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दोहरी मूविंग एवरेज रिवर्स रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-15 16:38:33
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अवलोकन

यह एक अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति है जो बाजार के उलटफेरों को निर्धारित करने के लिए दोहरी चलती औसत का उपयोग करती है। यह पिछले तीन मोमबत्तियों की बार के समापन संबंध की जांच करके वर्तमान अपट्रेंड या डाउनट्रेंड का न्याय करती है। जब एक प्रवृत्ति उलटफेर का पता लगाया जाता है, तो उपयुक्त लंबी या छोटी स्थिति ली जाती है। इस बीच, रणनीति शॉर्ट सिग्नल को फ़िल्टर करने और ट्रेडिंग जोखिम को कम करने के लिए एक सरल चलती औसत का भी उपयोग करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य निर्णायक पिछले तीन मोमबत्तियों के बंद होने की कीमत का संबंध है। यदि पिछले तीन बार सभी काले मोमबत्तियां हैं, तो यह माना जाता है कि वर्तमान में एक गिरावट की प्रवृत्ति है; यदि पिछले तीन बार सभी सफेद मोमबत्तियां हैं, तो यह माना जाता है कि वर्तमान में एक वृद्धि की प्रवृत्ति है। जब एक बड़ी सफेद मोमबत्ती एक गिरावट की प्रवृत्ति के बाद दिखाई देती है, तो लंबी; जब एक बड़ी काली मोमबत्ती एक वृद्धि की प्रवृत्ति के बाद दिखाई देती है, तो छोटी जाती है।

लॉन्ग के लिए विशिष्ट निर्णय तर्क यह हैः यदि पिछले तीन कैंडलस्टिक बार सभी काले मोमबत्तियाँ हैं, और अंतिम कैंडलस्टिक बार एक बड़ी काली मोमबत्ती है, तो लंबे समय तक जाएं। समापन तर्क तब स्थिति को बंद करना है जब कीमत पिछले कैंडलस्टिक बार के उच्चतम बिंदु को तोड़ती है।

शॉर्ट जाने के लिए विशिष्ट निर्णय तर्क हैः यदि पिछले तीन कैंडलस्टिक बार सभी सफेद मोमबत्तियां हैं, और अंतिम कैंडलस्टिक बार एक बड़ी सफेद मोमबत्ती है, और कीमत सरल चलती औसत से नीचे है, तो शॉर्ट जाएं। समापन तर्क स्थिति को बंद करना है जब कीमत पिछले कैंडलस्टिक बार के सबसे निचले बिंदु को तोड़ती है।

चलती औसत की लंबाई और बड़ी सफेद और काली मोमबत्तियों का न्याय करने के लिए परिमाण उपयोगकर्ता इनपुट द्वारा निर्धारित किए जाते हैं।

रणनीति के फायदे

  1. बाजार में बदलाव के बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए मोमबत्तियों के पैटर्न का उपयोग करें, प्रवृत्ति में एक दूसरे का पीछा करने से बचें, और नुकसान को कम करें।

  2. संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए चलती औसत को मिलाएं और लक्ष्य रैली के दौरान समय से पहले शॉर्ट होने से बचें।

  3. रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और संशोधित करना आसान है।

  4. अनुकूलन योग्य मापदंड विभिन्न किस्मों और समय चक्रों के अनुरूप हैं।

  5. कुछ परिस्थितियों में, अल्पकालिक समायोजन के अवसरों को समय पर पकड़ना फायदेमंद होता है।

रणनीति के जोखिम

  1. बाजार में लगातार तीन बड़ी काले या सफेद मोमबत्तियां हो सकती हैं जो एक झूठी उलटफेर का कारण बनती हैं, यदि पदों को लिया जाता है तो नुकसान होता है। इस जोखिम को कम करने के लिए सख्त उलटफेर मानदंड निर्धारित करें।

  2. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस प्वाइंट सेट करें।

  3. गलत पैरामीटर सेटिंग्स से ओवर-ट्रेडिंग या खोए हुए अवसरों का कारण बन सकता है। पैरामीटर को बार-बार परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

  4. जब व्यापक बाजार में बहुत उतार-चढ़ाव होता है तो फंसना आसान होता है। गलत निर्णय से बचने के लिए सफेद/काला मोमबत्ती निर्धारण के मानकों को बढ़ाएं।

रणनीति का अनुकूलन

  1. निर्णय की सटीकता में सुधार के लिए उलटा निर्धारण करने के लिए कैंडलस्टिक पैटर्न के साथ अधिक जटिल संकेतकों का उपयोग करें, जैसे कि बीओएलएल, एमएसीडी, आदि।

  2. वॉल्यूम की कमी से बचने के लिए कैंडलस्टिक पैटर्न के साथ संयुक्त ट्रेडिंग वॉल्यूम या अस्थिरता संकेतक जोड़ें।

  3. स्टॉप लॉस लॉजिक जोड़ें. निश्चित बिंदु या ट्रैकिंग स्टॉप लॉस सेट करें.

  4. सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें.

  5. इष्टतम अनुप्रयोग वातावरण खोजने के लिए अधिक किस्मों और चक्र डेटा का परीक्षण करें।

सारांश

सामान्य तौर पर, यह रणनीति एक अपेक्षाकृत सार्वभौमिक अल्पकालिक रणनीति है जो सरल संकेतकों का उपयोग करके अल्पकालिक बाजार उलटफेर को पकड़ती है। इसके फायदे समझने में आसान, स्पष्ट तर्क, और कुछ अनुकूलन के माध्यम से अच्छे परिणाम हैं। लेकिन कुछ विशिष्ट उलटफेर रणनीति जोखिम भी हैं जिन्हें रोकने के लिए स्टॉप लॉस, सख्त रिवर्स मानदंड आदि जैसे साधनों की आवश्यकता होती है। यह सीखने और अभ्यास करने के लिए मात्रात्मक व्यापार के लिए एक परिचयात्मक रणनीति के रूप में कार्य कर सकता है।


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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/
// © stormis
// Based on strategy by hackertrader (original idea by QuantpT)

//@version=5
strategy(title="Mean reversion", shorttitle="MeanRev", precision=16 , overlay=true)

moveLimit = input(70)
maLength = input(200)

ma = ta.sma(close, maLength)

downBar = open > close
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isBigMoveDown = ((open - close) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
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strategy.entry("Entry Long", strategy.long, when=isLongBuy)
strategy.close("Entry Long", when=isLongExit)

strategy.entry("Entry Short", strategy.short, when=close < ma and isShortBuy)
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plot(ma, color=color.gray)

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