गति की समाप्ति की रणनीति
लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-16 17:54:00टैगः
अवलोकन
मोमेंटम थकावट रणनीति एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है जो नीचे की ओर जोखिम को कम करने के लिए चलती औसत और मूल्य प्रतिशत थरथरानवाला का उपयोग करती है। यह सूचकांक निधि व्यापार मॉडल से संबंधित है और जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकती है।
रणनीति तर्क
इस रणनीति के मुख्य संकेतक थकावट और थकावट चलती औसत हैं। थकावट मूल्य दोलन का एक उपाय है, जो बंद, उच्च और निम्न कीमतों से गणना की जाती है। विशिष्ट गणना हैः (थकावट का करीब + उच्च + कम चलती औसत) / थकावट का चलती औसत। थकावट चलती औसत थकावट का चलती औसत है। जब थकावट थकावट चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह बाजार में समेकन और एक संभावित नई प्रवृत्ति के गठन का संकेत देती है। जब थकावट थकावट चलती औसत से नीचे जाती है, तो यह एक प्रवृत्ति उलट का संकेत देती है और हमें लाभ लेने पर विचार करना चाहिए।
इसके अतिरिक्त, रणनीति प्रवृत्ति निर्धारित करने में सहायता के लिए 300-दिवसीय, 150-दिवसीय और 50-दिवसीय लाइनों सहित लंबी और छोटी अवधि के चलती औसत का भी उपयोग करती है। जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से नीचे जाती है, तो यह एक प्रवृत्ति उलट का संकेत देती है और हमें नुकसान को रोकने पर विचार करना चाहिए।
एमएसीडी का उपयोग अल्पकालिक खरीद और बिक्री संकेतों के लिए भी किया जाता है। जब एमएसीडी लाइन सिग्नल लाइन के ऊपर पार करती है, तो यह एक तेजी का संकेत देती है, और जब एमएसीडी सिग्नल लाइन के नीचे पार करती है, तो यह एक मंदी का संकेत देती है। आरएसआई तल भी खरीद संकेतों के रूप में उपयोग किया जाता है।
विशिष्ट प्रवेश और निकास तर्क हैः
खरीद संकेतः थकावट चलती औसत से ऊपर थकावट चलती औसत, और 150 दिनों के एमए से ऊपर 50-दिवसीय एमए; या 30 से नीचे आरएसआई पार करना।
अल्पकालिक स्टॉप लॉसः थकावट चलती औसत से नीचे थकावट पार करना; या संकेत रेखा से नीचे MACD पार करना।
मध्यम दीर्घकालिक स्टॉप लॉसः 150 दिन की एमए से नीचे 50 दिन की एमए पार करना; या 300 दिन की एमए से नीचे 150 दिन की एमए पार करना।
रणनीति के फायदे
इस रणनीति में कई संकेतकों का संयोजन किया गया है ताकि रुझान समाप्त होने और जोखिमों को नियंत्रित किया जा सके।
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थकावट संकेतक प्रभावी रूप से समेकन और उलटफेर की पहचान कर सकता है। समय पर रुझान उलटफेर का पता लगाना जोखिमों को नियंत्रित करने की कुंजी है।
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प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए कई समय सीमाओं के चलती औसत का उपयोग करने से अल्पकालिक बाजार शोर से भटकने से बचा जाता है।
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एमएसीडी खरीदने और बेचने के संकेतों की पुष्टि करने में मदद करता है, जो रणनीति के प्रदर्शन में सुधार करता है।
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आरएसआई अपनी भूमिका कम खरीद और उच्च बेचने, अत्यधिक ओवरसोल्ड स्थितियों में खरीद की है।
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स्पष्ट लाभ लेने और स्टॉप लॉस रणनीति प्रत्येक व्यापार के जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकती है।
रणनीति के जोखिम
इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः
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कई संकेतकों पर निर्भर होने के कारण, अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स गलत ट्रेडिंग संकेतों का कारण बन सकती हैं। पैरामीटरों का बार-बार परीक्षण और अनुकूलन करने की आवश्यकता होती है।
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थकावट सूचक पूरी तरह से विश्वसनीय नहीं है, यह मूल्य विचलन होने पर विफल हो सकता है।
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गलत स्टॉप लॉस प्लेसमेंट के परिणामस्वरूप अल्पकालिक उतार-चढ़ाव के कारण स्टॉप आउट हो सकता है। स्टॉप लॉस को दीर्घकालिक और अल्पकालिक प्रभावों को संतुलित करना चाहिए।
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जब समग्र बाजार में बदलाव होता है, तो संकेतकों में विफलता आ सकती है।
अनुकूलन दिशाएँ
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
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इष्टतम मापदंडों को खोजने और झूठे संकेतों को कम करने के लिए विभिन्न मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें। प्रमुख समायोज्य मापदंडों में चलती औसत अवधि, थकान अवधि आदि शामिल हैं।
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बाजार की अस्थिरता के अनुसार स्टॉप लॉस रेंज को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एटीआर जैसे अस्थिरता संकेतक शामिल करें।
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विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए विभिन्न स्थिति आकार के नियमों के साथ स्थिति आकार को अनुकूलित करें।
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रणनीति प्रदर्शन में सुधार के लिए ट्रेंड लाइन, सपोर्ट लाइन जैसे चार्ट पैटर्न शामिल करें।
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गतिशील अनुकूलन को प्राप्त करने के लिए प्रमुख संकेतकों की प्रभावशीलता को मापने में सहायता के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें।
निष्कर्ष
गति थकावट रणनीति प्रवृत्ति उलट और नियंत्रण जोखिमों की पहचान करने के लिए कई संकेतकों को जोड़ती है। इसमें प्रवृत्ति के बाद की क्षमता है और प्रभावी ढंग से प्रवेश और निकास बिंदु निर्धारित कर सकती है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस नियमों, चार्ट पैटर्न को शामिल करने और अधिक के माध्यम से आगे के सुधार किए जा सकते हैं। कुल मिलाकर यह बाजार में उतार-चढ़ाव के अनुकूल है और इसे जोखिम नियंत्रण रणनीति विकल्प के रूप में माना जा सकता है।
/*backtest
start: 2022-11-09 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © spiritualhealer117
//@version=4
strategy("Infiten Slope Strategy", overlay=false,calc_on_every_tick = true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
// //TIME RESTRICT FOR BACKTESTING {
// inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, 2003,
// 1, 1, 0, 0)) and
// (time < timestamp(syminfo.timezone, 2021, 5, 25, 0, 0))
// //}
//OPTIMAL PARAMETERS {
daysback = 30
volumesens = 1.618
//}
//Calculating Exhaustion and Exhaustion Moving Average {
clh = close+low+high
exhaustion = (clh-sma(clh,daysback))/sma(clh,daysback)
exhaustionSma = sma(exhaustion,daysback)
//}
//Long Term Moving Averages for sell signals {
red = sma(close,300)
white = sma(close,150)
blue = sma(close,50)
plot(red,color=color.red)
plot(white,color=color.white)
plot(blue,color=color.blue)
//}
//MACD Calculation {
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=false)
// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
//}
//SIGMOID Bottom {
timeAdjust = 300/sma(close,500)
//}
//RSI bottom {
len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(close), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
//}
//Entry and exit conditions {
//Sell conditions
bigVolume = sma(volume,30)*volumesens
sellcond1 = crossunder(exhaustion,exhaustionSma) and volume > bigVolume
sellcond2 = crossunder(macd,signal) and volume > bigVolume
midtermsellcond1 = crossunder(blue,white)
longtermsellcond1 = white < red
//Buy conditions
buycond = crossover(exhaustion,exhaustionSma) and not longtermsellcond1
buycond2 = rsi < 30
buycond3 = crossover(blue,white) and longtermsellcond1
//}
//Backtest Run Buy/Sell Commands {
strategy.entry("buycond",true, when=buycond and bigVolume)
strategy.entry("buycond2",true, when=buycond2 and bigVolume)
strategy.close_all(when=sellcond1,comment="short term sell signal 1")
strategy.close_all(when=midtermsellcond1, comment="mid term sell signal 1")
strategy.close_all(when=longtermsellcond1, comment="long term sell signal 1")
strategy.close_all(when=sellcond2, comment="short term sell signal 2")
plot(strategy.position_size)
//Sell on last tested day (only for data collection)
//strategy.close_all(when=not inDateRange)
//}
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