गति ब्रेकआउट चलती औसत रणनीति
लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-27 16:25:54टैगः
अवलोकन
मोमेंटम ब्रेकआउट मूविंग एवरेज रणनीति एक स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति है जो मूविंग एवरेज क्रॉसओवर सिग्नल को मोमेंटम इंडिकेटर के साथ जोड़ती है। यह रणनीति एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए), सिंपल मूविंग एवरेज (एसएमए), मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डिवर्जेंस (एमएसीडी), और एक संशोधित रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (स्टॉकआरएसआई) सहित कई तकनीकी संकेतकों का उपयोग करती है। जब अल्पकालिक मोमेंटम इंडिकेटर रिवर्स सिग्नल दिखाते हैं, तो रणनीति लाभ लेता है।
रणनीति तर्क
इस रणनीति के प्रमुख घटक निम्नलिखित हैंः
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ईएमए/एसएमए क्रॉसओवर: एक 9-अवधि ईएमए फास्ट लाइन खरीद संकेत को ट्रिगर करने के लिए 21-अवधि एसएमए धीमी रेखा के ऊपर पार करती है।
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एमएसीडी सूचक: अतिरिक्त पुष्टि के रूप में ईएमए/एसएमए क्रॉसओवर सिग्नल के साथ संयुक्त होने पर एमएसीडी हिस्टोग्राम सकारात्मक होना चाहिए।
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स्टॉकआरएसआई सूचक: सिग्नल तब ट्रिगर होते हैं जब स्टॉकआरएसआई ओवरबोल्ड लेवल (80) से ऊपर या ओवरसोल्ड लेवल (20) से नीचे होता है।
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बोलिंगर बैंड: कीमत को बैंड के भीतर होने की आवश्यकता है जहां मध्य बैंड 20 अवधि का एसएमए है और बैंड की चौड़ाई दो मानक विचलन है।
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हानि को रोकें और लाभ लें: 14 अवधि के एटीआर के आधार पर गणना की जाती है।
रणनीति के लिए 3 संकेतकों में से कम से कम 2 को खरीदने के संकेत देने की आवश्यकता होती है, कीमत बोलिंगर बैंड के भीतर होती है, और अंतिम खरीद संकेत उत्पन्न करने के लिए दीर्घकालिक प्रवृत्ति तेजी से बनी रहती है। यह एक बिक्री संकेत देता है जब एमएसीडी हिस्टोग्राम नकारात्मक हो जाता है और स्टॉकआरएसआई ओवरबॉट क्षेत्र में प्रवेश करता है।
लाभ विश्लेषण
इस रणनीति की मुख्य ताकतें इस प्रकार हैंः
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उत्कृष्ट बैकटेस्ट परिणाम: कई सिद्ध संकेतकों के कारण बेंचमार्क और व्यक्तिगत संकेतकों से बेहतर प्रदर्शन होता है।
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अनुकूलित पैरामीटर: ईएमए अवधि और बोलिंगर बैंड जैसे प्रमुख मापदंडों को बेहतर स्थिरता के लिए अनुकूलित किया गया है।
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स्वचालित स्टॉप लॉस/प्रॉफिट लेना: बोलिंगर बैंड और एटीआर बेहतर जोखिम नियंत्रण के लिए स्टॉप के गतिशील समायोजन की अनुमति देते हैं।
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लागू करना आसान: स्वच्छ कोड संरचना और डेटा की आसान पहुंच का परिणाम सरल व्यावहारिक संचालन होता है।
जोखिम विश्लेषण
अच्छे प्रदर्शन के बावजूद, मुख्य जोखिमों में शामिल हैंः
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झूठे संकेत: बाजार में असामान्य उतार-चढ़ाव या संकेतकों की विफलता से गलत संकेत उत्पन्न हो सकते हैं। तब दीर्घकालिक प्रवृत्ति को अतिरिक्त फिल्टर के रूप में शामिल किया जाना चाहिए।
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अपर्याप्त मापदंड: अनुचित मापदंडों से अत्यधिक आवृत्ति या अपर्याप्त संवेदनशीलता हो सकती है। मापदंडों को विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरण के अनुसार समायोजित किया जाना चाहिए।
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अनुचित स्टॉप लॉस: एक स्टॉप लॉस जो बहुत तंग है, उसे समय से पहले रोक दिया जाता है, जबकि एक स्टॉप लॉस सेट जो बहुत चौड़ा है, उसके परिणामस्वरूप अत्यधिक नुकसान हो सकता है। स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट के स्तर के बीच उचित संतुलन प्राप्त किया जाना चाहिए।
उपरोक्त जोखिमों से निपटने के लिए निम्नलिखित उपाय किए जा सकते हैंः
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मैनुअल हस्तक्षेप: असामान्य परिस्थितियों में, संकेतों को मैन्युअल रूप से जांच लिया जा सकता है, मापदंडों को फिर से समायोजित किया जा सकता है या रणनीतियों को अस्थायी रूप से रोक दिया जा सकता है।
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पैरामीटर अनुकूलन: व्यवस्थित अनुकूलन के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम जैसे अधिक वैज्ञानिक और उद्देश्यपूर्ण तरीकों का उपयोग किया जा सकता है।
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अस्थिरता से समायोजित स्टॉप: अस्थिरता को शामिल करने के लिए स्टॉप लॉस रेंज को एटीआर के 1-3 गुना पर सेट किया जा सकता है।
बढ़ोतरी के अवसर
इस रणनीति में निम्नलिखित क्षेत्रों में और सुधार किया जा सकता हैः
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अधिक मजबूत स्टॉप लॉस तंत्र: ट्रेलिंग स्टॉप लॉस या चलती औसत पर आधारित स्टॉप शामिल किए जा सकते हैं।
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वॉल्यूम फ़िल्टर: झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम संकेतक जोड़ना।
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गतिशील पैरामीटर: बाजार की बदलती स्थितियों के आधार पर चलती औसत अवधि और बैंड चौड़ाई जैसे मापदंडों का स्वचालित रूप से अनुकूलन।
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मशीन लर्निंग: एलएसटीएम, आरएनएन और अन्य एल्गोरिदम मापदंडों के गतिशील अनुकूलन को सक्षम कर सकते हैं।
निष्कर्ष
मोमेंटम ब्रेकआउट मूविंग एवरेज रणनीति कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन की ताकत का लाभ उठाती है, और लंबी और छोटी अवधि की पुष्टि के साथ सभ्य लाभप्रदता हासिल की है। कार्यान्वयन में अच्छी जोखिम नियंत्रण प्रक्रियाओं के साथ, इस रणनीति में अधिक सुसंगत अल्फा रिटर्न प्राप्त करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र और सिग्नल फ़िल्टरिंग जैसे क्षेत्रों में आगे सुधार के लिए पर्याप्त क्षमता है।
/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Improved Custom Strategy", shorttitle="ICS", overlay=true)
// Volatility
volatility = ta.atr(14)
// EMA/MA Crossover
fast_length = 9
slow_length = 21
fast_ma = ta.ema(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)
crossover_signal = ta.crossover(fast_ma, slow_ma)
// MACD
[macdLine, signalLine, macdHistogram] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
macd_signal = crossover_signal and (macdHistogram > 0)
// Bollinger Bands
source = close
basis = ta.sma(source, 20)
upper = basis + 2 * ta.stdev(source, 20)
lower = basis - 2 * ta.stdev(source, 20)
// Fractal-based Support and Resistance levels
isFractalHigh = high[2] < high[1] and high[1] > high[0]
isFractalLow = low[2] > low[1] and low[1] < low[0]
resistance = ta.valuewhen(isFractalHigh, high[1], 0)
support = ta.valuewhen(isFractalLow, low[1], 0)
// StockRSI
length = 14
K = 100 * (close - ta.lowest(close, length)) / (ta.highest(close, length) - ta.lowest(close, length))
D = ta.sma(K, 3)
overbought = 80
oversold = 20
stockrsi_signal = ((K < D) and (K < oversold)) or ((K > D) and (K > overbought))
// Buy and sell conditions
mandatory_buy_conditions = (crossover_signal ? 1 : 0) + (macd_signal ? 1 : 0) + (stockrsi_signal ? 1 : 0)
// Long-term Trend Check
long_term_ma = ta.sma(close, 200)
long_term_bullish = close > long_term_ma
long_term_bearish = close < long_term_ma
// Plot the long-term MA for visual clarity
plot(long_term_ma, color=color.gray, title="200-Day MA", linewidth=1)
// Simplified Buy and Sell conditions
buy_condition = long_term_bullish and (mandatory_buy_conditions >= 2) and (close > lower) and (close < upper)
sell_condition = (macdHistogram < 0) and (K > D) and (K > overbought)
// Potential SL and TP based on volatility
potential_SL = close - volatility
potential_TP = close + 2 * volatility
plot(potential_SL, title="SL Level", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(potential_TP, title="TP Level", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
// ... (rest of your code above)
// State variable to track if we're in a position, a counter for trades, and a delayed counter for plotting
var bool inPosition = false
var tradeCounter = 0
var tradeCounterDelayed = 0 // Declaration of the variable
// Buy logic: Check if tradeCounter is 0 and the buy condition is met
if tradeCounter == 0 and buy_condition
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=potential_SL, limit=potential_TP)
inPosition := true
tradeCounter := tradeCounter + 1
// Sell logic: Check if tradeCounter is 1, the sell condition is met, and we are in a position
if tradeCounter == 1 and inPosition and sell_condition
strategy.close("BUY")
inPosition := false
tradeCounter := tradeCounter - 1
// Update the delayed trade counter:
tradeCounterDelayed := tradeCounter
// Plotting
bgcolor(buy_condition ? color.new(color.green, 90) : sell_condition ? color.new(color.red, 90) : na)
plotshape(series=buy_condition and tradeCounterDelayed == 0, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, text="BUY", size=size.small)
plotshape(series=sell_condition and tradeCounterDelayed == 1, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, text="SELL", size=size.small)
// ... (rest of your code if any)
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