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डबल ट्रैक ऑसिलेटर पैटर्न रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-14 14:12:16
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अवलोकन

डबल-ट्रैक ऑसिलेटर पैटर्न रणनीति बोलिंगर बैंड और ईएमए संकेतकों पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह बोलिंगर बैंड और ईएमए पर आधारित ऑसिलेटर पैटर्न की पहचान करके अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव को पकड़ने का प्रयास करती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति तकनीकी संकेतकों के रूप में बोलिंगर बैंड और ईएमए दोनों का उपयोग करती है। बोलिंगर बैंड में ऊपरी, मध्य और निचले बैंड होते हैं ताकि यह तय किया जा सके कि कीमत में उतार-चढ़ाव हो रहा है या नहीं। ईएमए मूल्य प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए एक प्रवृत्ति के बाद संकेतक है।

सबसे पहले, बोलिंगर बैंड्स के मध्य बैंड की गणना कीमत के एन-दिवसीय सरल चलती औसत के रूप में की जाती है, जहां n 20 दिनों तक डिफ़ॉल्ट होता है। ऊपरी और निचले बैंड मध्य बैंड प्लस/माइनस दो मानक विचलन होते हैं। फिर 9 दिन के ईएमए की गणना की जाती है।

जब कीमत ईएमए से ऊपर जाती है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब कीमत ईएमए से नीचे जाती है, तो यह एक बिक्री संकेत है। इसलिए ईएमए एक तेजी से चलती औसत के रूप में अल्पकालिक प्रवृत्ति को पकड़ता है, जबकि मध्य बैंड एक धीमी चलती औसत के रूप में कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है।

ईएमए और बोलिंगर बैंड्स की मध्य रेखा के दोहरे बैंडों को ट्रैक करके, रणनीति का उद्देश्य अल्पकालिक मूल्य दोलन को पकड़ना है। यह तब खरीदता है जब ईएमए मध्य रेखा के ऊपर पार करता है, और बेचता है जब ईएमए मध्य रेखा के नीचे पार करता है।

लाभ विश्लेषण

दोहरे मार्ग की रणनीति के निम्नलिखित लाभ हैंः

  1. ईएमए और बोलिंगर बैंड्स मध्य रेखा दोहरी पटरियों का उपयोग करके, यह प्रवृत्ति और दोलन दोनों का न्याय कर सकता है, और अधिक सटीक रूप से अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव को पकड़ सकता है।

  2. ईएमए के रूप में तेज एमए और मध्य बैंड के रूप में धीमी एमए प्रभावी ढंग से झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने और संकेत की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एक साथ काम करते हैं।

  3. सूचक मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है। बेहतर अनुकूलन क्षमता के लिए n मूल्य और बोलिंगर बैंड्स मानक विचलन को बाजार की स्थितियों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है।

  4. रणनीतिक तर्क सरल और स्पष्ट है, जो अल्पकालिक अस्थिर बाजारों के लिए बहुत उपयुक्त है।

  5. स्थिरता में और सुधार के लिए पैरामीटर को समायोजित करके और अन्य फिल्टर को शामिल करके इसे अनुकूलित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं:

  1. बोलिंगर बैंड्स ऊपरी और निचले बैंड आसानी से समर्थन और प्रतिरोध का निर्माण कर सकते हैं, जिससे समय से पहले स्टॉप लॉस हो जाता है।

  2. ईएमए और मध्य बैंड के बीच विचलन हो सकता है जब वे पार करते हैं, गलत संकेत उत्पन्न करते हैं।

  3. मजबूत ट्रेंडिंग बाजारों में, ईएमए ट्रेंड को याद करते हुए डब्ल्यू-बॉटम और एम-टॉप बना सकता है।

  4. व्यापारिक संकेतों में काफी कमी आएगी जब उतार-चढ़ाव कमजोर हो जाएगा और लाभप्रदता बनाए रखने में असमर्थ होंगे।

  5. अपर्याप्त पैरामीटर ट्यूनिंग से ओवरट्रेडिंग या खोए हुए अवसर हो सकते हैं।

  6. लेन-देन की लागत वास्तविक लाभ को कम करती है, स्थिति का आकार नियंत्रण की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. कम गुणवत्ता वाले क्रॉसओवर संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए वॉल्यूम जोड़ें।

  2. ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्तरों में खरीद/बिक्री से बचने के लिए आरएसआई को मिलाएं।

  3. अधिक उचित स्टॉप लॉस सेट करने और लाभ लेने के लिए एटीआर का उपयोग करें।

  4. ट्रेंडिंग बाजारों में गलत संकेतों से बचने के लिए ट्रेंड जजमेंट जोड़ें।

  5. ईएमए अवधि और बोलिंगर बैंड सेटिंग्स जैसे मापदंडों को विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुरूप अनुकूलित करें।

  6. मज़बूती के लिए मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।

  7. मानव हस्तक्षेप को कम करने के लिए सख्त प्रवेश और निकास नियमों के साथ एल्गोरिथम ट्रेडिंग को अपनाएं।

सारांश

ड्यूल-ट्रैक ऑसिलेटर पैटर्न रणनीति ईएमए और बोलिंगर बैंड्स की मध्य रेखा के दोहरे बैंड का उपयोग करके मूल्य का ट्रैक रखती है। यह खरीदती है जब ईएमए मध्य बैंड के ऊपर पार करती है, और बेचती है जब ईएमए मध्य बैंड के नीचे पार करती है, ताकि अल्पकालिक मूल्य दोलन को पकड़ सके। इस सरल अल्पकालिक रणनीति का गलत संकेतों को फ़िल्टर करने और रुझानों का न्याय करने का लाभ है, लेकिन इसके कुछ जोखिम भी हैं। लगातार मापदंडों, प्रवेश / निकास नियमों आदि का अनुकूलन करके, यह अधिक मजबूत और अधिक बाजार वातावरण पर लागू हो सकता है, जिससे यह सीखने और लागू करने के लिए एक सार्थक रणनीति दृष्टिकोण बन जाता है।


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srcEMA = input(close, title="Source EMA")
//mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
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// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true
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EMA = ema(srcEMA,lengthEMA)
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//fill(p1, p2)

strategy.entry("Buy",true,when=window() and Buy)
strategy.close_all(when=window() and Sell)

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