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ईएमए और एमएएमए संकेतकों पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-10-31 14:20:56
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अवलोकन

यह रणनीति ईएमए (एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज) और एमएएमए (एमईएसए एडाप्टिव मूविंग एवरेज) संकेतकों पर आधारित है ताकि प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित की जा सके और उनके क्रॉसओवर के अनुसार ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न किए जा सकें। ईएमए का उपयोग अक्सर बाजार की प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करने के लिए किया जाता है, जबकि एमएएमए अधिक सटीक रूप से बाजार के मोड़ बिंदुओं को पकड़ सकता है। दोनों का उपयोग रणनीति के प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

रणनीति तर्क

तेजी से ईएमए और धीमी ईएमए की गणना करें, जो क्रमशः बाजार के अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझानों को दर्शाते हैं।
MAMA और FAMA रेखाओं की गणना करें, जो अनुकूलनशील चलती औसत हैं।
जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर जाता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे जाता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
जब MAMA FAMA के ऊपर से गुजरता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
जब MAMA FAMA से नीचे जाता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
एमएएमए और एफएएमए के क्रॉसओवर का उपयोग ईएमए संकेतों की पुष्टि करने या प्रवृत्ति मोड़ का प्रारंभिक पता लगाने के लिए किया जा सकता है।

विशेष रूप से, रणनीति पहले लघु और दीर्घकालिक रुझानों को प्रतिबिंबित करते हुए तेजी से ईएमए (एफएल) और धीमी ईएमए (एसएल) की गणना करती है।

फिर यह जॉन एहलर्स के सूत्र के आधार पर एमएएमए और एफएएमए की गणना करता हैः

मूल्य के हिल्बर्ट परिवर्तन की गणना करें और संकेत की चरण जानकारी निकालें।
चरण सूचना के आधार पर क्षणिक आवृत्ति p की गणना करें।
पी मान के आधार पर भारन कारक α की गणना की जाए।
α के आधार पर MAMA और FAMA की गणना करें।

अंत में, ईएमए और एमएएमए/एफएएमए क्रॉसओवर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न किए जाते हैंः

ईएमए के ऊपर पार होने पर लंबा
ईएमए के नीचे पार होने पर शॉर्ट
जब माँ माँ के ऊपर से गुज़रती है
जब MAMA FAMA के नीचे से गुजरता है

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति व्यापार संकेतों की सटीकता में सुधार के लिए ईएमए और एमएएमए संकेतकों के लाभों को जोड़ती है।

ईएमए के फायदे:

प्रभावी ढंग से मूल्य डेटा को सुचारू करना और शोर को कम करना
कुछ देरी के साथ अच्छी तरह से ट्रेंड ट्रैक करें
संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए लचीले पैरामीटर

एमएएमए के फायदे:

अनुकूली मापदंड, मैनुअल अवधि सेटिंग की कोई आवश्यकता नहीं
प्रवृत्ति को जल्दी पकड़ने के लिए त्वरित प्रतिक्रिया
समर्थन और प्रतिरोध की सटीक पहचान करें

इनका संयोजन करने के फायदे:

ईएमए समग्र प्रवृत्ति निर्धारित करता है
एमएएमए संकेतों का सत्यापन करता है और जल्दी मोड़ का पता लगाता है
संकेतों की सटीकता और जीत दर में सुधार

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम:

ईएमए और एमएएमए पिछड़े संकेतक हैं, प्रवेश संकेतों में कुछ देरी और फिसलन हो सकती है
विभिन्न बाजारों में अक्सर क्रॉसओवर होने से समस्याएं उत्पन्न होती हैं
अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से गायब रुझान या नकली संकेत होते हैं

समाधान:

हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस का प्रयोग करें
उचित मापदंडों का चयन करें, अतिसंवेदनशील होने से बचें
संकेतों की पुष्टि करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

प्रतीक विशेषताओं के आधार पर ईएमए अवधि का अनुकूलन
बारीक ट्यून MAMA अल्फा संवेदनशीलता बेहतर पकड़ मोड़ के लिए
नकली संकेतों से बचने के लिए MACD, RSI जैसे अन्य फ़िल्टर जोड़ें
जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस जोड़ें
इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए बैकटेस्ट
अधिकतम लाभ के लिए लाभ लेने स्वचालित

सारांश

इस रणनीति में ईएमए और एमएएमए संकेतकों की ताकत को एकीकृत किया गया है ताकि प्रवृत्ति का पालन किया जा सके और समय पर मोड़ को पकड़ लिया जा सके। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के साथ, यह बेहतर जीत दर और लाभप्रदता प्राप्त कर सकता है। लेकिन उपयोगकर्ताओं को अभी भी व्यक्तिगत जोखिम वरीयता के आधार पर सावधानी बरतनी चाहिए।

/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("EMAMA strategy", overlay=true)
//This entire strategy is courtesy of LazyBear for programming the original EMAMA system, I simply added a strategy element to everything to round things out. 

src=input(hl2, title="Source")
fl=input(.5, title="Fast Limit")
sl=input(.05, title="Slow Limit")
sp = (4*src + 3*src[1] + 2*src[2] + src[3]) / 10.0
dt = (.0962*sp + .5769*nz(sp[2]) - .5769*nz(sp[4])- .0962*nz(sp[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54)
q1 = (.0962*dt + .5769*nz(dt[2]) - .5769*nz(dt[4])- .0962*nz(dt[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54)
i1 = nz(dt[3])
jI = (.0962*i1 + .5769*nz(i1[2]) - .5769*nz(i1[4])- .0962*nz(i1[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54)
jq = (.0962*q1 + .5769*nz(q1[2]) - .5769*nz(q1[4])- .0962*nz(q1[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54)
i2_ = i1 - jq
q2_ = q1 + jI
i2 = .2*i2_ + .8*nz(i2[1])
q2 = .2*q2_ + .8*nz(q2[1])
re_ = i2*nz(i2[1]) + q2*nz(q2[1])
im_ = i2*nz(q2[1]) - q2*nz(i2[1])
re = .2*re_ + .8*nz(re[1])
im = .2*im_ + .8*nz(im[1])
p1 = iff(im!=0 and re!=0, 360/atan(im/re), nz(p[1]))
p2 = iff(p1 > 1.5*nz(p1[1]), 1.5*nz(p1[1]), iff(p1 < 0.67*nz(p1[1]), 0.67*nz(p1[1]), p1))
p3 = iff(p2<6, 6, iff (p2 > 50, 50, p2))
p = .2*p3 + .8*nz(p3[1])
spp = .33*p + .67*nz(spp[1])
phase = atan(q1 / i1)
dphase_ = nz(phase[1]) - phase
dphase = iff(dphase_< 1, 1, dphase_)
alpha_ = fl / dphase
alpha = iff(alpha_ < sl, sl, iff(alpha_ > fl, fl, alpha_))
mama = alpha*src + (1 - alpha)*nz(mama[1])
fama = .5*alpha*mama + (1 - .5*alpha)*nz(fama[1])
pa=input(false, title="Mark crossover points")

plotarrow(pa?(cross(mama, fama)?mama<fama?-1:1:na):na, title="Crossover Markers")

fr=input(false, title="Fill MAMA/FAMA Region")

duml=plot(fr?(mama>fama?mama:fama):na, style=circles, color=gray, linewidth=0, title="DummyL")

mamal=plot(mama, title="MAMA", color=red, linewidth=2)

famal=plot(fama, title="FAMA", color=green, linewidth=2)

fill(duml, mamal, red, transp=70, title="NegativeFill")

fill(duml, famal, green, transp=70, title="PositiveFill")

ebc=input(false, title="Enable Bar colors")

bc=mama>fama?lime:red

barcolor(ebc?bc:na)

longCondition = crossover(mama, fama)
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = crossunder(mama, fama)
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

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