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क्रॉसओवर मास्टर - रिवर्सल ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-10-20 17:24:14
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अवलोकन

क्रॉसओवर मास्टर - रिवर्सल ब्रेकआउट रणनीति मूविंग एवरेज पर आधारित एक सरल लेकिन व्यावहारिक ट्रेडिंग रणनीति है। यह एक तेजी से चलती औसत और एक धीमी चलती औसत के क्रॉसओवर का उपयोग खरीद और बिक्री संकेतों के रूप में करता है। जब तेजी से एमए धीमी एमए से ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेजी से एमए धीमी एमए से नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। रणनीति मध्यम अस्थिरता बाजारों के लिए उपयुक्त है।

रणनीति तर्क

रणनीति दो चलती औसत का उपयोग करती हैः एक अल्पकालिक तेज एमए और एक दीर्घकालिक धीमी एमए। तेज एमए अवधि 12 है, और धीमी एमए अवधि 26 है। रणनीति पहले मूल्य इनपुट के रूप में एंडपॉइंट के 2-दिवसीय सरल चलती औसत की गणना करती है, फिर तेज एमए और धीमी एमए की गणना करती है। यदि तेज एमए धीमी एमए से ऊपर पार हो जाती है, तो एक खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है। यदि तेज एमए धीमी एमए से नीचे पार हो जाता है, तो एक बिक्री संकेत ट्रिगर किया जाता है।

विशेष रूप से, रणनीति बाजार की प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए तेजी से एमए और धीमी एमए के मूल्यों की तुलना करती है। जब तेजी से एमए धीमी एमए से अधिक होता है, तो बाजार को एक अपट्रेंड (बुलिश) में माना जाता है। जब तेजी से एमए धीमी एमए से कम होता है, तो बाजार को एक डाउनट्रेंड (बियर) में माना जाता है। रणनीति बाजार के उलटफेर के दौरान संकेत उत्पन्न करने के लिए मूल्य गति के साथ जोड़ती है।

खरीद संकेत का तर्क यह है कि जब बाजार डाउनट्रेंड से अपट्रेंड पर स्विच करता है, यानी तेज एमए धीमी एमए से ऊपर जाता है, और कीमत तेज एमए से ऊपर होती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।

बिक्री संकेत का तर्क यह है कि जब बाजार ऊपर की ओर से नीचे की ओर जाता है, यानी तेज एमए धीमी एमए से नीचे जाता है, और कीमत तेज एमए से नीचे होती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

इस डिजाइन के साथ, रणनीति समय पर उलट अवसरों को पकड़ सकती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभ इस प्रकार हैंः

रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
चलती औसत तकनीक परिपक्व और विश्वसनीय है, जिसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
दोहरी एमए डिजाइन प्रभावी ढंग से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकता है और रुझानों की पहचान कर सकता है।
मूल्य गति का संयोजन व्यापारों की समय सटीकता में सुधार करता है।
बाजार के अनुसार मापदंडों के लिए बड़े अनुकूलन स्थान।
स्टॉप लॉस को जोखिम नियंत्रण में जोड़ा जा सकता है।
मध्यम व्यापारिक आवृत्ति, अतिव्यापार से बचें।
अन्य संकेतकों जैसे बोलिंगर बैंड्स, आरएसआई के साथ जोड़ा जा सकता है।
रणनीति के प्रदर्शन को मान्य करने के लिए पर्याप्त बैकटेस्टिंग डेटा।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः

डबल एमए रणनीतियाँ गलत संकेत, अनुपलब्ध रुझान या अनावश्यक ट्रेड उत्पन्न कर सकती हैं।
एमए का प्रभाव धीमा हो जाता है, तेजी से उलटा हो सकता है।
गलत पैरामीटर सेटिंग्स से बहुत अधिक या कम ट्रेडिंग आवृत्ति होती है।
यह रणनीति मध्यम-लंबी अवधि के व्यापार के लिए अधिक उपयुक्त है।
अचानक बाजार के झटकों के अनुकूल नहीं हो पाते।
कुछ अवधियों के दौरान हानि की संभावना।
विभिन्न उत्पादों में मापदंडों को समायोजित करने की आवश्यकता है।
सीमा-बंद बाजारों में कम प्रभावी।

जोखिमों को निम्न द्वारा कम किया जा सकता हैः

बाजार की स्थितियों के अनुसार मापदंडों का अनुकूलन।
अन्य संकेतकों के साथ फ़िल्टर जोड़ना।
घाटे को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस लागू करना।
स्थिति आकार को ठीक से समायोजित करना।
उत्पाद के अनुसार मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

वर्तमान बाजार के अनुकूल होने के लिए एमए अवधि का अनुकूलन करना।
विभिन्न प्रकार के एमए, जैसे ईएमए, डब्ल्यूएमए आदि का परीक्षण करें।
रुझानों की पुष्टि के लिए वॉल्यूम सूचक जोड़ें।
संगम के लिए एमएसीडी, आरएसआई जैसे अन्य संकेतकों को मिलाएं।
स्टॉप लॉस तकनीक जोड़ें जैसे कि स्टॉप लॉस को पीछे छोड़ना।
स्थिति आकार निर्धारण विधियों का अनुकूलन करना, उदाहरण के लिए स्थिर अंश, गतिशील आदि।
समय अवधि और उत्पाद के अनुसार परीक्षण पैरामीटर अनुकूलन
ऑटो पैरामीटर ट्यूनिंग और सिग्नल सत्यापन के लिए मशीन लर्निंग का परिचय दें।
अधिक जटिल चार्ट पैटर्न का पता लगाने के लिए डीप लर्निंग लागू करें।
पैरामीटर-कम रणनीति डिजाइन अवधारणाओं का अन्वेषण करें।

निरंतर अनुकूलन रणनीति की अनुकूलन क्षमता में सुधार कर सकते हैं और विभिन्न बाजार स्थितियों में सुसंगत परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

सारांश

संक्षेप में, क्रॉसओवर मास्टर - रिवर्सल ब्रेकआउट रणनीति में स्पष्ट तर्क और व्यावहारिक मूल्य है। यह चलती औसत की प्रवृत्ति-अनुसरण क्षमता का लाभ उठाती है, और संकेत की गुणवत्ता में सुधार के लिए मूल्य गति को जोड़ती है। मापदंडों और जोखिम नियंत्रण में सुधार के लिए जगह है। कुल मिलाकर, यह सरल संकेतकों पर आधारित ब्रेकआउट रणनीति का एक अच्छा उदाहरण प्रदान करता है, और क्वांट रणनीति सीखने के लिए एक उपयोगी केस स्टडी के रूप में कार्य कर सकता है। निरंतर सुधार के साथ, इसमें एक अनुकूलन प्रभावी रणनीति में विकसित होने की क्षमता है।

/*backtest
start: 2022-10-13 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("CDC Action Zone V.2 strategy", overlay=true)
// Credit Script base from CDC Action Zone V.2 by piriya33
// CDC ActionZone V2 29 Sep 2016
// CDC ActionZone is based on a simple 2MA and is most suitable for use with medium volatility market
// 11 Nov 2016 : Ported to Trading View with minor UI enhancement

src = input(title="Data Array",defval=ohlc4)
prd1=input(title="Short MA period",defval=12)
prd2=input(title="Long MA period",defval=26)
AP = ema(src,2)
Fast = ema(AP,prd1)
Slow = ema(AP,prd2)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth   = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"

Bullish = Fast>Slow
Bearish = Fast<Slow

Green = Bullish and AP>Fast
Red = Bearish and AP<Fast
Yellow = Bullish and AP<Fast
Blue = Bearish and AP>Fast

//Long Signal
Buy = Green and Green[1]==0
Sell = Red and Red[1]==0

//Short Signal
Short = Red and Red[1]==0
Cover = Red[1] and Red==0

//Plot

l1=plot(Fast,"Fast", linewidth=1,color=red)
l2=plot(Slow,"Slow", linewidth=2,color=blue)
bcolor = Green ? lime : Red ? red : Yellow ? yellow : Blue ? blue : white
barcolor(color=bcolor)
fill(l1,l2,bcolor)

strategy.entry("Buy",true,when=window() and Buy)
strategy.close_all(when=window() and Sell)

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