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चलती औसत के आधार पर रणनीति का अनुसरण करने वाला रुझान

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-27 15:57:15
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अवलोकन

यह चलती औसत पर आधारित एक प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति है। यह प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए इचिमोकू क्लाउड संकेतक का उपयोग करता है, जिससे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए 200-दिवसीय चलती औसत के साथ संयुक्त होता है, इस प्रकार प्रवृत्ति को ट्रैक करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति मुख्य रूप से ट्रेंड की दिशा का न्याय करने के लिए इचिमोकू क्लाउड की रूपांतरण रेखा और आधार रेखा का उपयोग करती है। रूपांतरण रेखा 9 दिन की मध्य मूल्य औसत है और आधार रेखा 26 दिन की मध्य मूल्य औसत है। एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब रूपांतरण रेखा आधार रेखा के ऊपर पार होती है और एक बिक्री संकेत जब नीचे पार होता है।

यह रणनीति संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए 200-दिवसीय चलती औसत का भी उपयोग करती है। केवल जब समापन मूल्य 200-दिवसीय रेखा से ऊपर होता है तो एक खरीद संकेत ट्रिगर किया जाएगा। यह अधिकांश झूठे संकेतों को फ़िल्टर करता है।

बाहर निकलने के पक्ष में, रणनीति केवल आधार रेखा के नीचे क्रॉसिंग रूपांतरण रेखा को बंद सिग्नल के रूप में उपयोग करती है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति ट्रेंड जजमेंट इंडिकेटर इचिमोकू क्लाउड और लंबी अवधि के ट्रेंड फिल्टरिंग इंडिकेटर 200-दिवसीय लाइन को जोड़ती है, जो प्रभावी रूप से रुझानों को ट्रैक कर सकती है और अधिकांश झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकती है। मध्य मूल्य औसत का उपयोग मूविंग एवरेज पर मूल्य विसंगतियों के प्रभाव को कम करता है।

केवल चलती औसत का उपयोग करने की तुलना में, यह रणनीति प्रवृत्ति मोड़ बिंदुओं को बेहतर ढंग से पकड़ सकती है और समय पर पदों को समायोजित कर सकती है। यह इसकी सबसे बड़ी ताकत है।

जोखिम विश्लेषण

यह रणनीति मुख्य रूप से इचिमोकू क्लाउड पर निर्भर करती है ताकि प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित की जा सके, जो स्वयं झूठे संकेत भी उत्पन्न कर सकती है। यदि निर्णय गलत है, तो रणनीति नुकसान का कारण बन सकती है।

इसके अलावा, अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स भी खराब रणनीति प्रदर्शन का कारण बन सकती हैं। यदि रूपांतरण लाइन पैरामीटर बहुत छोटा है, तो झूठे संकेत आसानी से बनते हैं; यदि बेस लाइन पैरामीटर बहुत लंबा है, तो ट्रैकिंग प्रभाव बिगड़ जाता है। संतुलन के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करने पर विचार करें, जैसे कि ओवरबोल्ड/ओवरसोल्ड क्षेत्रों में संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए केडीजे संकेतक। या स्टॉप लॉस सेट करने के लिए एटीआर संकेतक का उपयोग करें।

पैरामीटर पक्ष पर, अधिक संयोजनों का परीक्षण करें, जैसे कि अधिक संवेदनशील ट्रेडिंग संकेतों के लिए रूपांतरण लाइन पैरामीटर को 5 या 7 दिनों में समायोजित करना। संतुलन ट्रैकिंग के लिए बेस लाइन पैरामीटर को लगभग 20 दिनों में संशोधित करना भी परीक्षण करें।

इसके अतिरिक्त, जंगली उतार-चढ़ाव के प्रभाव से बचने के लिए कुछ अस्थिर वातावरण में रणनीति को अक्षम करने पर विचार करें।

निष्कर्ष

रणनीति में रुझान निर्णय और दीर्घकालिक फ़िल्टरिंग संकेतकों के फायदे शामिल हैं, जो प्रभावी रूप से मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक कर सकते हैं। इस बीच, पैरामीटर सेटिंग्स और जोखिम नियंत्रण उपायों को भी झूठे संकेतों और उतार-चढ़ाव से प्रभाव को कम करने के लिए निरंतर अनुकूलन की आवश्यकता होती है। कुल मिलाकर, रणनीति का उचित प्रदर्शन और वास्तविक व्यापार के लिए व्यावहारिक मूल्य है।

/*backtest
start: 2023-10-27 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title="TK Cross > EMA200 Strat",  overlay=true)

ema200 = ema(close, 200)
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line", linewidth=3)
plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line", linewidth=3)
plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")

p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
 title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red, 
 title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)

plot(ema200, color=purple, linewidth=4,title='ema200')
strategy.initial_capital = 50000

strategy.entry('tkcross', strategy.long, strategy.initial_capital / close, when=conversionLine>baseLine and close > ema200)
strategy.close('tkcross', when=conversionLine<baseLine)


start = input(2, minval=0, maxval=10, title="Start - Default = 2 - Multiplied by .01")
increment = input(2, minval=0, maxval=10, title="Step Setting (Sensitivity) - Default = 2 - Multiplied by .01" )
maximum = input(2, minval=1, maxval=10, title="Maximum Step (Sensitivity) - Default = 2 - Multiplied by .10")
sus = input(true, "Show Up Trending Parabolic Sar")
sds = input(true, "Show Down Trending Parabolic Sar")
disc = input(false, title="Start and Step settings are *.01 so 2 = .02 etc, Maximum Step is *.10 so 2 = .2")
//"------Step Setting Definition------"
//"A higher step moves SAR closer to the price action, which makes a reversal more likely."
//"The indicator will reverse too often if the step is set too high."

//"------Maximum Step Definition-----")
//"The sensitivity of the indicator can also be adjusted using the Maximum Step."
//"While the Maximum Step can influence sensitivity, the Step carries more weight"
//"because it sets the incremental rate-of-increase as the trend develops"

startCalc = start * .01
incrementCalc = increment * .01
maximumCalc = maximum * .10

sarUp = sar(startCalc, incrementCalc, maximumCalc)
sarDown = sar(startCalc, incrementCalc, maximumCalc)

colUp = close >= sarDown ? lime : na
colDown = close <= sarUp ? red : na

plot(sus and sarUp ? sarUp : na, title="Up Trending SAR", style=circles, linewidth=3,color=colUp)
plot(sds and sarDown ? sarDown : na, title="Up Trending SAR", style=circles, linewidth=3,color=colDown)
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