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ट्रेडिंग रणनीति के बाद चलती औसत प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-11 15:05:31
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अवलोकन

यह रणनीति चलती औसत और मूल्य परिवर्तन दर की गणना करती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वर्तमान स्थिति एक निश्चित अवधि में K-लाइनों के साथ एक अपट्रेंड या डाउनट्रेंड में है, और तदनुसार लंबी या छोटी जाती है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति पहले लंबाई l के सरल चलती औसत a और लंबाई l के मूल्य परिवर्तन दर r की गणना करती है। फिर यह वर्तमान K-लाइन मूल्य और चलती औसत के बीच अंतर k की गणना करती है। अंत में, यह पिछले s K-लाइनों पर k का योग योग की गणना करती है।

जब योग > 0 होता है, तो यह वर्तमान उदय की प्रवृत्ति को दर्शाता है और रणनीति लंबी जाएगी। जब योग < 0 होता है, तो यह वर्तमान गिरावट की प्रवृत्ति को दर्शाता है और रणनीति छोटी होगी।

लंबे या छोटे होने के बाद, स्थिति तब तक रखी जाएगी जब तक कि प्रवृत्ति उलट नहीं जाती (समुच्चय सकारात्मक से नकारात्मक या इसके विपरीत बदल जाता है), तब स्थिति बंद हो जाएगी।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह प्रवृत्ति को पकड़ सकती है और प्रवृत्ति व्यापार के लिए उपयुक्त है। विशेष रूप से इसके निम्नलिखित फायदे हैंः

समग्र रुझान की दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत का उपयोग करने से बाजार शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है और प्रमुख रुझान को लॉक किया जा सकता है।
गति की ताकत को मापने के लिए मूल्य परिवर्तन दर संकेतक को लागू करने से मजबूत गति की कमी से बचा जा सकता है।
एक अवधि में कई के-लाइनों को ध्यान में रखते हुए प्रवृत्ति को अधिक सटीक रूप से निर्धारित किया जा सकता है और व्यक्तिगत ऑउसर द्वारा भ्रामक होने से बचा जा सकता है।
जब तक प्रवृत्ति अपरिवर्तित रहती है, प्रवृत्ति बाजार से अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए स्थिति को बनाए रखना जारी रखें।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

प्रवृत्ति के अंत का समय सटीक रूप से निर्धारित करने में असमर्थता, हानि को समय से पहले रोक सकती है या कुछ लाभों को याद कर सकती है।
एकल हानि के आकार को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में असमर्थ, चरम बाजार स्थितियों में हानि बड़ी हो सकती है।
अनुचित रणनीति पैरामीटर अत्यधिक आवृत्ति वाले व्यापार या कुछ व्यापारिक अवसरों को खोने का कारण बन सकते हैं।
दीर्घकालिक होल्डिंग्स को ओवरनाइट ब्याज और मार्जिन जोखिम का सामना करना पड़ सकता है।

जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए, हम स्टॉप लॉस प्वाइंट सेट कर सकते हैं, केवल अत्यधिक तरल उत्पादों का व्यापार कर सकते हैं, मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं और उचित रूप से लाभप्रदता का उपयोग कर सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को अनुकूलित करने के मुख्य पहलुओं में निम्नलिखित शामिल हैंः

सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए विभिन्न लंबाई के चलती औसत और मूल्य परिवर्तन दरों का परीक्षण करें।
प्रवृत्ति को बेहतर ढंग से निर्धारित करने और सटीकता में और सुधार करने के लिए एमएसीडी जैसे अन्य संकेतकों का प्रयोग करें।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए कुछ लाभ के बाद लाभ लेने जैसे पद प्रबंधन तंत्र जोड़ें।
अत्यधिक बाजार स्थितियों में जोखिम को कम करने के लिए गतिशील स्टॉप सेट करने के लिए अस्थिरता संकेतक शामिल करें।
गलत ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने और ट्रेडिंग दक्षता में सुधार करने के लिए प्रवेश और निकास तर्क को अनुकूलित करें।

निष्कर्ष

इस रणनीति का समग्र तर्क स्पष्ट और लागू करने में आसान है। दीर्घकालिक होल्डिंग ट्रेडिंग के लिए रुझानों को ट्रैक करके, ड्रॉडाउन नियंत्रण अपेक्षाकृत उचित है। यह स्थिर रिटर्न की तलाश करने वाले निवेशकों के लिए उपयुक्त है। स्टॉप लॉस और स्थिति प्रबंधन को आगे अनुकूलित करने से अच्छे दीर्घकालिक स्थिर रिटर्न की उम्मीद की जा सकती है।

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Indicator Integrator Strat",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,currency="USD",initial_capital=662, overlay=false)

l = input(defval=170,title="Length for indicator")
s = input(title="Length of summation",defval=18)
a= sma(close,l)
r=roc(close,l)
k=close-a
sum = 0
for i = 0 to s
    sum := sum + k[i]
//plot(a,color=yellow,linewidth=2,transp=0)
//bc =  iff( sum > 0, white, teal)
//plot(sum,color=bc, transp=20, linewidth=3,style=columns)
//plot(sma(sum,3),color=white)
//hline(0)

inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na

////buyEntry = crossover(source, lower)
////sellEntry = crossunder(source, upper)
if sum>0
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")
if sum<0
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

strategy.initial_capital = 50000
plot(strategy.equity-strategy.initial_capital-strategy.closedtrades*.25/2, title="equity", color=red, linewidth=2)
hline(0)
//longCondition = sum>0
//exitlong = sum<0

//shortCondition = sum<0
//exitshort = sum>0

//strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
//strategy.close(id = "Long", when = exitlong)
//strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitlong)

//strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
//strategy.close(id = "Short", when = exitshort)
//strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitshort)

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