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HYE औसत रिवर्सन SMA रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-15 16:51:23
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अवलोकन

एचवाईई मीन रिवर्सन एसएमए रणनीति एक साधारण चलती औसत और सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई) का उपयोग करने वाली एक औसत रिवर्सन ट्रेडिंग रणनीति है। यह खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है जब कीमत एक निश्चित प्रतिशत द्वारा चलती औसत से विचलित होती है, आरएसआई संकेतक फ़िल्टरिंग के साथ संयुक्त होती है। यह एक अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्यतः निम्नलिखित नियमों पर आधारित है:

जब 2-पीरियड सरल चलती औसत 5-पीरियड सरल चलती औसत से 3% कम हो जाती है, तो यह माना जाता है कि कीमत औसत से विचलित होती है और एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
जब 2-पीरियड एसएमए 5-पीरियड एसएमए को पार करता है, तो यह माना जाता है कि मूल्य औसत पर लौटता है और एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
5-अवधि आरएसआई के घातीय चलती औसत के साथ संयुक्त, केवल खरीद संकेत उत्पन्न होते हैं जब आरएसआई 30 से नीचे होता है और बेचने के संकेत जब आरएसआई 70 से ऊपर होता है, अनावश्यक व्यापार से बचने के लिए।

मुख्य विचार अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव का उपयोग करके औसत प्रतिवर्तन अवसरों को पकड़ना है। खरीदें जब कीमत एक निश्चित प्रतिशत तक गिरती है, बेचें जब कीमत मुविंग एवरेज के करीब लौटती है, लाभ कमाने के लिए। इस बीच, आरएसआई संकेतक कुछ शोर ट्रेडिंग संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान कर सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

कम निगरानी लागत के साथ लागू करने के लिए सरल।
चलती औसत से मूल्य विचलन का उपयोग करके अल्पकालिक औसत प्रतिगमन अवसरों को पकड़ता है। ऐतिहासिक रूप से अच्छा बैकटेस्ट प्रदर्शन।
आरएसआई संकेतक शोर व्यापार को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है और चोटियों और हत्या घाटियों का पीछा करने से बच सकता है।
लचीला पैरामीटर समायोजन विभिन्न बाजार वातावरण के अनुकूल।
केवल लंबी, केवल छोटी या दोनों दिशाओं में विभिन्न वरीयताओं के अनुरूप व्यापार का समर्थन करता है।

जोखिम विश्लेषण

कुछ जोखिम भी हैं:

औसत प्रतिगमन मूल्य के चलती औसत पर लौटने पर निर्भर करता है। यदि मूल्य में भारी बदलाव होते हैं तो उच्च स्टॉप लॉस जोखिम होते हैं।
अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से ओवर-ट्रेडिंग या खोए हुए अवसर हो सकते हैं।
प्रदर्शन बाजार के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है। रेंज-बाउंड और अस्थिर बाजारों में कम प्रदर्शन करता है।

विरोधी उपाय:

एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस सेट करें।
मापदंडों को धीरे-धीरे अनुकूलित करें और जोखिम-समायोजित रिटर्न का मूल्यांकन करें।
अनुकूलन क्षमता बढ़ाने के लिए स्टॉक सूचकांक के साथ मिलाएं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न चलती औसत संयोजनों का परीक्षण करें।
रुझानों की पहचान करने और जीत दर में सुधार करने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करने का प्रयास करें।
अधिकतम निकासी को कम करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।
लाभ कारकों में सुधार के लिए प्रवेश और निकास नियमों को अनुकूलित करें।
अनुकूलनशील मापदंडों के निर्माण के लिए मशीन लर्निंग तकनीक को अपनाएं।

निष्कर्ष

एचवाईई मीन रिवर्शन एसएमए रणनीति एक सरल और व्यावहारिक अल्पकालिक औसत रिवर्सन रणनीति है। यह आरएसआई संकेतक के साथ शोर को फ़िल्टर करके ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए चलती औसत से मूल्य विचलन का उपयोग करती है। इसने अच्छा बैकटेस्ट प्रदर्शन प्रदर्शित किया। रणनीति को विभिन्न बाजार वातावरण के अनुकूल समायोज्य मापदंडों के साथ लागू करना आसान है। लेकिन रिवर्सन और स्टॉप लॉस जोखिमों की अनिश्चितता को ध्यान में रखा जाना चाहिए, जिससे विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए उचित अनुकूलन की आवश्यकता होती है। कुल मिलाकर, यह मात्रात्मक ट्रेडिंग के लिए एक अच्छा संदर्भ औसत रिवर्सन रणनीति टेम्पलेट प्रदान करता है।

/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4

strategy("HYE Mean Reversion SMA [Strategy]", overlay = true )
  
//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
tradeDirection = input(title="Trade Direction", type=input.string,
     options=["Long Only", "Short Only", "Both"], defval="Long Only") 
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)
percentAboveToSell = input(title = "Percent above to sell %", defval = 3)
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2)
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30)
rsiLevelforSell = input(title = "Minimum Rsi Level for Sell", defval = 70)
     
longOK  = (tradeDirection == "Long Only") or (tradeDirection == "Both")
shortOK = (tradeDirection == "Short Only") or (tradeDirection == "Both")

// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2020, minval=1800, maxval=2100)

endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
     defval=31, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=12, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
     
inDateRange = true

//Strategy calculation 
rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA   = ema(rsiValue, 5)
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]
sellMA = ((100 + percentAboveToSell) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and inDateRange and longOK)
    strategy.entry("BUY", strategy.long) 

if(crossover(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
    strategy.close("BUY")

if(crossover(smallMA, sellMA) and rsiEMA > rsiLevelforSell and inDateRange and shortOK)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)

if(crossunder(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
    strategy.close("SELL")

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