
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// 1. Define low and high timeframe prices
low_src = src
high_src = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, src)
// 2. Use simple moving average to determine trend of higher timeframe (up or down)
high_tf_ma = ta.sma(high_src, n)
plot(high_tf_ma, color=color.yellow)
high_tf_trend = high_tf_ma > high_tf_ma[1] ? 1 : -1
// 3. Use pivots to identify reversals on the low timeframe
low_tf_pl = ta.pivotlow(high_src, pivot_l, pivot_r)
plot(low_tf_pl, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.green, offset=-pivot_r)
low_tf_ph = ta.pivothigh(high_src, pivot_l, pivot_r)
plot(low_tf_ph, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.red, offset=-pivot_r)
bool long = low_tf_pl and high_tf_trend == 1
bool short = low_tf_ph and high_tf_trend == -1
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// Plots
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// this message is an alert that can be sent to a webhook, which allows for simple automation if you have a server that listens to alerts and trades programmatically.
enter_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Enter", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}'
exit_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Exit", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}'
if long
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, limit=open, alert_message=enter_long_alert)
if short
strategy.close(id="Long", comment="Close Long", alert_message=exit_long_alert)