यह रणनीति डायनापोली डिट्रेन्डेड ऑसिलेटर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह मूल्य और चलती औसत के बीच अंतर द्वारा ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्तर को दर्शाता है, जिसका उद्देश्य उलट अवसरों की पहचान करना है। सिग्नल तब उत्पन्न होते हैं जब ऑसिलेटर एक सीमा को पार करता है।
इसके मुख्य घटक हैंः
चलती औसतः प्रवृत्ति आधार रेखा की गणना करता है।
अंतर सूचक: मूल्य घटाकर चलती औसत ऑसिलेटर बनाता है।
सीमा रेखा: इस स्तर को पार करने से संकेत निकलते हैं।
लंबा संकेतः थ्रेशोल्ड से ऊपर ऑसिलेटर का क्रॉसिंग।
संक्षिप्त संकेतः थ्रेशोल्ड के नीचे ऑसिलेटर का क्रॉसिंग।
रिवर्स विकल्पः लंबे/छोटे संकेतों को फ्लिप करता है।
रणनीति का उद्देश्य मूल्य और प्रवृत्ति के बीच विचलन की पहचान करके अल्पकालिक उलटफेर को पकड़ना है। तर्क सरल और सहज है।
अन्य प्रतिगमन रणनीतियों की तुलना में, लाभ निम्नलिखित हैंः
सरल और सहज तर्क, लागू करना आसान है।
न्यूनतम मापदंड, सुविधाजनक बैकटेस्टिंग।
विभिन्न अवधियों के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग में लचीलापन।
विपरित विकल्प विभिन्न बाजारों के अनुकूल।
बंद और बाहर निकलने के जोखिम को नियंत्रित करें।
अपेक्षाकृत छोटे ड्रॉडाउन, पैरामीटर के माध्यम से समायोजित।
मशीन लर्निंग के साथ अनुकूलित करने की क्षमता।
अल्पावधि व्यापार के लिए समग्र रूप से अच्छा जोखिम/लाभ प्रोफ़ाइल।
हालांकि, मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः
पैरामीटर अनुकूलन पर अति निर्भरता अति अनुकूलन का जोखिम है।
चलती औसत और ऑसिलेटर में पिछड़ रहा है।
अन्य चरों से पुष्टि की कमी।
समय प्रभाव बदलते बाजारों में बिगड़ सकता है।
लगातार अल्फा उत्पन्न करना कठिन है, लगातार समायोजन की आवश्यकता होती है।
लाभ/जोखिम अनुपात और वक्र की चिकनाई की निगरानी करने की आवश्यकता है।
उच्च व्यापारिक आवृत्ति लेनदेन की लागत को बढ़ाती है।
बाजारों में मजबूती के लिए सत्यापन की आवश्यकता होती है।
विश्लेषण के आधार पर, सुधारों में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैंः
विभिन्न चलती औसत मापदंडों का परीक्षण।
वॉल्यूम की पुष्टि जोड़ रहा हूँ।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप और आउटपुट लागू करना।
विभिन्न बाजारों और समय सीमाओं में स्थिरता का आकलन करना।
निरंतर सत्यापन के लिए रोलिंग विंडो बैकटेस्टिंग।
कम आवृत्ति पर स्थिति आकार समायोजित करना।
बेहतर मापदंडों के लिए मशीन लर्निंग को शामिल करना।
समग्र जोखिम प्रबंधन रणनीतियों का अनुकूलन करना।
बदलते बाजारों के अनुकूल होने के लिए निरंतर पुनरावृत्ति।
संक्षेप में, यह एक अपेक्षाकृत सरल औसत-वापसी रणनीति विचार है। उचित पैरामीटर ट्यूनिंग सभ्य परिणाम दे सकती है। लेकिन ओवरफिटिंग को रोकने और लगातार सफलता प्राप्त करने के लिए कई आयामों से चल रहे बैकटेस्टिंग, अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता होती है।
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//@version = 2
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// Copyright by HPotter v1.0 05/12/2016
// DiNapoli Detrended Oscillator Strategy
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="DiNapoli Detrended Oscillator Strategy Backtest")
Length = input(14, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(true, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=gray, linestyle=line)
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nRes = close - xSMA
pos = iff(nRes > Trigger, 1,
iff(nRes <= Trigger, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
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strategy.entry("Short", strategy.short)
plot(nRes, color=blue, title="DiNapoli")
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )