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औसत प्रतिवर्तन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-06-17 14:57:59
टैगःएसएमएडीईवीएमए

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अवलोकन

यह रणनीति औसत प्रतिगमन के सिद्धांत पर आधारित है, व्यापारिक निर्णय लेने के लिए चलती औसत से कीमतों के विचलन का उपयोग करते हुए। जब कीमत ऊपरी बैंड से ऊपर विचलित होती है तो यह छोटी हो जाती है और जब यह निचले बैंड से नीचे विचलित होती है तो यह लंबी हो जाती है। जब कीमत चलती औसत पर वापस लौटती है तो स्थिति बंद हो जाती है। इस रणनीति की मुख्य धारणा यह है कि कीमतें हमेशा औसत स्तर पर लौटेंगी।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. एक निर्दिष्ट अवधि (डिफ़ॉल्ट 20) के सरल चलती औसत (एसएमए) की गणना औसत मूल्य स्तर के रूप में की जाती है।
  2. कीमतों के मानक विचलन (डीईवी) की गणना करें और इसका उपयोग ऊपरी और निचले बैंड के निर्माण के लिए करें। ऊपरी बैंड एसएमए प्लस मानक विचलन का गुणक (डिफ़ॉल्ट 1.5) है, और निचला बैंड एसएमए माइनस मानक विचलन का गुणक है।
  3. जब कीमत ऊपरी बैंड से ऊपर टूटती है तो शॉर्ट करें और जब यह निचले बैंड से नीचे टूटती है तो लॉन्ग करें।
  4. जब कीमत एसएमए से नीचे जाती है तो लंबी स्थिति बंद करें और जब कीमत एसएमए से ऊपर जाती है तो छोटी स्थिति बंद करें।
  5. चार्ट पर चलती औसत, ऊपरी बैंड, निचले बैंड और खरीद/बिक्री संकेतों को चिह्नित करें।

लाभ विश्लेषण

  1. औसत रिवर्स रणनीति सांख्यिकीय सिद्धांत पर आधारित है कि कीमतें हमेशा औसत पर लौटती हैं, जिसमें दीर्घकालिक लाभप्रदता की एक निश्चित संभावना होती है।
  2. ऊपरी और निचले बैंडों की स्थापना स्पष्ट प्रवेश और निकास बिंदु प्रदान करती है, जो निष्पादन और प्रबंधन के लिए सुविधाजनक है।
  3. रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
  4. यह ऐसे साधनों और समय सीमाओं के लिए उपयुक्त है जिनमें स्पष्ट औसत-वापसी विशेषताएं हैं।

जोखिम विश्लेषण

  1. जब बाजार में रुझान बदल जाता है, तो कीमतें लंबे समय तक औसत से विचलित हो सकती हैं, जिससे रणनीति विफल हो जाती है।
  2. मानक विचलन गुणक की अनुचित सेटिंग से व्यापार की आवृत्ति बहुत अधिक या बहुत कम हो सकती है, जिससे लाभ प्रभावित हो सकता है।
  3. चरम बाजार स्थितियों में कीमतों में उतार-चढ़ाव भारी हो सकता है और ऊपरी और निचले बैंड अपनी प्रभावशीलता खो सकते हैं।
  4. यदि साधन या समय सीमा में औसत प्रतिगमन की विशेषताएं नहीं हैं, तो रणनीति लाभदायक नहीं हो सकती है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सर्वोत्तम मापदंडों को खोजने के लिए एसएमए अवधि और मानक विचलन गुणक पर अनुकूलन परीक्षण करें।
  2. जब प्रवृत्ति स्पष्ट हो तब विपरीत प्रवृत्ति के व्यापार से बचने के लिए प्रवृत्ति आकलन संकेतक पेश करें।
  3. गतिशील बैंड बनाने के लिए मानक विचलन के अतिरिक्त ATR जैसे अस्थिरता संकेतक जोड़ें।
  4. बैकटेस्टिंग की प्रामाणिकता को नियंत्रित करने के लिए स्लिप और कमीशन जैसी ट्रेडिंग लागतों पर विचार करें।
  5. जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल जोड़ें, जैसे स्टॉप-लॉस, ले-प्रॉफिट और स्थिति प्रबंधन।

सारांश

औसत प्रतिगमन रणनीति सांख्यिकीय सिद्धांतों पर आधारित एक मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति है, जो औसत मूल्य के आसपास ऊपरी और निचले बैंड का निर्माण करके व्यापारिक निर्णय लेती है। रणनीति का सरल तर्क और स्पष्ट निष्पादन है, लेकिन साधनों के चयन और मापदंडों के अनुकूलन पर ध्यान दिया जाना चाहिए। व्यावहारिक अनुप्रयोग में, रणनीति की मजबूती और लाभप्रदता में सुधार के लिए प्रवृत्ति, व्यापार लागत और जोखिम नियंत्रण जैसे कारकों पर भी विचार करने की आवश्यकता है। सामान्य तौर पर, औसत प्रतिगमन रणनीति एक आम और मात्रात्मक व्यापार के क्षेत्र में गहन अध्ययन के योग्य है।

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)

// Define the lookback period for the moving average
length = input.int(20, title="Moving Average Length")
mult = input.float(1.5, title="Standard Deviation Multiplier")

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + dev
lower_band = ma - dev

// Plot the moving average and bands
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Band")

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, lower_band)
short_condition = ta.crossunder(close, upper_band)

// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, ma)
exit_short_condition = ta.crossover(close, ma)

// Strategy orders
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")

// Plot signals on the chart
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")
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