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औसत रेखा सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-23 14:46:37
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अवलोकन

औसत रेखा सफलता रणनीति एक विशिष्ट मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति है जो रुझानों को ट्रैक करती है। यह रणनीति बाजार के रुझानों का न्याय करने और मूल्य मानक विचलन बैंड को तोड़ने पर व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए चलती औसत और उनके मानक विचलन बैंड का उपयोग करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति पहले एन-दिन (डिफ़ॉल्ट 50-दिन) सरल चलती औसत एसएमए की गणना करती है, और फिर इस चक्र के लिए एसएमए के आधार पर कीमत के मानक विचलन StdDev की गणना करती है। एसएमए के साथ केंद्र अक्ष और ऊपरी और निचले रेल के रूप में 2 गुना StdDev के रूप में, मानक विचलन चैनल का निर्माण किया जाता है। जब कीमत ऊपरी रेल से ऊपर जाती है, तो छोटी जाती है; जब कीमत निचली रेल से नीचे आती है, तो लंबी जाती है।

बाजार में प्रवेश करने के बाद, रणनीति स्टॉप लॉस और ले लाभ अंक सेट करेगी। विशेष रूप से, लंबे समय तक जाने के बाद, स्टॉप लॉस लाइन प्रवेश के समय की समापन कीमत है (100 - स्टॉप लॉस प्रतिशत); शॉर्ट जाने के बाद, ले लाभ लाइन प्रवेश के समय की समापन कीमत है (100 + ले लाभ प्रतिशत) ।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. प्रवृत्ति का पता लगाने की क्षमता। मानक विचलन चैनलों का उपयोग करके बाजार में उतार-चढ़ाव को गतिशील रूप से ट्रैक किया जा सकता है।

  2. मजबूत ड्रॉडाउन नियंत्रण क्षमता मोबाइल स्टॉप हानि का उपयोग करके प्रभावी ढंग से एकल हानि को नियंत्रित कर सकते हैं।

  3. सरल कार्यान्वयन. पैरामीटर अनुकूलन का एक बहुत बचाता है और लागू करने के लिए बहुत आसान है.

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. रुझान उलटने का जोखिम। रुझान ट्रैक करने की रणनीतियाँ नुकसान और फिर उलटने के लिए प्रवण होती हैं।

  2. मापदंड संवेदनशीलता जोखिमः मापदंडों जैसे कि अवधि और मानक विचलन गुणक जैसे मापदंडों का चयन रणनीति के प्रदर्शन पर अधिक प्रभाव डालेगा।

  3. स्टॉप लॉस अतिरिक्त नुकसान का कारण बनने के लिए बहुत आक्रामक है। गलत स्टॉप लॉस बिंदु सेटिंग्स अतिरिक्त नुकसान का कारण बन सकती हैं।

संबंधित जोखिमों के समाधान इस प्रकार हैंः

  1. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए अस्थिरता संकेतकों को मिलाएं।

  2. इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें.

  3. अत्यधिक आक्रामकता को रोकने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र को समायोजित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने की अभी भी गुंजाइश हैः

  1. अत्यधिक संवेदनशील वक्रों से बचने के लिए सत्यापन के लिए कई समय सीमा चलती औसत का प्रयोग करें।

  2. रुझानों और विचलन का आकलन करने के लिए एमएसीडी जैसे अन्य संकेतकों को शामिल करें।

  3. गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेश करें।

सारांश

कुल मिलाकर, चलती औसत प्रतिगमन सफलता रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। इसमें रुझानों को ट्रैक करने और ड्रॉडाउन को नियंत्रित करने, सरल कार्यान्वयन के फायदे हैं, और मात्रात्मक ट्रेडिंग की जरूरतों को पूरा करता है। साथ ही, पैरामीटर चयन और स्टॉप लॉस सेटिंग्स जैसे मुद्दों पर भी ध्यान दिया जाना चाहिए। मल्टी-टाइम अक्ष विश्लेषण और पैरामीटर अनुकूलन के साथ, बेहतर रणनीति प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Standard Deviation Bands with Buy/Sell Signals", overlay=true)

// Input for the number of standard deviations
deviationMultiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")

// Input for the length of the moving average
maLength = input.int(50, title="Moving Average Length")

// Input for the stop loss percentage
stopLossPercentage = input.float(12, title="Stop Loss Percentage")

// Calculate the moving average
sma = ta.sma(close, maLength)

// Calculate the standard deviation of the price
priceDeviation = ta.stdev(close, maLength)

// Calculate the upper and lower bands
upperBand = sma + (priceDeviation * deviationMultiplier)
lowerBand = sma - (priceDeviation * deviationMultiplier)

// Plot the bands
plot(upperBand, color=color.green, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.red, title="Lower Band")

// Plot the moving average
plot(sma, color=color.blue, title="SMA", linewidth=2)

// Buy Signal
buyCondition = ta.crossover(close, lowerBand)
sellCondition = ta.crossunder(close, upperBand)

// Calculate stop loss level
stopLossLevelBuy = close * (1 - stopLossPercentage / 100)
stopLossLevelSell = close * (1 + stopLossPercentage / 100)

// Create Buy and Sell Alerts
alertcondition(buyCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal - Price Crossed Below Lower Band")
alertcondition(sellCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal - Price Crossed Above Upper Band")

// Plot Buy and Sell Arrows on the chart
plotshape(buyCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Buy Signal Arrow")
plotshape(sellCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Sell Signal Arrow")

// Exit Long and Short Positions
var float stopLossBuy = na
var float stopLossSell = na

if ta.crossover(close, sma)
    stopLossBuy := stopLossLevelBuy
if ta.crossunder(close, sma)
    stopLossSell := stopLossLevelSell

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Buy", from_entry = "Buy", stop = stopLossBuy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Sell", from_entry = "Sell", stop = stopLossSell)
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