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दोहरी चलती औसत रिवर्स ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-20 17:08:43
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अवलोकन

डबल मूविंग एवरेज रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में मूविंग एवरेज क्रॉसओवर का उपयोग करती है। यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल बनाने और बाजार रिवर्सल अवसरों को पकड़ने के लिए एमएसीडी संकेतक के तेज और धीमे मूविंग एवरेज अंतर और इसके सिग्नल लाइन के साथ-साथ ट्रेडिंग वॉल्यूम के लंबे / छोटे अनुपात को जोड़ती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से फास्ट लाइन और स्लो लाइन के बीच संबंध का न्याय करती है। यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के ऊपर पार करती है, और एक बिक्री संकेत जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के नीचे पार करती है। इसके अलावा, यह एमएसीडी अंतर मूल्य की लंबी / छोटी स्थिति के आधार पर बाजार की लंबी / छोटी स्थिति का भी व्यापक रूप से न्याय करता है, अंतर और संकेत लाइन के बीच संबंध, व्यापारिक मात्रा की लंबी / छोटी स्थिति, आदि।

विशेष रूप से, रणनीति एमएसीडी अंतर मूल्य के आकार और दिशा, अंतर और संकेत रेखा के बीच क्रॉसओवर, अंतर और संकेत रेखा के बीच सुसंगत या विपरीत दिशा आदि का न्याय करती है। ये स्थितियां एक डुबकी के बाद उप-बाजार रिबाउंड विशेषताओं को दर्शाती हैं। इसके अलावा, व्यापारिक मात्रा के लंबे / छोटे वितरण का भी एक सहायक निर्णय संकेतक के रूप में उपयोग किया जाता है।

जब अंतर और सिग्नल लाइन बाजार में उलटफेर के संकेत दिखाती है और व्यापारिक मात्रा बाजार में उलटफेर की पुष्टि करती है, तो व्यापारिक संकेत उत्पन्न किए जाएंगे।

लाभ

  • बाजार के उलट बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर का उपयोग करें, ठोस सैद्धांतिक आधार
  • झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम का आकलन शामिल करें
  • एमएसीडी संकेतक उपखंड की भावना का आकलन करता है, रिबाउंड लक्षणों की पहचान करता है
  • मापदंडों की उच्च लचीलापन

जोखिम और समाधान

  • मूविंग एवरेज क्रॉसओवर के कारण विप्सॉ समस्या
    • चलती औसत मापदंडों को समायोजित करें, सीमा बढ़ाएं
  • गलत ब्रेकआउट को पूरी तरह से फ़िल्टर करने में असमर्थ व्यापारिक मात्रा
    • वास्तविक व्यापारिक मात्रा के रुझानों का आकलन करने के लिए OBV जैसे द्वितीयक संकेतकों को शामिल करें
  • उपखंड समायोजन की गहराई और शक्ति का आकलन करने में असमर्थ
    • स्टॉप लॉस बढ़ाएं, महत्वपूर्ण समर्थन क्षेत्रों का मूल्यांकन करें

अनुकूलन दिशाएँ

  • नियम आधारित निर्णयों के बजाय मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करें
    • रणनीति की मजबूती में सुधार, अतिसंयोजन को कम करना
  • स्टॉप लॉस और लाभ लेने की तकनीकें बढ़ाएं
    • आंशिक लाभ में लॉक, जोखिम को कम करें
  • भावना संकेतक, समाचार विश्लेषण शामिल करें
    • मॉडल के निर्णय की सटीकता में सुधार
  • अन्य उत्पादों के लिए बंदरगाह, बाजार
    • परीक्षण रणनीति का विस्तार

सारांश

डबल मूविंग एवरेज रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति में मूविंग एवरेज, एमएसीडी और ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे संकेतकों पर व्यापक रूप से विचार किया जाता है। उनके रिवर्सल सिग्नल को कैप्चर करके, पदों को स्थापित करने के लिए उपयुक्त रिवर्सल बिंदुओं का चयन किया जाता है। इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए अभी भी बहुत जगह है, मशीन लर्निंग और जोखिम प्रबंधन जैसी तकनीकों से मजबूती और लाभप्रदता में और सुधार किया जा सकता है।


/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
//plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0
    float s = 0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - 0.75, stop=strategy.position_avg_price + 0.5)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + 0.75, stop=strategy.position_avg_price - 0.5)

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