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द्विपद चलती औसत प्रवृत्ति रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-08 14:55:19
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अवलोकन

द्विपद चलती औसत (बीएमए) चलती औसत सूचक का एक नया प्रकार है। यह औसत मूल्य की गणना करने के लिए द्विपद गुणांक का आधा उपयोग करता है, जिसमें अद्वितीय गणना विधियां, अच्छी चिकनाई और मजबूत व्यावहारिकता है।

यह रणनीति तेजी से बीएमए और धीमे बीएमए को जोड़ती है ताकि मैकडी जैसे ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न किए जा सकें, जो ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति से संबंधित है। इसे कई समय सीमाओं पर लागू किया जा सकता है और मध्यम से दीर्घकालिक संचालन के लिए उपयुक्त है।

रणनीति का विवरण

रणनीति का नाम

द्विपद चलती औसत प्रवृत्ति रणनीति

रणनीति तर्क

द्विपद चलती औसत (बीएमए) की गणना करें। उपयोगकर्ता-सेट अवधि के अनुसार, यह द्विपद गुणांक की गणना करता है और उनमें से आधे को औसत कीमतों के भार के रूप में लेता है। उदाहरण के लिए, अवधि 5 के साथ, यह 9 द्विपद गुणांक की गणना करता है और उनके आधे को भारित औसत के रूप में लेता है। इससे हाल की मोमबत्तियों को अधिक वजन और बेहतर चिकनाई मिलती है।
तेजी से बीएमए अवधि और धीमी बीएमए अवधि सेट करें। तेजी से बीएमए मूल्य परिवर्तन के लिए अधिक संवेदनशील है जबकि धीमी बीएमए अधिक स्थिर है। उनका क्रॉसओवर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करता है।
जब तेज बीएमए धीमी बीएमए से ऊपर जाता है, तो लंबी स्थिति खोली जाती है। जब तेज बीएमए धीमी बीएमए से नीचे गिरता है, तो छोटी स्थिति खोली जाती है। जब तक विपरीत संकेत दिखाई नहीं देता तब तक स्थिति को बनाए रखें।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ बीएमए की अभिनव गणना में निहित है। यह बेहतर चिकनाई और व्यावहारिकता के साथ चलती औसत की ताकत को बढ़ाता है। ईएमए और एसएमए की तुलना में, बीएमए अधिक ऐतिहासिक जानकारी को बनाए रखते हुए हाल की मोमबत्तियों को अधिक वजन देता है। इससे इसे रुझानों को बेहतर ढंग से पकड़ने और कम झूठे संकेत उत्पन्न करने की अनुमति मिलती है।

इसके अलावा, तेज और धीमी बीएमए कॉम्बो चलती औसत के लाभों का पूरा उपयोग करती है। यह बहुत शोर को फ़िल्टर करती है और केवल प्रवृत्ति मोड़ बिंदुओं पर संकेत देती है। रणनीति स्वयं को समझने और लागू करने के लिए सरल है, मध्यम से दीर्घकालिक व्यापार के लिए उपयुक्त है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः

सभी प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीतियों की तरह, यह प्रवृत्ति के उलट होने पर नुकसान का कारण बन सकता है। समाधान स्टॉप लॉस सेट कर रहे हैं या बीएमए को अधिक संवेदनशील बनाने के लिए मापदंडों का अनुकूलन कर रहे हैं।
गलत बीएमए पैरामीटर सेटअप भी रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित करता है। अत्यधिक संवेदनशील तेजी से बीएमए झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है जबकि पिछड़ने वाली धीमी बीएमए प्रवृत्ति के अवसरों को याद कर सकती है। इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए व्यापक परीक्षणों की आवश्यकता होती है।
रणनीति डिफ़ॉल्ट रूप से पूर्ण स्थिति का उपयोग करती है। प्रति व्यापार हानि को सीमित करने के लिए जोखिम वरीयता के अनुसार स्थिति आकार जोड़ सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

मुख्य अनुकूलन दिशाएं स्वयं बीएमए और पैरामीटर संयोजन का परीक्षण हैं।

अवधि सेटिंगः इष्टतम संयोजन खोजने के लिए विभिन्न तेज बीएमए और धीमी बीएमए अवधि का परीक्षण करें। आम तौर पर तेज अवधि 10-30 के बीच है, धीमी अवधि 20-60 के बीच है।
बीएमए वजनः विभिन्न वजन योजनाओं का परीक्षण करें, जैसे कि आधे द्विपद गुणांक को पूरी तरह से वितरित करना या हाल की मोमबत्तियों पर अधिक वजन लगाना। इससे बीएमए की चिकनाई में और सुधार हो सकता है।
अनुचित संकेतों से बचने के लिए ब्रेकआउट और बढ़ते वॉल्यूम जैसी फ़िल्टर स्थितियां जोड़ी जा सकती हैं।
स्टॉप लॉस तंत्र और स्थिति आकार भी जोखिमों को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए परीक्षण किया जा सकता है।

निष्कर्ष

यह रणनीति सबसे पहले अद्वितीय द्विपद चलती औसत संकेतक का प्रस्ताव करती है। यह चलती औसत गणना को बढ़ाता है और रणनीति की समग्र उपयोगिता और स्थिरता में सुधार करता है। तेज और धीमी बीएमए के बीच क्रॉसओवर सरल लेकिन प्रभावी ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करते हैं। पैरामीटर चिकनाई और जोखिम नियंत्रण पर आगे अनुकूलन के लिए जगह बनी हुई है। यह एक बहुत ही आशाजनक प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति है।

/*backtest
start: 2022-12-07 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © HosseinDaftary

//@version=4
strategy("Binomial Moving Average","BMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100 ,max_bars_back=96)
//Binomial Moving Average:This type of moving average that is made by myself and i did not see anywhere before uses the half of binomial cofficients for
//averaging the prices for example if the period be 5 then we use the 9 degree binomial cofficients(that yields 10 cofficients) and use half of them.
//we use 126/256 for last bar,84/256,36/256,9/256 and finally use 1/256 for 5th bar. Seemingly this MA works better than EMA.
fa_ma=input(title='Fast MA',defval=10)
sl_ma=input(title='Slow MA',defval=30)

fac(n)=>
    fact=1
    for i= 1 to n
        fact:=fact*i
    fact
cof= array.new_float(sl_ma) 

hn_ma(price,length)=>
    sum=1.0
    sum1=0.0
    array.set(cof,length-1,1)
    for i=2 to length
        array.set(cof,length-i,fac(2*length-1)/(fac(i-1)*fac(2*length-i)))
        sum:=sum+array.get(cof,length-i)
    for i=0 to length-1
        array.set(cof,i,array.get(cof,i)/sum)
        sum1:=sum1+array.get(cof,i)*price[i]
    sum1
hn1=plot(hn_ma(close,sl_ma) , color=#00ff00)
hn2=plot(hn_ma(close,fa_ma) ,color=#ff0000)
fill(hn1,hn2,color=hn_ma(close,fa_ma)>hn_ma(close,sl_ma)?color.green:color.red)


longCondition = crossover(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

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