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रणनीति के अनुसार दोहरी चलती औसत प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-14 16:56:21
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अवलोकन

डबल मूविंग एवरेज ट्रेंड फॉलो रणनीति कीमत के डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज की गणना तेजी से और धीमी लाइनों को बनाने के लिए करती है। यह ट्रेडिंग के बाद ट्रेंड को लागू करने के लिए दो लाइनों के क्रॉसओवर के आधार पर मूल्य रुझानों की पहचान करती है। यह रणनीति ट्रेंड फॉलो पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों से संबंधित है।

रणनीति तर्क

रणनीति सबसे पहले कीमत के दोहरे घातीय चलती औसत की गणना करती है, जिसमें तेज और धीमी रेखाएं शामिल हैं। तेज रेखा की अवधि 4 है, और धीमी रेखा की अवधि 8 है। दो लाइनों के पार होने पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं। जब तेज रेखा धीमी रेखा के ऊपर पार होती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेज रेखा धीमी रेखा के नीचे पार होती है, तो एक बिक्री संकेत ट्रिगर किया जाता है। इसके अलावा, रणनीति अतिरिक्त ट्रेडिंग संकेत प्रदान करने के लिए एमएसीडी संकेतक की भी गणना करती है। विचलित लाल एमएसीडी बार बिक्री संकेत हैं, जबकि अभिसरण हरे रंग के बार खरीद संकेत हैं। दोहरी चलती औसत और एमएसीडी संकेतक के क्रॉसओवर को जोड़कर, रणनीति ट्रेडिंग प्रवृत्ति के बाद मूल्य प्रवृत्ति दिशाओं को जोड़ती है।

लाभ विश्लेषण

सबसे पहले, यह रणनीति लेनदेन की लागत से बचने के लिए मूल्य प्रवृत्ति के साथ व्यापार करती है। दूसरा, दोहरी चलती औसत कुछ मूल्य शोर को फ़िल्टर करती है और मूल्य प्रवृत्ति को सुचारू रूप से पकड़ती है। इसके अलावा, चलती औसत और एमएसीडी के लचीले पैरामीटर अनुकूलन से रणनीति विभिन्न उत्पादों और वातावरणों के अनुकूल हो जाती है। अंत में, सरल और स्पष्ट तर्क इस रणनीति को समझने और लागू करने में आसान बनाता है, मात्रात्मक ट्रेडिंग एल्गोरिथ्म डिजाइन के लिए उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

रणनीति पैरामीटर अनुकूलन पर बहुत निर्भर करती है। अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स कई झूठे संकेत उत्पन्न कर सकती हैं। इसके अलावा, दोहरी चलती औसत की पिछड़ी प्रकृति से चूक गए मोड़ के बिंदु हो सकते हैं। प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियाँ भी अपट्रेंड का पीछा करने और डाउनट्रेंड को मारने के लिए प्रवण होती हैं, जिससे कुछ जोखिम पैदा होते हैं। इसके अलावा, ट्रेडिंग उत्पादों की तरलता और लेनदेन की लागत भी रणनीति की लाभप्रदता को प्रभावित करेगी। जोखिमों को कम करने के लिए, मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है, अतिरिक्त फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं, और स्थिति आकार को नियंत्रित किया जा सकता है।

सुधार की दिशाएँ

रणनीति के निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम संयोजन खोजने के लिए दोहरी चलती औसत की अवधि का अनुकूलन करें।

  2. संकेतों को फ़िल्टर करने और गुणवत्ता में सुधार करने के लिए आरएसआई और केडी जैसे अन्य संकेतक जोड़ें।

  3. रुझान उलटने पर ट्रेडों से बाहर निकलने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को शामिल करें।

  4. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए बाजार की स्थितियों के आधार पर स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें।

  5. विभिन्न व्यापारिक उत्पादों के लिए मापदंडों का अनुकूलन करना।

  6. प्रदर्शन में सुधार के लिए मशीन लर्निंग जैसी उन्नत रणनीतियों को शामिल करें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह एक सरल दोहरी चलती औसत प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। रणनीति तर्क सीधा और लागू करने में आसान है। लचीला पैरामीटर ट्यूनिंग इसे एक परिचयात्मक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति के रूप में उपयुक्त बनाता है। हालांकि, स्थिरता और जोखिम नियंत्रण में सुधार के लिए आगे के सुधारों के माध्यम से रुझानों का पीछा करने और सिग्नल लेगिंग के जोखिमों को संबोधित करने की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति शुरुआती लोगों के लिए एक महान सीखने का अवसर प्रदान करती है और उन्नत रणनीतियों के लिए एक नींव स्थापित करती है।

/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
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//  Copyright by HPotter v1.0 12/11/2017
// The SMI Ergodic Indicator is the same as the True Strength Index (TSI) developed by 
// William Blau, except the SMI includes a signal line. The SMI uses double moving averages 
// of price minus previous price over 2 time frames. The signal line, which is an EMA of the 
// SMI, is plotted to help trigger trading signals. Adjustable guides are also given to fine 
// tune these signals. The user may change the input (close), method (EMA), period lengths 
// and guide values.
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="SMI Ergodic Oscillator")
fastPeriod = input(4, minval=1)
slowPeriod = input(8, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
TopBand = input(0.5, step=0.1)
LowBand = input(-0.5, step=0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xPrice = close
xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
xSMA_R = ema(ema(xPrice1,fastPeriod),slowPeriod)
xSMA_aR = ema(ema(xPrice2, fastPeriod),slowPeriod)
xSMI = xSMA_R / xSMA_aR
xEMA_SMI = ema(xSMI, SmthLen)
pos = iff(xEMA_SMI < xSMI, -1,
	   iff(xEMA_SMI > xSMI, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )  
plot(xSMI, color=green, title="Ergotic SMI")
plot(xEMA_SMI, color=red, title="SigLin")
अधिक

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