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ईवीडब्ल्यूएमए की रणनीति का अनुसरण करना

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-12 16:00:37
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अवलोकन

यह रणनीति EVWMA सूचक पर आधारित एक सरल प्रवृत्ति के बाद की रणनीति के रूप में डिज़ाइन की गई है। यह EVWMA सूचक के निर्माण के लिए तेज रेखा और धीमी रेखा का उपयोग करता है। एक लंबी स्थिति तब खोली जाएगी जब तेज रेखा धीमी रेखा को पार करती है, और एक छोटी स्थिति तब खोली जाएगी जब तेज रेखा धीमी रेखा से नीचे पार करती है, प्रवृत्ति का पालन करने के लिए।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मुख्य संकेतक EVWMA है, अर्थात् लोचदार वॉल्यूम वेटेड मूविंग एवरेज। यह अपनी अवधि की गणना करके बाजार की प्रवृत्ति को गतिशील रूप से प्रतिबिंबित करने के लिए मूल्य और मात्रा दोनों की जानकारी को शामिल करता है।

विशेष रूप से, फास्ट लाइन की अवधि की गणना हाल के 10 बार और स्लो लाइन के लिए 20 बार की मात्रा के योग के रूप में की जाती है। प्रत्येक बार के EVWMA की गणना (पिछले बार EVWMA × (पीरियड लंबाई - वर्तमान बार की मात्रा) + वर्तमान बार की बंद कीमत × वर्तमान बार की मात्रा) / अवधि की लंबाई के रूप में की जाती है। इस तरह, यह मूल्य और मात्रा दोनों की जानकारी को जोड़ती है।

जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के ऊपर से गुजरती है, तो यह इंगित करता है कि खरीदारी की शक्ति लंबी होने के लिए मजबूत हो रही है। जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के नीचे से गुजरती है, तो यह इंगित करती है कि बिक्री की शक्ति छोटी होने के लिए मजबूत हो रही है। तेज और धीमी लाइनों के इस तरह के संयोजन के साथ, रणनीति गतिशील रूप से प्रवृत्ति का पालन करने के लिए बाजार की प्रवृत्ति को पकड़ सकती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ ईवीडब्ल्यूएमए संकेतक के गतिशील अवधि डिजाइन में निहित है ताकि मूल्य और मात्रा में परिवर्तनों का तेजी से जवाब दिया जा सके, जिससे वास्तविक समय में बाजार की प्रवृत्ति को कैप्चर किया जा सके, जो प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों के लिए बहुत उपयुक्त है। इसके अलावा, पारंपरिक चलती औसत की तुलना में, इसमें मूल्य और मात्रा दोनों की जानकारी शामिल है, जो झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर कर सकती है।

जोखिम और समाधान

इस रणनीति का मुख्य जोखिम ईवीडब्ल्यूएमए संकेतक की अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स है। यदि तेज और धीमी रेखाओं की अवधि ठीक से सेट नहीं की जाती है, तो यह अत्यधिक झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है। इसके अलावा, प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों में खुद कुछ नुकसान होते हैं जब बाजार की प्रवृत्ति तेजी से उलट जाती है।

इन समस्याओं को हल करने के लिए, हम मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं और सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए तेज और धीमी लाइनों की गणना अवधि को समायोजित कर सकते हैं। इसके अलावा, नुकसान के जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप लॉस सेट किया जा सकता है। समय के आसपास जब महत्वपूर्ण बाजार उलट होने की संभावना है जैसे कि महत्वपूर्ण डेटा रिलीज़, हम इस अवधि के दौरान ट्रेडों से बचने के लिए रणनीति को अस्थायी रूप से निलंबित करने पर विचार कर सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के आगे अनुकूलन के लिए जगह है। उदाहरण के लिए, संकेतों की पुष्टि करने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम के ब्रेकआउट, बोलिंगर बैंड आदि जैसे अन्य संकेतकों को शामिल किया जा सकता है, जिससे रणनीति की स्थिरता बढ़ जाती है। इसके अलावा, विभिन्न उत्पादों और समय अवधि में इष्टतम पैरामीटर मान भिन्न हो सकते हैं। वास्तविक समय के डेटा के आधार पर मापदंडों को समायोजित करने के लिए एक अनुकूलन पैरामीटर अनुकूलन तंत्र स्थापित किया जा सकता है।

व्यापारिक पहलुओं पर, जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए गतिशील स्टॉप लॉस, ट्रैलिंग स्टॉप लॉस और अन्य साधनों को भी डिज़ाइन किया जा सकता है। इसके अलावा, एक अनुकूलन पैरामीटर तंत्र विभिन्न उत्पादों और समय अवधि में इष्टतम मापदंड प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

सारांश

यह रणनीति EVWMA सूचक के गतिशील अवधि डिजाइन का लाभ उठाती है और एक प्रभावी प्रवृत्ति के बाद की रणनीति बनाने के लिए मात्रा की जानकारी को शामिल करती है। यह मूल्य परिवर्तनों का तेजी से जवाब दे सकती है और बाजार के रुझानों को पकड़ सकती है। पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण उपायों आदि के साथ, रणनीति की स्थिरता में और सुधार किया जा सकता है। इस रणनीति के पीछे का तर्क अभिनव है और आगे की खोज और अनुप्रयोग के लायक है।

/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
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basePeriod: 1h
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*/

//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA Cross Strategy", shorttitle="EVWMA Cross", overlay=true)

// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length", type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length", type = input.integer)

// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)

// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)

// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)

// Plot 
plot(fast_evwma, title = "EVWMA Fast", linewidth = 2, color = color.red)
plot(slow_evwma, title = "EVWMA Slow", linewidth = 2, color = color.green)

// Strategy
strategy.entry("Long",   true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))

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