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ट्रेंड मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति के साथ जाना

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-24 16:14:10
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अवलोकन

यह रणनीति प्रवेश और निकास निर्धारित करने के लिए सरल चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस का उपयोग करती है, बाजार के रुझानों में मोड़ बिंदुओं को पकड़ने के लिए समय पर प्रवृत्ति के साथ जा रही है। यह लंबे समय तक SMA के ऊपर पार होने पर लंबा हो जाता है, और लंबे समय तक SMA के नीचे पार होने पर छोटा हो जाता है। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति निम्नलिखित प्रणाली है।

रणनीति तर्क

  1. 10-दिवसीय सरल चलती औसत (shortSMA) और 30-दिवसीय सरल चलती औसत (longSMA) की गणना करें

  2. जब शॉर्टएसएमए लॉन्गएसएमए से पार हो जाता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है

  3. जब शॉर्टएसएमए लॉन्गएसएमए से नीचे जाता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

  4. झूठे ब्रेक से बचने के लिए RSI को खरीद संकेतों के लिए 50 से ऊपर और बेच संकेतों के लिए 50 से नीचे की आवश्यकता है

  5. स्टॉप लॉस के लिए एटीआर का प्रयोग करें और लाभ लेने के लिए ट्रेलिंग करें

यह रणनीति मुख्य रूप से प्रवेश समय निर्धारित करने के लिए दो चलती औसत के क्रॉसओवर का उपयोग करती है, प्रवृत्ति मोड़ बिंदुओं की पहचान करती है। छोटा एसएमए मूल्य परिवर्तनों को तेजी से दर्शाता है, जबकि लंबा एसएमए समर्थन और प्रतिरोध प्रदान करता है। जब छोटा एसएमए लंबे एसएमए से ऊपर पार होता है, तो यह एक अपट्रेंड शुरू होने का संकेत देता है, इसलिए लंबा जाओ। जब छोटा एसएमए लंबे एसएमए से नीचे पार होता है, तो यह एक डाउनट्रेंड शुरू होने का संकेत देता है, इसलिए छोटा जाओ। आरएसआई झूठे ब्रेक को फ़िल्टर करता है। एटीआर स्टॉप लॉस और लाभ ट्रेल मूल्य लें और जोखिम प्रबंधन का अनुकूलन करें।

लाभ विश्लेषण

  1. समझने और सीखने के लिए सरल

  2. बाजार के रुझानों का समय पर पालन करता है ताकि महत्वपूर्ण बिंदुओं पर कब्जा किया जा सके

  3. दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर प्रवृत्ति निर्धारण के लिए क्लासिक और प्रभावी हैं

  4. तर्कसंगत स्टॉप लॉस और ले लाभ व्यक्तिगत खंडों से नुकसान को कम करता है

  5. आरएसआई प्रभावी रूप से झूठे ब्रेक को फ़िल्टर करता है, व्यापारिक जोखिमों को कम करता है

  6. भविष्यवाणी करने की आवश्यकता नहीं है, केवल लाभ के लिए प्रवृत्ति का पालन करें

जोखिम विश्लेषण

  1. दोहरे एमए गलत संकेत उत्पन्न कर सकते हैं, अनावश्यक नुकसान का कारण बन सकते हैं

  2. एमए की विलंबित प्रतिक्रिया, समय पर रुझान उलटने को पकड़ने में असमर्थ

  3. अंधाधुंध रुझानों का पालन करने से नुकसान बढ़ सकता है, स्थिति आकार नियंत्रण की जरूरत है

  4. अस्थिर बाजारों को पूरी तरह से छानने में विफलता, फंसने की प्रवृत्ति

  5. गलत पैरामीटर सेटिंग्स व्यापार आवृत्ति को बढ़ाती हैं, लाभप्रदता को कम करती हैं

उपयुक्त पैरामीटर संयोजन चुनकर, अन्य फ़िल्टर लागू करके, स्थिति आकार को नियंत्रित करके आदि जोखिमों को कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. सिग्नल सटीकता में सुधार के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें

  2. रणनीति जीत दर में सुधार के लिए एमएसीडी, बोलिंगर बैंड आदि जैसे अन्य संकेतक जोड़ें

  3. अस्थिर बाजारों में व्यापार को कम करने के लिए रुझान निर्धारित करने वाले संकेतक शामिल करें

  4. एकल हानि को कम करने और एकल लाभ को अधिकतम करने के लिए स्टॉप लॉस को अनुकूलित करें और लाभ लें

  5. विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए पूंजी प्रबंधन का अनुकूलन

  6. ट्रेंडिंग और चंचल बाजारों के लिए अलग-अलग रणनीतियां तैयार करें

विभिन्न पैरामीटर सेटों का निरंतर परीक्षण, फ़िल्टरिंग और रुझान निर्धारण के लिए सहायक संकेतकों की शुरूआत से रणनीति के प्रदर्शन में लगातार सुधार हो सकता है।

सारांश

यह रणनीति ट्रेडिंग के लिए ट्रेंड टर्निंग पॉइंट्स की पहचान करने के लिए क्लासिक मूविंग एवरेज क्रॉसओवर सिस्टम का उपयोग करती है। यह शुरुआती लोगों के लिए सीखने के लिए बहुत उपयुक्त है। लेकिन कुछ कमजोरियों जैसे झूठे संकेतों और उलटफेर की पहचान में देरी को ध्यान में रखना आवश्यक है। मापदंडों के निरंतर परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से, अन्य संकेतकों को जोड़कर, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ाया जा सकता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, ट्रेडिंग के सिद्धांत का पालन करने के लिए स्थिति आकार को नियंत्रित किया जाना चाहिए, नुकसान को स्वीकार्य सीमा के भीतर रखना और लाभ को अधिकतम करना। कुल मिलाकर, रणनीति तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है। व्यावहारिक व्यापार प्रदर्शन में सुधार के लिए आगे शोध करने के लायक है।


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//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)


// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)


// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)


// trade conditions
if (longCondition)
    stopLoss = low - atr * 2
    takeProfit = high + atr * 2
    strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
    strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

if (shortCondition)
    stopLoss = high + atr * 2
    takeProfit = low - atr * 2
    strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
    strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)


// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")

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