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रणनीति के बाद गतिशीलता का रुझान

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-30 11:36:26
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अवलोकन

यह रणनीति क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों और ट्रेडों में प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने के लिए VIDYA (वैकल्पिक सूचकांक गतिशील औसत) संकेतक का उपयोग करती है। यह प्रवृत्ति के आधार पर एक मात्रात्मक तकनीकी ट्रेडिंग रणनीति है।

रणनीति तर्क

रणनीति पहले VIDYA संकेतक की गणना करती है। VIDYA संकेतक मूल्य गति पर आधारित है और प्रवृत्ति परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया दे सकता है। विशेष रूप से, यह चैंडे मोमेंटम ऑसिलेटर (सीएमओ) और सरल चलती औसत (एसएमए) को जोड़ती है। सीएमओ प्रवृत्ति की ताकत को मापने के लिए ऊपर और नीचे की गति के बीच के अंतर को मापता है। एसएमए मूल्य डेटा को चिकना करता है। VIDYA गतिशील रूप से सीएमओ मूल्यों के आधार पर एसएमए के भार को समायोजित करता है, जो प्रवृत्ति परिवर्तनों में सीएमओ को अधिक वजन देता है और एक बार प्रवृत्ति स्थापित होने के बाद एसएमए को अधिक वजन देता है। इस प्रकार, VIDYA प्रवृत्ति परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया दे सकता है जबकि प्रवृत्ति का सुचार भी बनाए रखता है।

VIDYA की गणना करने के बाद, रणनीति VIDYA की वक्र के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है। जब VIDYA बढ़ता है तो यह लंबा होता है और जब VIDYA गिरता है तो स्थिति बंद हो जाती है।

लाभ विश्लेषण

वीडिया तेजी से प्रतिक्रिया देता है और एसएमए जैसे पारंपरिक संकेतकों की तुलना में तेजी से रुझान परिवर्तनों को पकड़ सकता है।
प्रवृत्ति की शक्ति और दिशा को जोड़कर, यह प्रभावी रूप से मजबूत और कमजोर प्रवृत्तियों को अलग कर सकता है और विभिन्न बाजारों में झूठे प्रवृत्तियों से बच सकता है।
केवल VIDYA पर भरोसा करना रणनीति को सरल बनाता है। कई संकेतकों से कोई विरोधाभासी या भ्रामक संकेत नहीं।
लंबी VIDYA सेटिंग्स दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक करने और मुख्य रुझान दिशा को पकड़ने की अनुमति देती हैं।
सकारात्मक अपेक्षित रिटर्न के साथ अच्छा बैकटेस्ट परिणाम।

जोखिम विश्लेषण

VIDYA अचानक बाजार की घटनाओं के प्रति प्रतिक्रिया में देरी कर सकता है और अल्पकालिक व्यापारिक अवसरों को याद कर सकता है।
लंबी VIDYA सेटिंग्स इसे अल्पकालिक रुझान परिवर्तनों के प्रति कम संवेदनशील बनाती हैं और इससे अधिक ड्रॉडाउन हो सकते हैं।
शुद्ध ट्रेंड फॉलो करने से अस्थिर बाजारों में खराब प्रदर्शन होता है। अतिरिक्त फ़िल्टर प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।
सीमित बैकटेस्ट डेटा पूरी तरह से विश्वसनीयता सत्यापित नहीं कर सकता है। पैरामीटरों को लाइव ट्रेडिंग में पुनरावर्ती अनुकूलन और परीक्षण की आवश्यकता होती है।
क्रिप्टो बाजारों में उच्च अस्थिरता। सख्त जोखिम प्रबंधन के लिए स्थिति आकार और स्टॉप लॉस को सावधानीपूर्वक नियंत्रित किया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

प्रवृत्ति परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता बढ़ाने के लिए मात्रा या अस्थिरता संकेतकों का परीक्षण करना।
एसेम्बल प्रभाव के लिए VIDYA को अन्य रुझान संकेतकों के साथ जोड़ने का प्रयास करें।
स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करें जब रुझान उलटता है तो जल्दी से बाहर निकलें।
बाजार की स्थितियों के आधार पर स्थिति आकार को गतिशील रूप से अनुकूलित करें।
विभिन्न क्रिप्टोकरेंसी और समय सीमाओं में मजबूती का परीक्षण करें।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर यह एक मात्रात्मक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए VIDYA संकेतक का उपयोग करता है, क्रिप्टो रुझानों को सरल और प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है। लेकिन इसमें कुछ सीमाएं भी हैं जिनके लिए रणनीति को अधिक मजबूत और व्यावहारिक रूप से व्यवहार्य बनाने के लिए स्टॉप लॉस, स्थिति आकार आदि में आगे अनुकूलन की आवश्यकता होती है। सामान्य तौर पर, यह क्रिप्टो प्रवृत्ति रणनीतियों के निर्माण के लिए एक बुनियादी ढांचा और दृष्टिकोण प्रदान करता है, लेकिन वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अभी भी सावधानीपूर्वक आकलन की आवश्यकता होती है।

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// Backtest Date Range Inputs // 
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// Strategy Inputs //
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// VIDYA Calculations //
valpha=2/(len+1)
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var VIDYA = 0.0
VIDYA := na(VIDYA[1]) ? ta.sma(src, len) : nz(valpha*math.abs(vCMO)*src)+(1-valpha*math.abs(vCMO))*nz(VIDYA[1])
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// Entry & Exit Signals //
if (InDateRange)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = VIDYA>VIDYA[1])
    strategy.close("Long", when = VIDYA<VIDYA[1])
if (not InDateRange)
    strategy.close_all()

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