संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-17 13:54:05
टैगः

अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न समय सीमाओं के साथ दो चलती औसत के बीच अंतर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह एक तेज एसएमए और एक धीमी एसएमए की गणना करती है, और जब तेजी से एसएमए नीचे से धीमी एसएमए के ऊपर से गुजरती है, और जब तेजी से एसएमए ऊपर से धीमी एसएमए के नीचे से गुजरती है, तो खरीदने के संकेत उत्पन्न करती है।

यह कैसे काम करता है

इस रणनीति का मूल तर्क दो चलती औसत, SMA ((len1) और SMA ((len2) की गणना करना है, और उनके अंतर को अलग करना है। यहाँ len1 तेजी से MA और len2 धीमी MA की अवधि का प्रतिनिधित्व करता है। तेजी से MA मूल्य परिवर्तनों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करता है जबकि धीमी MA दीर्घकालिक प्रवृत्ति को बेहतर दर्शाता है।

जब तेजी से एमए नीचे से धीमे एमए से ऊपर पार करता है, तो यह इंगित करता है कि अल्पकालिक मूल्य लंबी अवधि की प्रवृत्ति से ऊपर बढ़ना शुरू हो गया है, और इस प्रकार एक लंबी प्रविष्टि ली जा सकती है। जब तेजी से एमए ऊपर से धीमे एमए से नीचे पार करता है, तो यह संकेत देता है कि अल्पकालिक मूल्य प्रवृत्ति से नीचे गिरना शुरू हो गया है, और एक छोटी स्थिति दर्ज की जा सकती है।

झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल लाइन के रूप में आउट 3 का भी उपयोग करती है, जो कि तेजी से एमए और मूल्य मध्य बिंदु के बीच समतल अंतर है। केवल जब आउट 3 डिफ को पार करता है तो ट्रेडों को ट्रिगर किया जाएगा।

विशेष रूप से, जब आउट3 डीआईएफ से ऊपर जाता है, तो लंबा चर सकारात्मक मान रखता है, जिससे खरीद संकेत मिलता है। जब आउट3 डीआईएफ से नीचे जाता है, तो शॉर्ट चर नकारात्मक मान रखता है, जिससे बिक्री संकेत उत्पन्न होते हैं। जब लंबा संकेत होता है तो रणनीति.एंट्री लॉन्ग प्रविष्ट करता है, और जब शॉर्ट सिग्नल आता है तो रणनीति.क्लोज लॉन्ग बंद हो जाती है।

लाभ विश्लेषण

यह रुझानों का अनुसरण करने के लिए एक बहुत ही सरल और सहज रणनीति है। यह एक एकल एमए प्रणाली की तुलना में अधिक विश्वसनीय हो सकता है, जो रुझान उलट बिंदुओं की पहचान करने के लिए विभिन्न अवधियों के दो एमए के क्रॉसओवर का उपयोग करता है। ट्रेडिंग सिग्नल लाइन का फ़िल्टर कुछ हद तक चंचल बाजारों में झूठे संकेतों से बचने में भी मदद करता है।

स्टॉप लॉस की तुलना में, यह एक ट्रेंड फॉलो करने वाली मानसिकता को अपनाता है ताकि स्टॉप आउट किए बिना लंबे ट्रेंड के दौरान लाभ को अधिकतम किया जा सके। साथ ही, यह ट्रेंड रिवर्स होने पर समय पर पदों को बंद करके नुकसान को भी नियंत्रित करता है।

इस रणनीति में कुछ पैरामीटर हैं और इसे समझना और समायोजित करना आसान है, जिससे यह एक शुरुआती के लिए उपयुक्त है।

जोखिम और सुधार

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम गलत तरीके से चुने गए एमए अवधि है जिसके परिणामस्वरूप खराब संकेत होते हैं। यदि len1 बहुत लंबा है, तो प्रारंभिक प्रवृत्ति आंदोलनों को याद किया जाएगा; यदि बहुत छोटा है, तो whipsaws बढ़ता है। यदि len2 बहुत लंबा है, तो स्थिति समायोजन में देरी होगी; यदि बहुत छोटा है, तो यह बाजार शोर से परेशान हो सकता है।

सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए विभिन्न len1 और len2 मानों को आज़माकर मापदंडों को अनुकूलित किया जा सकता है। अनुकूली एमए को गतिशील रूप से परिवर्तन अवधि के लिए भी परीक्षण किया जा सकता है। झूठे संकेतों को और कम करने के लिए फ़िल्टर में भी सुधार किया जा सकता है।

ट्रेंड फॉलो करने वाली रणनीतियों को स्टॉप लॉस या पोजीशन साइजिंग के माध्यम से एकल ट्रेडों पर नुकसान को भी नियंत्रित करना चाहिए।

निष्कर्ष

ड्यूल एमए क्रॉसओवर रणनीति प्रतिनिधि के बाद एक आदर्श प्रवृत्ति है। इसकी सरल ड्यूल एमए क्रॉसओवर प्रणाली स्थिर संकेत प्रदान करती है, जबकि फ़िल्टर शोर से बचने में मदद करता है। अनुकूलित एमए अवधि के साथ, यह अच्छा प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है। रणनीति सीखने के लिए एक शुरुआती के लिए एक एल्गो ट्रेडिंग रणनीति के रूप में अच्छी तरह से कार्य करती है।

/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//by afrazium
//@version=3
strategy(title="SMA Diff strat", shorttitle="SMAD STR", overlay=false, initial_capital=1, precision=8, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, calc_on_order_fills= false, calc_on_every_tick=false, pyramiding=0)
len1 = input(50, minval=1, title="Length1"), len2 = input(100, minval=1, title="Length2"), smo = input(1, minval=1, title="Smoothing")
src = input(ohlc4, title="Source")

mid = src
expr1 = sma(src, len1), expr2 = sma(src, len2)
dif = (expr1 - expr2), out1 = (mid - expr1), out2 = (mid - expr2), out3 = sma(out1, smo)

long = crossover(out3, dif) ? out3 : na, short = crossunder(out3, dif) ? out3 : na

plot(out3, color=black, linewidth=2), hline(0)
clr = out2 >= out1 ? lime : red, plot(dif, color=clr, linewidth=2)
plot(long, title = 'Crossover', color = green, style = circles, linewidth=4), plot(short, title = 'Crossunder', color = red, style = circles, linewidth=4)

strategy.entry("buy", strategy.long, when=crossover(out1, dif))
strategy.close("buy", when=crossunder(out1, dif))

//plot(out2, color=blue, linewidth=2)
//A = plot(mid/10, color=red, linewidth=1, transp=100), B = plot(mid/20, color=red, linewidth=1, transp=100)
//C = plot(-mid/10, color=green, linewidth=1, transp=100), D = plot(-mid/20, color=green, linewidth=1, transp=100)
//fill(A, B, color=red), fill(C, D, color=green)

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित