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हेकिन आशी और कौफमैन अनुकूलनशील चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-19 15:51:30
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अवलोकन

हेकिन एशी और काफमैन अनुकूलनशील चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति (एचएलसी 3 / काफमैन रणनीति) एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो हेकिन एशी मोमबत्तियों और काफमैन अनुकूलनशील चलती औसत (कामा) को जोड़ती है। यह ट्रेडिंग दिशा निर्धारित करने के लिए हेकिन एशी मोमबत्तियों और व्यापार संकेत फ़िल्टरिंग के लिए सहायक संकेतक के रूप में कामा का उपयोग करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के मुख्य घटक निम्नलिखित हैंः

  1. हेकिन आशि के खुलने और बंद होने की कीमतों की गणना करें। ये कीमतें मोमबत्तियों के शरीर के मध्य मूल्य को दर्शाती हैं और कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती हैं।

  2. काफमैन अनुकूली चलती औसत (कामा) की गणना करें। कामा अपनी चिकनी को गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है और तेज बाजार उतार-चढ़ाव के दौरान बहुत अधिक नहीं होगा।

  3. खरीद और बिक्री संकेतों का निर्धारण करने के लिए हेकिन आशि बंद और कामा के बीच संबंध की तुलना करें। जब हेकिन आशि बंद कामा के ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब हेकिन आशि बंद कामा के नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

  4. सीमाबद्ध बाजारों में गलत संकेतों से बचने के लिए प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करने के लिए ADX संकेतक जोड़ें।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ हेकिन आशी मोमबत्तियों और कामा के दोहरे फ़िल्टर है, जो शोर वाले ट्रेडों और गलत संकेतों को बहुत कम कर सकता है। विशिष्ट लाभ हैंः

  1. हेकिन आशी मोमबत्तियों में स्वयं कुछ अल्पकालिक उतार-चढ़ावों को फ़िल्टर करने के लिए शोर कम करने की क्षमता होती है।
  2. कामा एसएमए और ईएमए से अधिक संवेदनशील है और प्रमुख स्तरों पर प्रवृत्ति परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से ट्रैक कर सकता है।
  3. हेकिन आशी और कामा दोहरे फिल्टर का संयोजन त्रुटियों को कम कर सकता है।
  4. ADX सूचक को गलत संकेतों से बचने के लिए प्रवृत्ति की ताकत निर्धारित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
  5. ट्रेडिंग सिग्नल प्रत्यक्ष और लचीले ढंग से संचालित करने में आसान हैं।

जोखिम विश्लेषण

  1. कुछ बाजारों में गलत संकेत हो सकते हैं। इस जोखिम से बचने के लिए मापदंडों को तदनुसार समायोजित किया जाना चाहिए।
  2. अत्यधिक संवेदनशील मापदंडों को आसानी से चोटियों का पीछा कर सकते हैं और तल को मार सकते हैं।
  3. दीर्घकालिक रुझान वाले बाजारों में, KAMA कुछ हद तक मूल्य परिवर्तनों से पीछे रह सकता है। रुझान की स्थिरता निर्धारित करने के लिए ADX को मिलाया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सबसे अच्छा फ़िल्टरिंग स्थितियों को खोजने के लिए हेकिन आशी बंद और कामा मापदंडों का अनुकूलन करें।
  2. यह सुनिश्चित करने के लिए कि ट्रेडिंग सिग्नल केवल तब उत्पन्न होते हैं जब ट्रेंड स्थिर होता है, ADX जैसे ट्रेंड जजिंग इंडिकेटर जोड़ें।
  3. स्टॉप लॉस मानकों को निर्धारित करने के लिए बोलिंगर बैंड जैसे अन्य सहायक संकेतकों को मिलाएं।
  4. इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए विभिन्न उत्पादों पर मापदंडों की स्थिरता का परीक्षण करें।

सारांश

हेकिन आशी और कौफमैन अनुकूलनशील चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति एक दोहरी फ़िल्टर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह प्रभावी रूप से शोर ट्रेडों को फ़िल्टर करने और गलत संकेतों को कम करने के लिए हेकिन आशी मोमबत्तियों की शोर कम करने की क्षमता और KAMA के तेजी से ट्रेंड परिवर्तनों को जोड़ती है। यह मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को ट्रैक करने के लिए उपयुक्त है। पैरामीटर अनुकूलन, सहायक संकेतकों द्वारा पुष्टि, आदि के माध्यम से रणनीति को स्थिरता और लाभप्रदता के मामले में और बढ़ाया जा सकता है।

/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//Heikin/Kaufman   by Marco

strategy("HLC3/Kaufman Strategy ",shorttitle="HLC3/KAU",overlay=true)
res1 = input(title="Hlc3 Time Frame", defval="D")
test = input(1,"Hlc3 Shift")
sloma = input(20,"Slow EMA Period")

//Kaufman MA
Length = input(5, minval=1)
xPrice = input(hlc3)
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input(2.5,step=.5)
Slowend = input(20)
nfastend = 2/(Fastend + 1)
nslowend = 2/(Slowend + 1)
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))

//Heikin Ashi Open/Close Price
//ha_t = heikinashi(tickerid)
//ha_close = request.security(ha_t, period, nAMA)
//mha_close = request.security(ha_t, res1, hlc3)
bha_close = request.security(syminfo.ticker, timeframe.period, nAMA)
bmha_close = request.security(syminfo.ticker, res1, hlc3)

//Moving Average
//fma = ema(mha_close[test],1)
//sma = ema(ha_close,sloma)
//plot(fma,title="MA",color=black,linewidth=2,style=line)
//plot(sma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
bfma = ema(bmha_close[test],1)
bsma = ema(bha_close,sloma)
plot(bfma,title="MA",color=black,linewidth=2,style=line)
plot(bsma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
//Strategy
//golong =  crossover(fma,sma) 
//goshort =   crossunder(fma,sma)
golong =  crossover(bfma,bsma) 
goshort =   crossunder(bfma,bsma)
strategy.entry("Buy",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Sell",strategy.short,when = goshort)
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