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अनुकूलनशील भारित प्रवृत्ति रणनीति के बाद (VIDYA मल्टी-इंडिकेटर सिस्टम)

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-05 15:07:47
टैगःईएमएसीएमओएमए

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अवलोकन

यह रणनीति VIDYA (वैरिएबल इंडेक्स डायनेमिक एवरेज) संकेतक पर आधारित एक ट्रेंड फॉलो ट्रेडिंग सिस्टम है। यह रणनीति चंदे के मोमेंटम ऑसिलेटर (CMO) और मानक विचलन (StDev) गणना विधियों को जोड़कर गतिशील रूप से वजन समायोजित करके बाजार की अस्थिरता के अनुकूल है। यह प्रणाली अधिक सटीक ट्रेंड पहचान और ट्रेडिंग सिग्नल पीढ़ी प्राप्त करने के लिए एक अनुकूलन तंत्र पेश करती है। यह प्रणाली पारंपरिक चलती औसत के ऊपर एक अनुकूलन तंत्र पेश करती है, जो बाजार की स्थिति के आधार पर संवेदनशीलता को स्वचालित रूप से समायोजित करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल बिंदु VIDYA संकेतक है, जिसकी गणना प्रक्रिया में निम्नलिखित प्रमुख चरण शामिल हैंः

  1. आधार अवधि (डिफ़ॉल्ट 21) और समतल गुणांक अल्फा की स्थापना
  2. अस्थिरता की गणना के तरीकों के रूप में सीएमओ या स्टडीव को शामिल करना
  3. मूल्य परिवर्तनों के लिए VIDYA की संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए गतिशील भार k का उपयोग करना
  4. जब VIDYA ऊपर की ओर जाता है तो लंबे संकेत और नीचे की ओर जाते समय छोटे संकेत उत्पन्न करता है

यह रणनीति उपयोगकर्ताओं को अस्थिरता गुणांक की गणना के लिए सीएमओ या मानक विचलन के बीच चयन करने की अनुमति देती है, जिससे लचीलापन बढ़ जाता है। सीएमओ मोड एक निश्चित 9-अवधि चक्र का उपयोग करता है, जबकि स्टडीव मोड आधार अवधि के साथ स्थिरता बनाए रखता है।

रणनीतिक लाभ

  1. मजबूत अनुकूलन क्षमताः गतिशील वजन समायोजन के माध्यम से विभिन्न बाजार वातावरण में अच्छा प्रदर्शन बनाए रखता है
  2. स्थिर संकेतः पारंपरिक चलती औसत की तुलना में झूठे संकेतों को बेहतर फ़िल्टर करता है
  3. समायोज्य पैरामीटरः विभिन्न बाजार विशेषताओं के आधार पर अनुकूलन के लिए कई समायोज्य पैरामीटर प्रदान करता है
  4. दोहरी गणना विधियाँः सीएमओ और स्टडीव दोनों अस्थिरता गणनाओं का समर्थन करता है, रणनीति अनुकूलन क्षमता को बढ़ाता है
  5. उपयोगकर्ता के अनुकूलः स्पष्ट रणनीति तर्क और निश्चित संकेत, व्यावहारिक संचालन के लिए सुविधाजनक

रणनीतिक जोखिम

  1. प्रवृत्ति निर्भरताः दोलन बाजारों में अक्सर झूठे संकेत उत्पन्न कर सकता है
  2. पैरामीटर संवेदनशीलता: विभिन्न पैरामीटर संयोजन रणनीतिक प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं
  3. विलंबः चलती औसत प्रकार के संकेतक के रूप में अंतर्निहित विलंब मौजूद है
  4. बाजार अनुकूलन क्षमताः कुछ विशिष्ट बाजार परिवेशों में कम प्रदर्शन कर सकता है
  5. धन प्रबंधन: स्टॉप-लॉस तंत्र की कमी से महत्वपूर्ण निकासी हो सकती है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. अस्थिरता फ़िल्टर पेश करें: उच्च अस्थिरता वातावरण में संकेत उत्पादन नियमों को समायोजित करें
  2. प्रवृत्ति पुष्टिकरण संकेतक जोड़ेंः संकेत विश्वसनीयता में सुधार के लिए अन्य तकनीकी संकेतक के साथ संयोजन करें
  3. धन प्रबंधन में सुधारः गतिशील स्टॉप-लॉस और स्थिति प्रबंधन तंत्रों का डिजाइन
  4. पैरामीटर चयन को अनुकूलित करें: विभिन्न बाजार चक्रों के लिए स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन विधियों का विकास करें
  5. बाजार के माहौल का आकलन बढ़ाएंः बाजार की स्थितियों के आधार पर रणनीति मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करें

सारांश

VIDYA रणनीति अभिनव अनुकूली वजन तंत्र के माध्यम से समाधान के बाद अपेक्षाकृत विश्वसनीय प्रवृत्ति प्रदान करती है। सरलता और उपयोग में आसानी बनाए रखते हुए, रणनीति गतिशील समायोजन के माध्यम से बाजार परिवर्तनों के लिए अनुकूलन क्षमता में सुधार करती है। हालांकि कुछ अंतर्निहित सीमाएं मौजूद हैं, प्रदान की गई अनुकूलन दिशाएं रणनीति स्थिरता और विश्वसनीयता को और बढ़ा सकती हैं। दोहरी गणना विधियां विभिन्न बाजार वातावरण में आवेदन के लिए अधिक लचीलापन प्रदान करती हैं।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © GriffinJames


//@version=5
strategy("VIDYA Strategy", overlay=true, initial_capital=25000)

// Inputs
src = input(close, title="Source")
pds = input.int(21, title="Length")
fixCMO = input.bool(true, title="Fixed CMO Length (9)?")
select = input.bool(true, title="Calculation Method: CMO/StDev?")
alpha = 2 / (pds + 1)
momm = ta.change(src)

// Functions to calculate MOM
f1(m) => m >= 0.0 ? m : 0.0
f2(m) => m >= 0.0 ? 0.0 : -m

m1 = f1(momm)
m2 = f2(momm)
sm1 = fixCMO ? math.sum(m1, 9) : math.sum(m1, pds)
sm2 = fixCMO ? math.sum(m2, 9) : math.sum(m2, pds)

percent(nom, div) => 100 * nom / div
chandeMO = na(percent(sm1 - sm2, sm1 + sm2)) ? 0 : percent(sm1 - sm2, sm1 + sm2)

// Select calculation method
k = select ? math.abs(chandeMO) / 100 : ta.stdev(src, pds)

// Calculate VIDYA
var float VIDYA = na
VIDYA := na(VIDYA[1]) ? src : alpha * k * src + (1 - alpha * k) * VIDYA[1]

// Conditions for long and short
col12 = VIDYA > VIDYA[1]
col32 = VIDYA < VIDYA[1]

// Plot VIDYA with dynamic colors
color2 = col12 ? color.new(color.blue, 0) : col32 ? color.new(color.maroon, 0) : color.new(color.blue, 0)
plot(VIDYA, "VAR", color=color2, linewidth=2)

// Long and Short Strategy
if (col12)
    strategy.entry("Go Long", strategy.long)
if (col32)
    strategy.entry("Go Short", strategy.short)

// Alert for VIDYA color change
alertcondition(ta.cross(VIDYA, VIDYA[1]), title="Color ALARM!", message="VIDYA has changed color!")
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