एसएमए इचिमोकू क्रॉसओवर रणनीति एक आम ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति इचिमोकू क्लाउड और एसएमए चिकनी चलती औसत के साथ संयुक्त चलती औसत के सोने के क्रॉस और मृत क्रॉस सिद्धांतों का उपयोग करती है, ताकि एक अपेक्षाकृत पूर्ण ट्रेडिंग प्रणाली बनाई जा सके। यह रणनीति स्वचालित रूप से स्टॉक पदों को खोल और बंद कर सकती है।
यह रणनीति मुख्य रूप से इचिमोकू सूचक में रूपांतरण रेखा और आधार रेखा और अल्पकालिक और दीर्घकालिक एसएमए चलती औसत के क्रॉसओवर की तुलना के माध्यम से शेयरों की खरीद और बिक्री का आकलन करती है।
विशेष रूप से, कोड Ichimoku सूचक की रूपांतरण रेखा, आधार रेखा, अग्रणी स्पैन 1 और अग्रणी स्पैन 2 को परिभाषित करता है। साथ ही, दीर्घकालिक SMA चलती औसत ma1 और अल्पकालिक SMA चलती औसत ma2 को परिभाषित किया जाता है।
खरीद के लिए निर्णय लेते समय, रूपांतरण रेखा को आधार रेखा से कम होने की आवश्यकता होती है, और अल्पकालिक चलती औसत दीर्घकालिक चलती औसत से कम होती है, अर्थात, एक स्वर्ण क्रॉस होता है।
बिक्री के लिए निर्णय लेते समय, रूपांतरण रेखा को आधार रेखा से अधिक होने की आवश्यकता होती है, और अल्पकालिक चलती औसत दीर्घकालिक चलती औसत से अधिक होती है, अर्थात, एक मृत क्रॉस होता है।
इसके अतिरिक्त, कोड कुछ सहायक शर्तों को भी परिभाषित करता है, जैसे कि पिछले दिन की तुलना में अधिक समापन मूल्य, और ढलान का न्याय करने के लिए चलती औसत मूल्यों के अंतर और विभाजन का उपयोग करना। यह चलती औसत क्रॉसओवर के गति और दिशा को निर्धारित कर सकता है।
इस रणनीति में कई तकनीकी संकेतकों के लाभों को मिलाकर निम्नलिखित लाभ हैं:
इचिमोकू क्लाउड में खुद ट्रेंड जजमेंट होता है, जो एसएमए मूविंग एवरेज के साथ मिलकर एक शक्तिशाली ट्रेंड जजमेंट बना सकता है।
एसएमए चलती औसत खुद मूल्य रुझान और गति निर्धारित कर सकते हैं. तेज एमए क्रॉसिंग धीमी एमए व्यापार बिंदुओं को निर्धारित कर सकते हैं.
समापन मूल्य निर्णय जोड़ने से अनावश्यक रूप से पदों के उद्घाटन और समापन से बचा जा सकता है।
चलती औसत ढलान की गणना चलती औसत क्रॉसओवर की गति पर निर्णय को बढ़ाती है और झूठी क्रॉसओवर को फ़िल्टर कर सकती है।
कुल मिलाकर, इस रणनीति में अपेक्षाकृत सटीक प्रवृत्ति निर्णय है, अनावश्यक व्यापार को कम कर सकता है, और अनुकूलन के लिए कुछ जगह है।
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
इचिमोकू और एसएमए दोनों समय में मूल्य परिवर्तन को प्रतिबिंबित करने में विफल हो सकते हैं।
कई स्थितियों का संयोजन जटिलता और त्रुटियों की संभावना को बढ़ाता है।
रणनीति केवल तकनीकी संकेतकों पर आधारित है और प्रमुख समाचारों के प्रभाव का न्याय नहीं कर सकती है।
इस रणनीति में स्टॉप लॉस की शर्तें निर्धारित नहीं की गई हैं, जिससे नुकसान बढ़ने का खतरा है।
रणनीति में समेकन जैसी विशेष बाजार स्थितियों पर विचार नहीं किया गया है।
गलत पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को भी प्रभावित कर सकती हैं।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप लॉस की शर्तें सेट करें जब नुकसान बढ़े तो स्वचालित रूप से स्टॉप लॉस करें।
प्रमुख समाचार घटनाओं के बारे में निर्णय बढ़ाने के लिए उनके प्रभाव से बचने के लिए।
विशेष बाजार स्थितियों जैसे कि व्यापारिक सीमा बढ़ाने या मापदंडों को समायोजित करने पर निर्णय को बढ़ाएं।
इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण और अनुकूलन करें।
पैरामीटर अनुकूलन और बाजार के आकलन के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेश करना।
झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए गति संकेतक जोड़ें।
मात्रा में परिवर्तन जैसे अधिक मौलिक तत्वों को मिलाएं।
संक्षेप में, यह एसएमए इचिमोकू क्रॉसओवर रणनीति इचिमोकू और एसएमए चलती औसत के लाभों को एकीकृत करती है ताकि एक अपेक्षाकृत पूर्ण स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति बनाई जा सके। इस रणनीति में रुझानों को निर्धारित करने की मजबूत क्षमता है और प्रभावी ढंग से रुझान के अवसरों को पकड़ सकती है। लेकिन लेग, उच्च जटिलता, स्टॉप लॉस की कमी जैसी समस्याएं भी हैं। इससे इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए बहुत जगह मिलती है। स्टॉप लॉस सेट करके, प्रमुख समाचार घटनाओं का न्याय करके, मापदंडों को अनुकूलित करने और अधिक, इस रणनीति को लगातार एक स्थिर और विश्वसनीय मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बनने के लिए सुधार किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy("Ichimoku+SMAsmoothed", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
//
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
SMA1=input(title="SMA LONG",defval=21)
SMA2=input(title="SMA SHORT",defval=19)
p=ohlc4[1]
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
//plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
//plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line")
//plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
//p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
// title="Lead 1")
//p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red,
// title="Lead 2")
//fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
ma1=sma(p, SMA1)
ma2=sma(p, SMA2)
p_a = ma1*2
p_b = ma1
p_c = p_a - p_b
p_d = p_c/24
p_e = ma2*2
p_f = ma2
p_g = p_e - p_f
p_h = p_g/24
closelong = ohlc4<ohlc4[SMA1] and ohlc4<ohlc4[1]// and leadLine1<leadLine2 and p_h<p_d
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = ohlc4>ohlc4[SMA1] and ohlc4>ohlc4[1]// and leadLine1>leadLine2 and p_h>p_d
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = ohlc4>ohlc4[1] and leadLine1>leadLine2 and p_h>p_d
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = ohlc4<ohlc4[1] and leadLine1<leadLine2 and p_h<p_d
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)