ChaoZhang
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ध्यान केंद्रित करना
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अवलोकन
इस रणनीति का आधार औसत पर वापसी के सिद्धांत पर आधारित है, और व्यापार निर्णय लेने के लिए कीमतों के विचलन का उपयोग करता है। जब कीमतें ऊपर की ओर से विचलित होती हैं, तो कम हो जाती हैं, और जब वे नीचे की ओर से विचलित होती हैं, तो अधिक हो जाती हैं, और जब कीमतें चलती औसत पर लौटती हैं, तो उन्हें बराबरी पर ले जाती हैं। इस रणनीति का मूल यह है कि कीमतें हमेशा औसत स्तर पर लौटती हैं।
रणनीति सिद्धांत
- निर्दिष्ट अवधि की सरल चलती औसत (डिफ़ॉल्ट 20) की गणना करें (SMA) मूल्य के औसत स्तर के रूप में।
- कीमतों के मानक अंतर की गणना करें (DEV) और इसके आधार पर एक अप-डाउन ट्रैक बनाएं। ऊपरी ट्रैक SMA प्लस मानक अंतर का गुणांक है (डिफ़ॉल्ट 1.5) और निचला ट्रैक SMA माइनस मानक अंतर का गुणांक है।
- जब कीमत ऊपर की ओर उछलती है, तो कम करें, और जब नीचे की ओर उछलती है, तो अधिक करें।
- जब एक उच्च मूल्य नीचे की ओर SMA से गुजरता है, तो यह अधिक होता है, और एक कम कीमत ऊपर की ओर SMA से गुजरती है, तो यह शून्य होता है।
- चार्ट पर चलती औसत, ऊपरी और निचले ट्रैक और खरीद और बिक्री संकेतों को चिह्नित करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- औसत मूल्य वापसी रणनीति एक सांख्यिकीय सिद्धांत पर आधारित है कि कीमतें हमेशा औसत मूल्य पर लौटती हैं, लंबे समय में एक निश्चित लाभप्रदता की संभावना होती है।
- ऊपर और नीचे की पटरी की सेटिंग स्पष्ट प्रवेश और निकास बिंदु प्रदान करती है, जो निष्पादन और प्रबंधन के लिए सुविधाजनक है।
- रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
- वेरिएंट और चक्रों के लिए लागू है जिनमें स्पष्ट औसत रिवर्स विशेषताएं हैं
जोखिम विश्लेषण
- जब बाजार की प्रवृत्ति बदलती है, तो कीमतें लंबे समय तक औसत से विचलित हो सकती हैं और वापस नहीं आती हैं, जिससे रणनीति विफल हो जाती है।
- मानक विचलन गुणांक को गलत तरीके से सेट करने से ट्रेडिंग की आवृत्ति बहुत अधिक या बहुत कम हो सकती है, जिससे लाभ प्रभावित हो सकता है।
- चरम स्थितियों में, कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, और ऊपर और नीचे की रेखाएं काम नहीं कर सकती हैं।
- यदि कोई प्रजाति या अवधि में औसत प्रतिगमन की विशेषता नहीं है, तो यह रणनीति लाभदायक नहीं हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
- एसएमए की अवधि और मानक विचलन गुणांक के लिए इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए अनुकूलन परीक्षण।
- प्रवृत्ति को समझने के लिए संकेतकों को शामिल करें और प्रवृत्ति स्पष्ट होने पर विपरीत ट्रेडिंग से बचें।
- एटीआर जैसे उतार-चढ़ाव के संकेतकों को मानक विचलन से परे जोड़ना, गतिशील प्रक्षेपवक्र बनाना।
- स्लिप प्वाइंट, शुल्क और अन्य लेनदेन लागतों को ध्यान में रखते हुए, रिटर्न्स की प्रामाणिकता को नियंत्रित करें।
- इसमें विंड कंट्रोल मॉड्यूल शामिल हैं, जैसे कि स्टॉप लॉस स्टॉप, वेरिएंट मैनेजमेंट आदि।
संक्षेप
औसत वापसी रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो सांख्यिकीय सिद्धांतों पर आधारित है, जो कीमतों के औसत मूल्य के निर्माण के माध्यम से ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए है। रणनीति तर्क सरल है, स्पष्ट निष्पादन है, लेकिन किस्मों के चयन और पैरामीटर के अनुकूलन पर ध्यान दें। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता बढ़ाने के लिए रुझान, व्यापार लागत, जोखिम नियंत्रण आदि कारकों को भी ध्यान में रखना आवश्यक है। कुल मिलाकर, औसत वापसी रणनीति मात्रात्मक व्यापार क्षेत्र में एक आम और अध्ययन योग्य रणनीति है।
रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)
// Define the lookback period for the moving average
length = input.int(20, title="Moving Average Length")
mult = input.float(1.5, title="Standard Deviation Multiplier")
// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)
// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + dev
lower_band = ma - dev
// Plot the moving average and bands
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Band")
// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, lower_band)
short_condition = ta.crossunder(close, upper_band)
// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, ma)
exit_short_condition = ta.crossover(close, ma)
// Strategy orders
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
strategy.close("Short")
// Plot signals on the chart
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")