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बिल विलियम्स अद्भुत ऑसिलेटर ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-19 15:27:15
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अवलोकन

बिल विलियम्स अमेज़िंग ऑसिलेटर ट्रेडिंग रणनीति बिल विलियम्स द्वारा अपनी पुस्तक न्यू ट्रेडिंग डाइमेंशंस में प्रस्तावित सिफारिशों के आधार पर विकसित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। रणनीति एक ऑसिलेटर संकेतक का निर्माण करने के लिए तेज़ और धीमी गति से चलती औसत के बीच अंतर का उपयोग करती है और इसे एक हिस्टोग्राम के रूप में प्रदर्शित करती है, हिस्टोग्राम के रंग परिवर्तन के माध्यम से ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल सूचक भयानक ऑसिलेटर (एओ) है। इसका सूत्र हैः

एओ = एसएमए ((मध्य मूल्य, तेज लंबाई) - एसएमए ((मध्य मूल्य, धीमी लंबाई)

जहां मध्य मूल्य उच्च और निम्न कीमतों का औसत लेता है; तेज लंबाई तेजी से चलती औसत की अवधि का प्रतिनिधित्व करती है; धीमी लंबाई धीमी गति से चलती औसत की अवधि का प्रतिनिधित्व करती है।

एओ संकेतक तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच अंतर के माध्यम से विभिन्न समय पैमाने पर बाजार की कीमतों के दोलन को दर्शाता है। जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से अधिक होती है, तो यह संकेत देता है कि अल्पकालिक मूल्य गति दीर्घकालिक गति से अधिक मजबूत है और एक खरीद संकेत देता है। जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से कम होती है, तो यह संकेत देती है कि अल्पकालिक मूल्य गति दीर्घकालिक गति से कमजोर है और एक बिक्री संकेत देती है।

रणनीति वर्तमान अवधि की लंबी/छोटी मुद्रा को निर्धारित करने के लिए वर्तमान अवधि के वर्तमान अवधि के मूल्य और उसके पिछले अवधि के बीच अंतर का उपयोग करती है। हिस्टोग्राम पर उन्हें पहचानने के लिए विभिन्न रंगों का उपयोग किया जाता हैः नीला जब वर्तमान अवधि लंबी के लिए उपयुक्त है, पिछले अवधि की तुलना में अधिक है; लाल जब वर्तमान अवधि पिछली अवधि की तुलना में कम है, लघु के लिए उपयुक्त है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

सूचक के निर्माण के लिए चलती औसत के बीच अंतर का उपयोग मूल्य डेटा को चिकना करता है और बाजार शोर को फ़िल्टर करने में मदद करता है।
तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच का अंतर विभिन्न समय क्षितिज पर मूल्य प्रवृत्ति परिवर्तनों को कैप्चर करता है;
हिस्टोग्राम ने व्यापार की दिशा का आकलन करने में आसानी के लिए लंबी/छोटी स्थिति को दृश्य रूप से प्रस्तुत किया है।
विभिन्न व्यापारिक साधनों के लिए सूचक संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए अनुकूलन योग्य मापदंड।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

गलत पैरामीटर सेटिंग्स के परिणामस्वरूप अक्सर ट्रेडिंग सिग्नल हो सकते हैं, जिससे ओवरट्रेडिंग हो सकती है।
एओ संकेतक की अपेक्षाकृत जटिल संरचना के कारण यदि पैरामीटर ठीक से निर्धारित नहीं किए जाते हैं तो व्यापार के अवसरों को खो दिया जा सकता है;
सिग्नल एक स्रोत से आते हैं, अन्य संकेतकों से सत्यापन की कमी होती है।

उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए, मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है, संकेतक निर्माण को समायोजित किया जा सकता है, और सत्यापन के लिए अन्य संकेतकों का उपयोग किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए कुछ दिशाओं में शामिल हैंः

सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए तेज और धीमी गति से चलती औसत लंबाई का अनुकूलन करें;
एओ संकेतक के निर्माण के लिए विभिन्न प्रकार के चलती औसत का प्रयोग करें, जैसे ईएमए, एलडब्ल्यूएमए आदि;
एओ को बेहतर बनाने के लिए ट्रेंड-फॉलोइंग और ऑसिलेटिंग इंडिकेटर शामिल करें;
ट्रेड प्रति घाटे को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, बिल विलियम्स भयानक ऑसिलेटर ट्रेडिंग रणनीति प्रभावी रूप से तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच अंतर का उपयोग करके मूल्य प्रवृत्ति परिवर्तनों का न्याय करके अल्पकालिक उलट अवसरों की पहचान करती है। इस रणनीति की एक स्पष्ट अवधारणा है और इसे लागू करना आसान है। पैरामीटर अनुकूलन और अन्य संकेतकों के समावेश के साथ, इसमें अच्छा ट्रेडिंग प्रदर्शन प्राप्त करने की क्षमता है।

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//  Copyright by HPotter v1.0 29/12/2016
//    This indicator is based on Bill Williams` recommendations from his book 
//    "New Trading Dimensions". We recommend this book to you as most useful reading.
//    The wisdom, technical expertise, and skillful teaching style of Williams make 
//    it a truly revolutionary-level source. A must-have new book for stock and 
//    commodity traders.
//    The 1st 2 chapters are somewhat of ramble where the author describes the 
//    "metaphysics" of trading. Still some good ideas are offered. The book references 
//    chaos theory, and leaves it up to the reader to believe whether "supercomputers" 
//    were used in formulating the various trading methods (the author wants to come across 
//    as an applied mathemetician, but he sure looks like a stock trader). There isn't any 
//    obvious connection with Chaos Theory - despite of the weak link between the title and 
//    content, the trading methodologies do work. Most readers think the author's systems to 
//    be a perfect filter and trigger for a short term trading system. He states a goal of 
//    10%/month, but when these filters & axioms are correctly combined with a good momentum 
//    system, much more is a probable result.
//    There's better written & more informative books out there for less money, but this author 
//    does have the "Holy Grail" of stock trading. A set of filters, axioms, and methods which are 
//    the "missing link" for any trading system which is based upon conventional indicators.
//    This indicator plots the oscillator as a histogram where periods fit for buying are marked 
//    as blue, and periods fit for selling as red. If the current value of AC (Awesome Oscillator) 
//    is over the previous, the period is deemed fit for buying and the indicator is marked blue. 
//    If the AC values is not over the previous, the period is deemed fir for selling and the indicator 
//    is marked red.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy("Bill Williams. Awesome Oscillator (AO)")
nLengthSlow = input(34, minval=1, title="Length Slow")
nLengthFast = input(5, minval=1, title="Length Fast")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
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xSMA2_hl2 = sma(hl2, nLengthSlow)
xSMA1_SMA2 = xSMA1_hl2 - xSMA2_hl2
cClr = xSMA1_SMA2 > xSMA1_SMA2[1] ? blue : red
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	   iff(xSMA1_SMA2 < xSMA1_SMA2[1], -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xSMA1_SMA2, style=histogram, linewidth=1, color=cClr)

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