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गति का पता लगाने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-10 12:12:44
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अवलोकन

यह रणनीति बाजार के रुझानों को ट्रैक करने के लिए गति संकेतकों के साथ संयुक्त चलती औसत पर आधारित है। जब मजबूत अपसाइड गति होती है तो यह लंबी जाती है और जब मजबूत डाउनसाइड गति होती है तो यह छोटी जाती है। यह प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों की श्रेणी में आता है।

रणनीति तर्क

मूल्य की गति की गणना इस प्रकार की जाती है: (वर्तमान मूल्य - N अवधि पूर्व मूल्य) / N अवधि पूर्व मूल्य
N अवधियों में मूल्य के मध्य में चलती औसत की गणना करें
0-1 के दायरे में गतिमान मूल्य को सामान्य करें
जब सामान्यीकृत गति 0.5 से अधिक है और कीमत चलती औसत से ऊपर है, लंबे समय तक जाना
जब सामान्यीकृत गति 0.5 से कम है और कीमत चल औसत से नीचे है, शॉर्ट जाओ
उचित स्टॉप लॉस स्तरों के साथ एक चलती स्टॉप लॉस तंत्र का उपयोग करें

उपरोक्त बुनियादी ट्रेडिंग तर्क को कवर करता है। जब बाजार ट्रेंडिंग है, तो कीमत एक दिशा में लगातार चलेगी, जिससे बड़े गतिमान मूल्य उत्पन्न होंगे। रणनीति गति का उपयोग करके प्रवृत्ति की ताकत और प्रवेश पर निर्णय लेने के लिए चलती औसत का उपयोग करके दिशा का न्याय करती है। इसके अलावा, जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस महत्वपूर्ण है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

बाजार के रुझानों का अनुसरण करता है, जिसमें संभावित रूप से बड़े लाभ होते हैं
गति मूल्य परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील है और रुझानों के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया करता है
चलती औसत यादृच्छिक शोर को फ़िल्टर करती है और गति के साथ अच्छी तरह से जोड़ती है
स्टॉप लॉस तंत्र व्यक्तिगत ट्रेडों पर हानि को सीमित करता है
सरल और स्पष्ट तर्क, लागू करने और बैकटेस्ट करने में आसान
लचीले मापदंड विभिन्न अवधियों और बाजार व्यवस्थाओं के अनुकूल हो सकते हैं

कुल मिलाकर, यह बाजारों को ट्रेंड करने के लिए एक महान रणनीति है। यह दिशात्मक रुझानों से काफी लाभ उठा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

लाभों के बावजूद, कुछ जोखिमों को ध्यान में रखना आवश्यक हैः

उछाल की प्रवृत्ति में ब्रेकआउट जोखिम जब ब्रेकआउट के बाद कीमत उलट जाती है
गिरावट के बाद कीमत में रिबाउंड होने पर डाउनट्रेंड में रिवर्स जोखिम
Whipsaw संकेत देता है जब मूल्य चलती औसत के आसपास दोलन करता है
यदि पैरामीटर ठीक से सेट नहीं हैं तो गलत संकेत
रेंजबाउंड अस्थिर बाजारों में खराब प्रदर्शन
समय से पहले बाहर निकलने से रोकने के लिए सख्त स्टॉप लॉस और आंदोलन की आवश्यकता होती है

इन जोखिमों से निपटने के लिए, स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलन, ढीले मापदंडों के साथ अनावश्यक संकेतों को फ़िल्टर करने, विभिन्न अवधियों के लिए मापदंडों को समायोजित करने और स्थिति आकार को नियंत्रित करने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

यहाँ कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

सर्वोत्तम बैकटेस्ट परिणामों के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें
2N हानि और 1N लाभ पर बाहर निकलने के कछुए व्यापार के नियमों को शामिल करें
अनुकूलित स्टॉप लॉस के लिए अस्थिरता संकेतकों के साथ स्टॉप लॉस का अनुकूलन करें
ड्रॉडाउन, समय आदि के आधार पर स्थिति आकार नियम जोड़ें
गति गणना के विभिन्न तरीकों का परीक्षण करें जैसे घातीय चलती औसत गति
अधिक मजबूत संकेतों के लिए कैंडलस्टिक पैटर्न फ़िल्टर जोड़ें
पैरामीटर अनुकूलन, सुविधा चयन आदि के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें
प्रमुख बिंदुओं पर कुछ विवेकाधीन मानव इनपुट शामिल करें

इन सुधारों के साथ, रणनीति बेहतर स्थिरता, अनुकूलन क्षमता और लाभप्रदता प्राप्त कर सकती है। लेकिन किसी भी अनुकूलन को अति-फिटिंग से बचने के लिए सख्त सांख्यिकीय सत्यापन की आवश्यकता होती है।

निष्कर्ष

मोमेंटम ट्रैकिंग रणनीति एक सरल और व्यावहारिक ट्रेंड फॉलो अप्रोच है। यह बाजार के रुझानों को आसानी से कैप्चर कर सकती है और राइडिंग बुलबुले और क्रैश से लाभ उठा सकती है। लेकिन मजबूतता बनाए रखने के लिए अनुशासित जोखिम नियंत्रण के साथ वक्र फिटिंग जोखिमों का प्रबंधन करने की आवश्यकता है। पैरामीटर ट्यूनिंग और कार्यक्षमता विस्तार के साथ, रणनीति अधिक बाजार व्यवस्थाओं में स्थिर लाभ दे सकती है।

/*backtest
start: 2023-11-02 00:00:00
end: 2023-11-09 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Momentum Strategy, rev.2", overlay=true)

//
// Data
//
src = input(close)
lookback = input(20)
cscheme=input(1, title="Bar color scheme", options=[1,2])

//
// Functions
//
momentum(ts, p) => (ts - ts[p]) / ts[p]

normalize(src, len) =>
    hi  = highest(src, len)
    lo  = lowest(src, len)
    res = (src - lo)/(hi - lo)

//
// Main
//
price = close
mid = sma(src, lookback)
mom = normalize(momentum(price, lookback),100)

//
// Bar Colors
//
clr1 = cscheme==1?black: red
clr2 = cscheme==1?white: green
barcolor(close < open ? clr1 : clr2)

//
// Strategy
//
if (mom > .5 and price > mid )
    strategy.entry("MomLE", strategy.long, stop=high+syminfo.mintick, comment="MomLE")
else
    strategy.cancel("MomLE")

if (mom < .5 and price < mid )
    strategy.entry("MomSE", strategy.short, stop=low-syminfo.mintick, comment="MomSE")
else
    strategy.cancel("MomSE")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)

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