संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

चलती औसत विचलन पर आधारित प्रवृत्ति ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-23 15:38:37
टैगः

अवलोकन

यह रणनीति अपने चिकनी चलती औसत से मूल्य के विचलन की गणना करके बाजार की प्रवृत्ति और उलट अवसरों की पहचान करती है। यह उस प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों से संबंधित है जो चलती औसत के ब्रेकआउट के आधार पर व्यापार करती है। मूल विचार यह है कि जब कीमत चिकनी चलती औसत रेखा से टूटती है तो खरीदना या बेचना।

रणनीति तर्क

मूल्य FPrice के 3 अवधि के भारित चलती औसत की गणना समतल MA रेखा के रूप में की जाती है।
FPrice के 17-दिवसीय मानक विचलन stdev और 17-दिवसीय सरल चलती औसत ema2 की गणना कीजिए।
औसत से मूल्य की विचलन दर1 की गणना (FPrice-ema2)/stdev के रूप में की जाए।
जब Rate1 -1 से नीचे गिरता है और बढ़ना शुरू कर देता है, तो यह नीचे की प्रवृत्ति रेखा से नीचे एक ब्रेकआउट का संकेत देता है और एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है।
जब Rate1 1 से ऊपर उठता है और गिरना शुरू कर देता है, तो यह ऊपर की प्रवृत्ति रेखा के ऊपर एक ब्रेकआउट का संकेत देता है और एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है।
संकेतों के अनुसार पदों को खोलें या बंद करें।

यह रणनीति एमए से मूल्य विचलन के मानक विचलन सीमा का उपयोग प्रवृत्ति उलट को पहचानने के लिए करती है। संदर्भ सीमा को गतिशील रूप से समायोजित करके यह बाजार की अस्थिरता के अनुकूल होती है। जब कीमत एक से अधिक मानक विचलन द्वारा एमए से बाहर निकलती है, तो यह एक ट्रेडिंग संकेत को ट्रिगर करती है। यह प्रभावी रूप से अल्पकालिक बाजार शोर को फ़िल्टर करता है और मध्यम से दीर्घकालिक प्रवृत्ति शिफ्ट को पकड़ता है।

लाभ विश्लेषण

गतिशील संदर्भ सीमा स्वचालित रूप से बदलती बाजार अस्थिरता के अनुकूल होती है।
चिकनी एम.ए. अल्पकालिक शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करती है।
मानक विचलन उचित ब्रेकआउट सीमाएं निर्धारित करता है और ओवरट्रेडिंग से बचा जाता है।
गति फ़िल्टर झूठे ब्रेकआउट से बचाता है।
रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
इन मापदंडों को विभिन्न व्यापारिक साधनों के लिए समायोजित किया जा सकता है।
प्रदर्शन में सुधार के लिए इसे अन्य संकेतकों के साथ जोड़ा जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

कम अस्थिरता के लंबे समय तक रहने के दौरान कम व्यापारिक अवसर हो सकते हैं।
अनुचित मानक विचलन मापदंडों से अच्छे ट्रेडों की कमी हो सकती है या अत्यधिक झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
चरम मूल्य उतार-चढ़ाव के दौरान मानक विचलन विफल हो सकता है, जिससे गलत संकेत हो सकते हैं।
प्रवृत्ति परिवर्तन के आसपास अधिक झूठे ब्रेकआउट हो सकते हैं।
एमए प्रणाली में अल्पकालिक शिफ्टों का पता लगाने में देरी है। कुछ अल्पकालिक अवसरों को याद किया जा सकता है।
मापदंडों और फिल्टरों को विशिष्ट बाजार वातावरण के लिए ठीक से समायोजित करने की आवश्यकता है।

सुधार दिशाएँ

उपकरण की विशेषताओं के आधार पर एमए दिनों और प्रकार को अनुकूलित करना।
इष्टतम संदर्भ सीमा खोजने के लिए मानक विचलन गुणक को समायोजित करें।
झूठे संकेतों को कम करने के लिए मूल्य गति फ़िल्टर जोड़ें।
अस्थिरता के अनुसार पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए अस्थिरता संकेतकों को शामिल करें।
जीत की दर में सुधार के लिए अन्य समान ब्रेकआउट रणनीतियों के साथ संयोजन करें।
जोखिम को प्रबंधित करने के लिए रुझान मोड़ के आसपास स्थिति का आकार कम करने पर विचार करें।
एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस जोड़ें.

निष्कर्ष

इस रणनीति में प्रवृत्ति उलट को पहचानने के लिए स्पष्ट तर्क है। पैरामीटर ट्यूनिंग और संयोजन के साथ इसे विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। लेकिन उच्च अस्थिरता अवधि के दौरान झूठे संकेतों से बचने के लिए जोखिम प्रबंधन महत्वपूर्ण है। यदि ठीक से अनुकूलित किया जाता है, तो यह एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति निम्नलिखित प्रणाली है।

/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Mustafaozver

//@version=4
strategy("Escaping of Rate from Avarage By Mustafa OZVER", "EoRfA", overlay=false)
//strategy("Escaping of Rate from Avarage By Mustafa OZVER", "EoRfA", overlay=false)

src = input(ohlc4,"Source")
FPrice = wma(src,3)
len = input(17,"Length")

stdev = stdev(FPrice,len)
ema2 = ema(FPrice,len)

Rate1 = (FPrice - ema2) / stdev
//bgcolor(color=((stdev/ema)>0.0015)?color.green:#00000000,transp=80)

colorG = color.lime
colorR = color.red

hline(0,linestyle=hline.style_solid,editable=false)
hline1=hline(1,linestyle=hline.style_dotted,editable=false)
hlinen1=hline(-1,linestyle=hline.style_dotted,editable=false)
fill(hline1,hlinen1,color=color.silver,transp=85,editable=true)

//plot(Rate,color=(Rate>0?colorG:colorR),transp=75,style=plot.style_area,editable=false)

plot(Rate1,title="ESC1",color=(Rate1>0?colorG:colorR),style=plot.style_line,linewidth=1,editable=true)

BUYSIGNAL = Rate1 < -1 and change(Rate1) > 0
SELLSIGNAL = Rate1 > 1 and change(Rate1) < 0

if (BUYSIGNAL)
    strategy.order("LONG1",true)
    //strategy.close("SHORT1")

if (SELLSIGNAL)
   // strategy.order("SHORT1",false)
    strategy.close("LONG1")

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित