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2/20 घातीय चलती औसत रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-09-19 17:02:20
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अवलोकन

यह रणनीति 2/20 घातीय चलती औसत रेखा पर आधारित है। यह लंबी या छोटी स्थिति में प्रवेश करती है जब कीमत औसत रेखा के माध्यम से टूट जाती है। यह चलती औसत के ट्रेंड फॉलो फंक्शन और ब्रेकआउट ट्रेडिंग के ट्रेंड रिवर्स फंक्शन को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य अल्पकालिक और मध्यमकालिक दोनों रुझानों को पकड़ना है।

रणनीति तर्क

रणनीति 20 अवधि के घातीय चलती औसत का उपयोग बेंचमार्क लाइन के रूप में करती है। जब नवीनतम मोमबत्ती का उच्च या निम्न बेंचमार्क लाइन के माध्यम से टूट जाता है, तो यह एक संभावित प्रवृत्ति उलट का संकेत देता है। यदि पिछली मोमबत्ती का पलटाव बिंदु वर्तमान समापन मूल्य से कम है, तो लंबा जाएं। यदि पिछली मोमबत्ती का पलटाव बिंदु वर्तमान समापन मूल्य से अधिक है, तो छोटा जाएं।

विशेष रूप से, रणनीति वर्तमान मोमबत्ती के उच्च, निम्न की गणना करके उलट संकेतों की पहचान करती है और पिछली मोमबत्ती के समापन मूल्य के साथ इसकी तुलना करती है, और उलट बिंदु को प्लॉट करती है। जब पलट बिंदु पिछले बंद से अधिक होता है, तो यह लंबा हो जाता है। जब पलट बिंदु कम होता है, तो यह छोटा हो जाता है। लंबे / छोटे संकेत 20-दिवसीय ईएमए को संदर्भ बेंचमार्क के रूप में उपयोग करके उत्पन्न किए जाते हैं, जो दिशा की पहचान करता है। पलट बिंदु और समापन मूल्य के बीच प्रवृत्ति तुलना पलटाव का समय निर्धारित करती है।

लाभ विश्लेषण

  • यह मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों और अल्पकालिक अवसरों दोनों को पकड़ने के लिए रुझान के अनुसरण और रुझान उलटने को जोड़ती है।
  • घातीय चलती औसत अल्पकालिक बाजार शोर को फ़िल्टर करता है
  • बंद होने की कीमतों के साथ रिवर्स बिंदुओं की तुलना करने से रिवर्स की सटीक पहचान की जा सकती है
  • विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं में अत्यधिक लचीलापन

जोखिम विश्लेषण

  • शेयर सूचकांक वायदा बहुत उच्च लाभप्रदता है, इस रणनीति के लिए बहुत जोखिम भरा है। शेयरों और विदेशी मुद्रा के लिए अधिक उपयुक्त
  • विभिन्न बाजारों में झूठे ब्रेकआउट और वाइप्स के लिए संवेदनशील, जिससे नुकसान होता है
  • कुछ समायोज्य मापदंडों के साथ सीमित अनुकूलन स्थान
  • परिसंपत्ति चयन और स्थिति आकार के लिए अन्य संकेतकों की आवश्यकता है

समाधान:

  • मशीन सीखने का उपयोग करके चलती औसत मापदंडों का अनुकूलन करें
  • मान्य ब्रेकआउट की पुष्टि करने के लिए वॉल्यूम जैसे अन्य संकेतक जोड़ें
  • केवल स्पष्ट रुझानों में इस रणनीति का व्यापार करें, बाजारों की सीमा से बचें
  • घाटे को सीमित करने के लिए सख्त जोखिम प्रबंधन नियम लागू करें

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित करें, अवधि को समायोजित करें या दोहरी चलती औसत जोड़ें
  2. ब्रेकआउट संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए वॉल्यूम जैसे फ़िल्टर जोड़ें
  3. जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को शामिल करें
  4. रुझानों और ब्रेकआउट संभावनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें
  5. गतिशील रूप से समायोजित करने वाले अनुकूलन मापदंडों पर विचार करें
  6. इष्टतम प्रवेश बिंदुओं को खोजने के लिए भावना विश्लेषण को मिलाएं
  7. पोजीशन साइजिंग रणनीतियों को अनुकूलित करें, जैसे कि फिक्स्ड फ्रैक्शनल, मार्टिंगेल आदि

पैरामीटर अनुकूलन, संकेतक संयोजन, जोखिम प्रबंधन आदि के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और विश्वसनीयता को बढ़ाया जा सकता है, जबकि व्यापारिक जोखिमों को कम किया जा सकता है।

सारांश

संक्षेप में, यह सरल रणनीति एक एकल संकेतक पर निर्भर करती है, जिससे यह मापदंडों और बाजार की स्थितियों के प्रति संवेदनशील हो जाती है, जिसमें सीमित अनुकूलन स्थान होता है। इसका उपयोग अन्य रणनीतियों के पूरक के रूप में किया जाता है। हालांकि, उलटफेर को पकड़ने की अवधारणा उपयोगी है और इसे अधिक परिष्कृत ब्रेकआउट सिस्टम में शामिल किया जा सकता है। उचित फिल्टर, जोखिम प्रबंधन और मजबूती में वृद्धि के साथ, यह रणनीति स्थिरता में सुधार के लिए समग्र रणनीति पोर्टफोलियो में एक घटक के रूप में कार्य कर सकती है।


/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
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//  Copyright by HPotter v1.0 21/11/2016
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Strategy 2/20 Exponential Moving Average", overlay = true)
Length = input(20, minval=1)
xPrice = close
xXA = ema(xPrice, Length)
nHH = max(high, high[1])
nLL = min(low, low[1])
nXS = iff((nLL > xXA)or(nHH < xXA), nLL, nHH)
pos = iff(nXS > close[1] , -1, iff(nXS < close[1] , 1, nz(pos[1], 0))) 
if (pos == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (pos == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	    
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
//plot(nXS, color=blue, title="XAverage")


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