पतवार चलती औसत और सच्ची सीमा पर आधारित रणनीति के बाद प्रवृत्ति

अवलोकन

इस रणनीति का मुख्य विचार हॉल मूविंग एवरेज और औसत सच्ची रेंज (एटीआर) को मिलाकर बाजार की प्रवृत्ति दिशाओं की पहचान करना है, और प्रवृत्ति दिशा की पुष्टि के बाद पदों में प्रवेश करना है। विशेष रूप से, यह एक निश्चित अवधि और पिछली अवधि के हॉल मूविंग एवरेज के बीच अंतर की गणना करता है। जब अंतर बढ़ता है, तो यह एक तेजी की प्रवृत्ति को इंगित करता है; जब अंतर घटता है, तो यह एक मंदी की प्रवृत्ति को इंगित करता है। साथ ही, एटीआर सूचकांक का उपयोग आयाम निर्धारित करने के लिए किया जाता है। यह तब पदों में प्रवेश करता है जब प्रवृत्ति की पुष्टि होती है और आयाम विस्तार करता रहता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से दो प्रकार के संकेतकों पर आधारित है: Hull Moving Average और ATR।

हॉल मूविंग एवरेज अमेरिकी वायदा व्यापारी एलन हॉल द्वारा विकसित एक ट्रेंड-फॉलोइंग संकेतक है। मूविंग एवरेज के समान, हॉल मूविंग एवरेज में अधिक संवेदनशीलता है और कीमत परिवर्तन और रुझानों को तेजी से पकड़ सकता है। रणनीति हॉल मूविंग एवरेज की अवधि को नियंत्रित करने के लिए एक समायोज्य पैरामीटर hullLength सेट करती है। वर्तमान अवधि के हॉल एमए और पिछली अवधि के बीच अंतर की गणना करके, यह वर्तमान मूल्य प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करती है।

एटीआर का अर्थ औसत वास्तविक सीमा है। यह दैनिक मूल्य उतार-चढ़ाव के आयाम को दर्शाता है। जब अस्थिरता बढ़ जाती है, तो एटीआर बढ़ जाती है; जब अस्थिरता घटती है, तो एटीआर गिर जाती है। रणनीति एटीआर गणना को नियंत्रित करने के लिए एटीआर लेंथ और एटीआर स्मूथिंग जैसे मापदंडों को सेट करती है। और एटीआर को प्रविष्टियों के लिए एक संदर्भ के रूप में चार्ट पर प्लॉट किया जाता है।

विशेष रूप से, रणनीति तर्क हैः

1. वर्तमान अवधि के लिए Hull MA (HullLength) और पिछली अवधि के लिए Hull MA की गणना करें।
2. अंतर की गणना करें: hullDiff = currentHullMA - previousHullMA
3. जब hullDiff > 0 होता है, तो यह एक तेजी की प्रवृत्ति को दर्शाता है। जब hullDiff < 0, तो यह एक मंदी की प्रवृत्ति को दर्शाता है।
4. एक अवधि के एटीआर (atrLength) की गणना एक आयाम बेंचमार्क के रूप में की जाती है।
5. जब तेजी की प्रवृत्ति की पहचान की जाती है और एटीआर > मूल्य > अवधि की कीमतें लंबी हो जाती हैं, तो लंबी हो जाती हैं।
6. निकट संकेतों को निर्धारित करने के लिए hullDiff के सकारात्मक/नकारात्मक का प्रयोग करें।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के फायदे:

1. रुझान निर्णय और अस्थिरता सूचकांक को मिलाकर, यह तब पदों में प्रवेश कर सकता है जब मूल्य प्रवृत्ति स्पष्ट हो और सीमा-बंद बाजारों में विप्सॉव से बचने के लिए अस्थिरता बढ़ जाती है।
2. हुल एमए मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है और नए रुझानों की दिशाओं को जल्दी से पहचान सकता है।
3. एटीआर बाजार की अस्थिरता और गर्मी को दर्शाता है, जो प्रवेश के समय के लिए मार्गदर्शन प्रदान करता है।
4. सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजनों के लिए कई समायोज्य मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिमः

1. हुल एमए और एटीआर दोनों ही झूठे ब्रेकआउट से पूरी तरह से बच नहीं सकते हैं और इस प्रकार फंसने का खतरा है।
2. अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से ओवर-ट्रेडिंग या अपर्याप्त संवेदनशीलता हो सकती है, जिससे रणनीति की प्रभावशीलता कम हो सकती है।
3. यह तेज स्पाइक या क्रैश जैसी हिंसक मूल्य गतिविधियों को प्रभावी ढंग से संभाल नहीं सकता है।

समाधान:

1. झूठे ब्रेकआउट से फंसने से बचने के लिए उचित स्टॉप लॉस सेट करें।
2. विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुरूप मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन करें।
3. जब आप हिंसक अस्थिरता का सामना करते हैं तो रणनीति को निलंबित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

अनुकूलन के लिए अभी भी काफी जगह हैः

1. वर्तमान बाजारों के लिए इष्टतम सेटिंग्स खोजने के लिए विभिन्न hullLength मापदंडों का परीक्षण करें।
2. बाजार की गर्मी को बेहतर ढंग से समझने के लिए एटीआर अवधि के संयोजनों का परीक्षण करें।
3. यह देखने के लिए विभिन्न एटीआर चिकनाई विधियों का प्रयास करें कि कौन सा सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है।
4. एटीआर के साथ संयुक्त प्रतिक्रिया जैसे अन्य अस्थिरता संकेतकों के साथ प्रवेश स्थितियों को अनुकूलित करें।
5. फंसने से बचने के लिए स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें.

निष्कर्ष

यह रणनीति हुल एमए की प्रवृत्ति के बाद की क्षमता और एटीआर की गर्मी निर्णय क्षमता को एकीकृत करती है। यह कुछ अमान्य संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए प्रवृत्ति की पुष्टि होने और अस्थिरता बढ़ने पर पदों में प्रवेश करती है। पैरामीटर अनुकूलन और बेहतर जोखिम प्रबंधन के माध्यम से आगे सुधार प्राप्त किया जा सकता है। सारांश में, यह रणनीति प्रवृत्ति ट्रैकिंग और गर्मी निर्णय के कई कारकों को जोड़ती है। जब पैरामीटर ठीक से समायोजित होते हैं, तो यह अच्छे परिणाम दे सकती है।