अनुकूलनशील चलती औसत KAMA का परिचय

जैसा कि नाम से पता चलता है, मूविंग एवरेज (कामा) मूविंग एवरेज श्रेणी से संबंधित है, लेकिन पारंपरिक मूविंग एवरेज के विपरीत, यह सामान्य एमए की तुलना में स्मार्ट है। हम जानते हैं कि एमए में कई कमियां हैं। उदाहरण के लिए, अल्पकालिक मूविंग एवरेज मूल्य प्रवृत्ति के करीब है, जो बहुत संवेदनशील है, लेकिन झूठे संकेत उत्पन्न करना आसान है। लंबी अवधि का मूविंग एवरेज प्रवृत्ति को पकड़ने में बहुत सटीक है, लेकिन अक्सर बहुत धीमा प्रतिक्रिया करता है जब बाजार मूल्य थोड़ी देर के लिए स्थानांतरित हो गया है।

कामा की स्मार्टनेस इस तथ्य में परिलक्षित होती है कि यह संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए वर्तमान बाजार की स्थिति, यानी अस्थिरता पर आधारित हो सकती है। इसके कार्यान्वयन का रूप यह हैः सदमे के बाजार में, कामा का परिवर्तन स्पष्ट रूप से धीमा हो जाता है; जब प्रवृत्ति आती है, तो यह जल्दी से प्रतिक्रिया करेगा।

इसके लाभ इस प्रकार हैं: यह मूल्य दिन के दौरान चलने से होने वाली लेनदेन लागत को कम कर सकता है, और जब बाजार उछलता है तो समय पर प्रवृत्ति पर आ सकता है।

चार्ट में कामा

KAMA गणना पद्धति

• दिशा (DIR) = समापन मूल्य - समापन मूल्य n दिनों से पहले
• अस्थिरता (VIR) = योग ((abs (बंद मूल्य - पिछले व्यापार दिवस की बंद मूल्य), n)
• दक्षता (ईआर) = दिशा / अस्थिरता
• तेज = 2 / (n1 + 1)
• धीमा = 2 / (n2 + 1)
• सुचारू (सीएस) = दक्षता * (तेज़ - धीमी) + धीमी
• गुणांक (CQ) = चिकनी * चिकनी
• KAMA = घातीय भारित औसत (गतिशील चलती औसत (बंद मूल्य, गुणांक), 2)

इनमें n, n1, और n2 आवधिक मापदंड हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, n चक्रों की संख्या 10 है, n1 अल्पकालिक चक्रों की संख्या 2 है, और n2 दीर्घकालिक चक्रों की संख्या 30 है। यह KAMA लेखक पेरी कौफमैन द्वारा सहमत मापदंडों का एक सेट भी है, n का उपयोग दिशा और अस्थिरता गणना दक्षता के लिए किया जाता है, n1 और n2 तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत की अवधि की संख्या हैं। सैद्धांतिक रूप से, n1 का मापदंड जितना बड़ा होगा, उतना ही चिकनी KAMA होगा।

कामा की गणना पहले दिशा (डीआईआर) और अस्थिरता (वीआईआर) की गणना करके की जाती है, फिर इन दोनों के अनुसार अनुपात में दक्षता की गणना की जाती है। दक्षता (ईआर) मूल्य परिवर्तन की डिग्री का एक उपाय है और इसकी गणना सरल तरीके से की जाती हैः दिशा / अस्थिरता। गणना परिणाम 0 और 1 के बीच है। जब ईआर का मूल्य 0 के करीब होता है, तो बाजार दोलन की स्थिति में होता है। जब ईआर का मूल्य 1 के करीब होता है, तो बाजार एक प्रवृत्ति की स्थिति में होता है।

दक्षता (ईआर) की गणना करते समय, चिकनाई स्थिरांक (सीएस) को तेज चलती औसत और धीमी चलती औसत को जोड़कर प्राप्त किया जा सकता हैः

दक्षता * (त्वरित - धीमी) + धीमी

सीएस ट्रेंड ऑपरेशन की गति का प्रतिनिधित्व करता है। सीएस के गणना सूत्र के अनुसार, हम पा सकते हैं कि सीएस का परिवर्तन हमेशा ईआर के परिवर्तन के आनुपातिक होता है।

फिर गुणांक (CQ) को समतल शक्ति के अनुसार गणना की जाती है, और उद्देश्य धीमी चक्र पैरामीटर को गणना में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाना है, जो एक अधिक रूढ़िवादी दृष्टिकोण भी है।

KAMA की अंतिम चिकनाई गुणांक (CQ) द्वारा निर्धारित की जाती है। KAMA की गणना में, गुणांक (CQ) अंतिम दो चलती औसत चिकनाई के आवधिक मापदंडों को निर्धारित करता है, अर्थात्ः घातीय भारित औसत (गतिशील चलती औसत (बंद मूल्य, गुणांक), 2) ।

KAMA का उपयोग कैसे करें

हालांकि KAMA की गणना विधि बहुत जटिल है, उपयोग विधि साधारण चलती औसत के समान है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, यह न केवल बाजार की प्रवृत्ति का न्याय कर सकता है, बल्कि सटीक ट्रेडिंग बिंदुओं के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। क्योंकि यह बहुत स्मार्ट है, इसका उपयोग कई ट्रेडिंग लक्ष्यों में किया जा सकता है, यहां तक कि क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में भी।

• जब कीमत KAMA से अधिक हो और KAMA ऊपर हो, तो लंबी स्थिति खोली जाती है।
• जब कीमत KAMA से कम हो और KAMA नीचे हो, तो शॉर्ट पोजीशन खोली जाती है।
• जब कीमत KAMA से कम होती है, या KAMA नीचे होता है, तो लंबी स्थिति बंद हो जाती है।
• जब कीमत KAMA से अधिक हो, या KAMA ऊपर हो, तो शॉर्ट पोजीशन बंद हो जाती है।

KAMA पर आधारित एक व्यापारिक रणनीति का निर्माण

चरण 1: KAMA की गणना करें

ध्यान दें कि ऊपरी बाएं कोने में, कृपया प्रोग्रामिंग भाषा का चयन करें: मेरी भाषा। तालिब लाइब्रेरी में पहले से ही एक तैयार KAMA है, लेकिन इसमें केवल एक बाहरी पैरामीटर (n) चक्र है, और n1 और n2 को 2 और 30 के लिए डिफ़ॉल्ट किया गया है।

इस लेख में रणनीतियों का उपयोग केवल संदर्भ के रूप में किया जाता है। मजबूत प्रोग्रामिंग क्षमता वाले पाठक अपना खुद का लिख सकते हैं। मेरी भाषा प्रोग्रामिंग प्रक्रिया के दौरान, हम जावास्क्रिप्ट भाषा के साथ भी मिश्रण कर सकते हैं, निम्नलिखित कोड पर ध्यान देंः

%% // Standard format for JavaScript within My language
scope.KAMA = function() {
    var r = _C(exchange.GetRecords); // Get the K line array
    if (r.length > 140) { // filter the length of the K line
        var kama = talib.KAMA(r, 140); // Call talib library to calculate KAMA
        Return kama[kama.length - 2]; // return the specific value of KAMA
    }
    Return;
}
%% // Standard format for JavaScript within My language

चरण 2: ट्रेडिंग शर्तों की गणना करें और ऑर्डर दें

%%
scope.KAMA = function() {
    var r = _C(exchange.GetRecords);
    if (r.length > 140) {
        var kama = talib.KAMA(r, 140);
        Return kama[kama.length - 2];
    }
    Return;
}
%%

K^^KAMA; // Print KAMA on the chart
A:CLOSE; // print the closing price on the chart

K > REF(K, 1) && CLOSE > K,BK; // Open long position
K < REF(K, 1) && CLOSE < K,SK; // Open short position
K < REF(K, 1) || CLOSE < K,SP; // close long position
K > REF(K, 1) || CLOSE > K,BP; // close short position

चरण 3: रणनीति संकेत फ़िल्टरिंग विधि सेट करें

%%
scope.KAMA = function() {
    var r = _C(exchange.GetRecords);
    if (r.length > 140) {
        var kama = talib.KAMA(r, 140);
        Return kama[kama.length - 2];
    }
    Return;
}
%%

K^^KAMA;
A:CLOSE;

K > REF(K, 1) && CLOSE > K,BK;
K < REF(K, 1) && CLOSE < K,SK;
K < REF(K, 1) || CLOSE < K,SP;
K > REF(K, 1) || CLOSE > K,BP;

AUTOFILTER; // Enable one open and one close signal filtering mechanism

रणनीति बैकटेस्ट

वास्तविक ट्रेडिंग वातावरण के करीब आने के लिए, हमने वास्तविक ट्रेडिंग में दबाव का परीक्षण करने के लिए 2 पिप्स स्लिप का उपयोग किया। परीक्षण वातावरण निम्नानुसार हैः

• एक्सचेंजः बिटमेक्स
• व्यापारिक विविधताः XBTUSD
• समयः 01 जुलाई 2017 से 01 जुलाई 2019
• के लाइन चक्रः दैनिक लाइन
• फिसलनः 2 पिप्स खोलने और बंद करने की स्थिति के लिए

बैकटेस्ट वातावरण

मुनाफे का विवरण

निधि वक्र

उपरोक्त बैकटेस्ट के परिणामों से, यह सरल KAMA रणनीति वास्तव में अपेक्षाओं पर खरा उतरती है। 2018 में क्रिप्टोक्यूरेंसी के सुपर-बिग बियर मार्केट में भी, पूंजी वक्र में कोई बड़ा रिट्रेसमेंट नहीं दिखा, और बाजार में अनावश्यक नुकसान का कारण बनने वाले दीर्घकालिक सदमे की अवधि में बार-बार खुली और बंद स्थिति नहीं थी। बाद के समय में, 2019 में बैल बाजार में बहुत अच्छा प्रदर्शन है।

रणनीति स्रोत कोड

अधिक जानकारी के लिए कृपया हमसे संपर्क करेंःhttps://www.fmz.com/strategy/155663

सारांश

एक उत्कृष्ट रणनीति जो एक ठोस रणनीति हो सकती है उसे पॉलिश किया जाना चाहिए। इस लेख में रणनीतियों में अनुकूलन और अपग्रेड करने के लिए बहुत जगह है, जैसे कि कुछ फ़िल्टरिंग स्थितियों, सक्रिय स्टॉप-लॉस और स्टॉप-लॉस स्थितियों को जोड़ना। एक प्रकार के चलती औसत के रूप में, KAMA साधारण चलती औसत के फायदे और नुकसान को विरासत में लेता है और साथ ही साथ ऊंचा करता है। एक अप्रत्याशित बाजार में, भले ही आप एक सर्वश्रेष्ठ पैरामीटर तय करें, भविष्य के बाजार के अनुकूल होना मुश्किल है। इसलिए, प्रवृत्ति के साथ बदलने और बाजार के साथ बदलने का यह तरीका एक बेहतर विकल्प हो सकता है।