मूविंग एवरेज इचिमोकू क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
औसत रेखा क्रॉसिंग रणनीति एक अपेक्षाकृत आम व्यापारिक रणनीति है। यह रणनीति इचिमोकु क्लाउड चार्ट सूचकांक और SMA चिकनी चलती औसत रेखा के संयोजन में एक पूर्ण व्यापारिक प्रणाली बनाने के लिए औसत रेखा के गोल्डन फोरक्स-डेड फोरक्स सिद्धांत का उपयोग करती है। यह रणनीति स्वचालित रूप से स्टॉक क्लोजर ऑपरेशन कर सकती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से इचिमोकू सूचकांक में टर्नओवर लाइन और बेंचमार्क लाइन की तुलना और एसएमए की अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत लाइनों के क्रॉसिंग के माध्यम से शेयरों को खरीदने और बेचने का निर्णय लिया जाता है।
विशेष रूप से, कोड में इचिमोकु सूचकांक के लिए टर्नओवर लाइन (conversionLine), बेसलाइन (baseLine), लीडलाइन 1 (leadLine1) और लीडलाइन 2 (leadLine2) को परिभाषित किया गया है। साथ ही दीर्घकालिक SMA चलती औसत (ma1) और अल्पकालिक SMA चलती औसत (ma2) को परिभाषित किया गया है।
खरीद का निर्णय लेने के लिए, एक ही समय में एक टर्नओवर लाइन को एक आधार रेखा से नीचे और एक अल्पकालिक औसत को एक दीर्घकालिक औसत से नीचे की शर्त को पूरा करना होगा, अर्थात, एक औसत रेखा कांटा।
विक्रय के निर्णय के लिए, एक ही समय में, यह शर्त पूरी की जानी चाहिए कि टर्नओवर लाइन बेंचमार्क लाइन से अधिक है, और अल्पकालिक औसत लंबी अवधि के औसत से अधिक है, यानी, औसत रेखा का एक मृत फोर्क होता है।
इसके अलावा, कोड ने कुछ सहायक शर्तों को परिभाषित किया है, जैसे कि एक दिन पहले की तुलना में समापन मूल्य का निर्णय लेना, और औसत रेखा के स्केलेबिलिटी को निर्धारित करने के लिए औसत रेखा के मानों का उपयोग करना और फिर इसे एक संख्या से विभाजित करना। इससे औसत रेखा के क्रॉसिंग की ताकत और दिशा का निर्धारण किया जा सकता है।
रणनीति का विश्लेषण
यह रणनीति कई तकनीकी संकेतकों का लाभ उठाती है, जिससे बाजार के रुझानों का बेहतर आकलन किया जा सकता है।
इचिमोकू क्लाउड चार्ट में प्रवृत्ति के बारे में निर्णय शामिल हैं, जो एसएमए औसत के साथ मिलकर एक मजबूत प्रवृत्ति निर्णय बना सकते हैं।
एसएमए औसत रेखा से ही कीमतों की प्रवृत्ति और ताकत का पता चलता है, जबकि फास्ट औसत रेखा क्रॉसिंग धीमी औसत रेखा से खरीदारी और बिक्री का पता चलता है।
इस तरह के निर्णयों से बार-बार की जाने वाली निष्क्रिय स्थिति को रोका जा सकता है।
औसत रेखा के ढलान की गणना औसत रेखा के क्रॉसिंग की ताकत के लिए निर्णय को बढ़ाती है, जो झूठे क्रॉसिंग को फ़िल्टर कर सकती है।
कुल मिलाकर, यह रणनीति प्रवृत्ति के लिए अधिक सटीक है, अनावश्यक ट्रेडों को कम करती है, और इसमें कुछ अनुकूलन के लिए जगह है।
रणनीतिक जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
Ichimoku और SMA दोनों में देरी हो सकती है, जो समय पर मूल्य परिवर्तन को प्रतिबिंबित नहीं कर सकती है।
कई स्थितियों के संयोजन ने रणनीति की जटिलता को बढ़ा दिया है, और त्रुटि की संभावना को बढ़ा दिया है।
यह रणनीति केवल तकनीकी संकेतकों पर आधारित है और यह महत्वपूर्ण खबरों के प्रभाव का आकलन नहीं कर सकती है।
रणनीति में कोई स्टॉप-लॉस शर्त नहीं है, जिससे नुकसान बढ़ने का खतरा है।
इस रणनीति में विशेष परिस्थितियों जैसे कि एकत्रीकरण को ध्यान में नहीं रखा गया है।
गलत पैरामीटर सेटिंग भी नीति को प्रभावित कर सकती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप-लॉस की शर्तें सेट करें, जब नुकसान बढ़ता है तो आप स्वचालित रूप से स्टॉप-लॉस कर सकते हैं
इस प्रकार, यह महत्वपूर्ण खबरों के बारे में निर्णय लेने में मदद करता है, जिससे महत्वपूर्ण खबरों के प्रभाव से बचा जा सकता है।
विशेष परिस्थितियों के लिए निर्णय जोड़ें, जैसे कि व्यापार सीमा बढ़ाएं या पैरामीटर को समायोजित करें।
पैरामीटर के संयोजन पर परीक्षण अनुकूलन, इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए
एआई का उपयोग पैरामीटर अनुकूलन और बाजार निर्णय के लिए मशीन सीखने के एल्गोरिदम को जोड़ना।
एक बार जब आप एक बार फिर से शुरू कर देते हैं, तो आप एक बार फिर से शुरू कर सकते हैं।
और अधिक बुनियादी संकेतकों के साथ, जैसे कि लेनदेन में परिवर्तन।
संक्षेप
कुल मिलाकर, इस रणनीति इचिमोकू सूचक और SMA चलती औसत के लाभों को एकीकृत करता है, एक अधिक पूर्ण स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए। रणनीति प्रवृत्ति का आकलन करने की क्षमता है, और प्रभावी ढंग से प्रवृत्ति के अवसरों को पकड़ने के लिए। लेकिन कुछ समस्याएं हैं, जैसे कि देरी, जटिलता, रोक की कमी आदि। यह रणनीति के लिए बहुत अधिक अनुकूलन स्थान देता है, जो इसे एक स्थिर, विश्वसनीय मात्रात्मक व्यापार रणनीति बनाने के लिए लगातार सुधार कर सकती 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)