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पैराबोलिक एसएआर और ईएमए ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-22 13:04:55
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अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार बाजार में प्रवेश करने की प्रवृत्ति की दिशा और समय की पहचान करने के लिए पैराबोलिक एसएआर और ईएमए दोनों संकेतकों का उपयोग करना है। वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए पैराबोलिक एसएआर का उपयोग किया जाता है, और बाजार में प्रवेश करने के विशिष्ट समय को निर्धारित करने में सहायता करने के लिए ईएमए का उपयोग किया जाता है। जब एसएआर मूल्य से ऊपर होता है, तो यह एक भालू बाजार होता है। जब एसएआर मूल्य से नीचे होता है, तो यह एक बैल बाजार होता है। बाजार में प्रवेश करते समय, यह भी आवश्यक है कि प्रवृत्ति बनने से पहले ईएमए को तोड़ने के लिए मूल्य। इस समय, बाजार में प्रवेश करने के लिए प्रवृत्ति की दिशा का पालन करें।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य संकेतक पैराबोलिक एसएआर है, जो एक तकनीकी विश्लेषण उपकरण है जो कीमतों को ट्रैक कर सकता है और प्रवृत्ति उलट को न्याय कर सकता है। इसका गणना सूत्र अधिक जटिल है, लेकिन सिद्धांत सरल और सहज है। एसएआर संकेतक लगातार अपनी स्थिति को समायोजित करता है ताकि हमेशा कीमत के पीछे रहे। जब कीमत उलट जाती है, तो यह तुरंत अपनी स्थिति को कीमत के दूसरी तरफ समायोजित करेगा। इसलिए, वर्तमान दिशा प्रवृत्ति का न्याय करने के लिए कीमत के सापेक्ष एसएआर संकेतक की स्थिति का निरीक्षण करें।

इस रणनीति की सहायता करने वाला एक अन्य संकेतक ईएमए है। एसएआर के विपरीत, ईएमए रुझानों की स्थिरता का न्याय करने के लिए अधिक उपयुक्त है। बाजार में प्रवेश करने से पहले ईएमए को तोड़ने के लिए कीमत की आवश्यकता करके, कुछ शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है। और ईएमए का उपयोग उलट संकेतों की पुष्टि करने के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जब कीमत बढ़ते रुझान ईएमए को तोड़ती है, तो यह प्रवृत्ति उलट का संकेत होने की संभावना है।

संक्षेप में, इस रणनीति के विशिष्ट व्यापार नियम इस प्रकार हैं:

रुझान की दिशा निर्धारित करने के लिए एसएआर का प्रयोग करें। कीमत से ऊपर एसएआर मंदी बाजार है और कीमत से नीचे तेजी बाजार है
जब कीमत बुल मार्केट में ईएमए से अधिक हो तब लाँग जाएं; जब कीमत बियर मार्केट में ईएमए से कम हो तब शॉर्ट जाएं
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए SAR मूल्य पर स्टॉप लॉस सेट करें

पैराबोलिक एसएआर के माध्यम से प्रमुख प्रवृत्ति निर्धारित करके और ईएमए के साथ भ्रामक संकेतों को फ़िल्टर करके, जोखिम को नियंत्रित करते हुए प्रवृत्ति को लॉक करना और प्रभावी प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्राप्त करना संभव है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित मुख्य लाभ हैंः

मजबूत प्रवृत्ति ट्रैकिंग क्षमता। एसएआर प्रवृत्ति उलटों का न्याय करने के लिए बहुत संवेदनशील है और प्रभावी रूप से प्रवृत्ति दिशाओं में लॉक कर सकते हैं।
उच्च सटीकता. ईएमए शोर को फ़िल्टर करता है और जाल से बचता है.
उचित जोखिम नियंत्रण. एसएआर के साथ स्टॉप लॉस सेट करना एकल हानि को नियंत्रित करता है.
लागू करने में आसान। रणनीति के नियम सरल और स्पष्ट हैं, समझने और लागू करने में आसान हैं।

सामान्य तौर पर, यह रणनीति कई संकेतकों के लाभों को एकीकृत करती है, जबकि प्रवृत्ति को पकड़ते हुए यह प्रभावी जोखिम नियंत्रण भी प्राप्त करती है, और यह एक स्थिर प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है जिसे मास्टर करना आसान है।

जोखिम विश्लेषण

यद्यपि इस रणनीति के कई फायदे हैं, लेकिन अभी भी कुछ जोखिम हैं जिन्हें वास्तविक संचालन के दौरान सुरक्षित रखने की आवश्यकता है। मुख्य जोखिम हैंः

रुझान उलटा होने का जोखिम. जब रुझान उलटा होता है, तो रणनीति समय पर नुकसान को रोक नहीं सकती है, जिससे अधिक नुकसान हो सकता है.
सीमाबद्ध बाजार जोखिम सीमाबद्ध बाजारों में, रणनीति में कई छोटे नुकसान होंगे।
पैरामीटर अनुकूलन जोखिमः SAR और EMA की पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं और इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए बार-बार परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।

उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलन किया जा सकता हैः

रुझान उलटने के समय को निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों को मिलाएं और अधिक संवेदनशील स्टॉप लॉस बिंदु निर्धारित करें।
अस्थिर बाजारों में लगातार खुलने से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ें।
पैरामीटर संयोजनों को अनुकूलित करने और इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम और अन्य साधनों का उपयोग करें।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने के लिए, निम्नलिखित पहलुओं पर विचार करें:

पैरामीटर सेटिंग्स को अनुकूलित करें. इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए ईएमए और एसएआर के मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम जैसे तरीकों का उपयोग किया जा सकता है।
प्रवृत्ति निर्णय उपकरण जोड़ें। प्रवृत्ति की पुष्टि करने और सटीकता में सुधार करने के लिए अन्य संकेतक जैसे एमएसीडी और बोलिंगर बैंड जोड़े जा सकते हैं।
गतिशील स्टॉप लॉस सेट करें। अधिक लचीले स्टॉप के लिए एटीआर जैसे संकेतकों के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस बिंदु सेट करें।
व्यापार लागतों पर विचार करें। पूर्ण रिटर्न के बजाय शुद्ध लाभ को अनुकूलित करने के लिए फिसलने और कमीशन मापदंडों को पेश करें।
बहु-स्तरीय प्रवेश और निकास अधिक जटिल बहु-स्तरीय प्रवेश और निकास तंत्र को विभिन्न रुझान चरणों में चरणों में पदों का निर्माण या हानि रोकने के लिए सेट किया जा सकता है।

उपरोक्त अनुकूलन के साथ, प्रवृत्ति का पालन करते हुए, रणनीति को अधिक स्थिरता, अधिक सटीक निर्णय और मजबूत जोखिम नियंत्रण क्षमता प्राप्त करने की उम्मीद की जा सकती है, जिससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

सारांश

पैराबोलिक एसएआर और ईएमए ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति ट्रेंड की दिशा और प्रवेश के समय का न्याय करने के लिए कई संकेतकों के लाभों को एकीकृत करती है। एसएआर को स्टॉप लॉस बिंदु के रूप में सेट करने के साथ, जोखिम नियंत्रण में है। यह एक अपेक्षाकृत स्थिर मात्रात्मक रणनीति है। इस रणनीति के उच्च निर्णय सटीकता और आसान महारत जैसे फायदे हैं। लेकिन कुछ जोखिम भी हैं। बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मापदंडों और स्टॉप लॉस विधियों के आगे अनुकूलन की आवश्यकता है। यह निवेशकों के संदर्भ और सीखने के लायक है।

/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Parabolic SAR Strategy w/ EMA", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


emalength = input(100 , "EMA Length")
emaoffset = input(0.00, "EMA Offset %")
start = input(0.015)
increment = input(0.005)
maximum = input(0.2)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
 
// From Date Inputs
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 1970)
 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
 
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
 
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

psar = sar(start, increment, maximum)
ema = ema(close, emalength)
offset = (emaoffset / 100) * ema

// Signals
psar_long  = high[1] < psar[2] and high > psar[1] 
psar_short = low[1]  > psar[2] and low  < psar[1] 

// Plot PSAR
plotshape(psar, location = location.absolute, style = shape.cross, size = size.tiny, color = low < psar[1] and not psar_long ? green : red)

//Plot EMA
plot(ema)

if(psar_long)
    strategy.close("Short")
    
if(psar_short)
    strategy.close("Long")

if (psar < low and time_cond and close > ema + offset)
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", stop = psar)
   
if (psar > high and time_cond and close < ema - offset)
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", stop = psar)

if (not time_cond)
    strategy.close_all()

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