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ईएमए क्रॉसओवर ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-25 17:44:35
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अवलोकन

ईएमए क्रॉसओवर रणनीति विभिन्न अवधियों की दो ईएमए लाइनों के बीच क्रॉसओवर को ट्रैक करके खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है। जब छोटी अवधि ईएमए लंबी अवधि ईएमए को पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब छोटी अवधि ईएमए लंबी अवधि ईएमए से नीचे पार करती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। यह रणनीति झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए सुपरट्रेंड संकेतक को भी शामिल करती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से ईएमए लाइनों के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस पर आधारित है। ईएमए लाइनें मूल्य डेटा को चिकनी कर सकती हैं और शोर को फ़िल्टर कर सकती हैं। ईएमए लाइनों के बीच क्रॉसओवर मूल्य प्रवृत्ति परिवर्तनों को इंगित करता है। जब छोटी अवधि ईएमए (20-अवधि) लंबी अवधि ईएमए (50-अवधि) पर पार करती है, तो इसका मतलब है कि अल्पकालिक मूल्य अब लंबी अवधि की कीमत से ऊपर है, जिसका अर्थ है कि एक ऊपर की ओर ब्रेकआउट प्रवृत्ति और एक खरीद संकेत उत्पन्न करना। जब छोटी अवधि ईएमए लंबी अवधि ईएमए से नीचे पार करती है, तो इसका मतलब है कि अल्पकालिक मूल्य लंबी अवधि की कीमत से नीचे टूट जाता है, जिसका अर्थ है कि एक डाउनट्रेंड और एक बेच संकेत उत्पन्न करना।

इसके अलावा, यह रणनीति ईएमए क्रॉसओवर द्वारा उत्पन्न झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए सुपरट्रेंड संकेतक का उपयोग करती है। सुपरट्रेंड संकेतक की गणना एटीआर के आधार पर ऊपरी और निचले बैंडों को प्लॉट करने के लिए की जाती है जो वास्तविक प्रवृत्ति को बेहतर ढंग से परिभाषित करते हैं। जब कीमत सुपरट्रेंड ऊपरी बैंड से ऊपर टूटती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब कीमत सुपरट्रेंड निचले बैंड से नीचे टूटती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। ईएमए क्रॉसओवर संकेत केवल तभी मान्य होते हैं जब सुपरट्रेंड संकेतों द्वारा पुष्टि की जाती है। यह मूल्य उतार-चढ़ाव के कारण झूठे संकेतों को हटाने में मदद करता है।

विशेष रूप से, रणनीति प्रवेश तर्क को निम्नानुसार परिभाषित किया गया हैः

जब 20 ईएमए 50 ईएमए से ऊपर पार हो जाता है, और कीमत सुपरट्रेंड ऊपरी बैंड से ऊपर टूट जाती है, तो खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
जब 20 ईएमए 50 ईएमए से नीचे जाता है, और मूल्य सुपरट्रेंड निचले बैंड से नीचे टूट जाता है, तो बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।

सुपरट्रेंड फिल्टर के साथ संयुक्त मुख्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग व्यापार संकेतों की सटीकता में सुधार कर सकता है।

लाभ

ईएमए क्रॉसओवर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

लागू करने के लिए सरल. केवल दो ईएमए क्रॉसओवर की गणना की आवश्यकता है.
कुछ शोर फ़िल्टरिंग प्रभाव प्रदान करता है। चलती औसत के रूप में ईएमए कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकता है।
सुपरट्रेंड के साथ संयोजन मूल्य उतार-चढ़ाव के कारण होने वाले झूठे संकेतों को और कम करता है।
ईएमए अवधि को विभिन्न बाजार परिवेशों के लिए समायोजित किया जा सकता है।
लंबी या छोटी दिशा व्यापार के लिए अनुकूलन योग्य। विभिन्न व्यापारिक दृष्टिकोणों पर लागू।
विभिन्न व्यापारिक शैलियों के लिए विभिन्न समय सीमाओं में लागू किया जा सकता है।

जोखिम

ईएमए क्रॉसओवर रणनीति से जुड़े कुछ जोखिम भी हैंः

ईएमए क्रॉसओवर सिग्नल चरम मूल्य उतार-चढ़ाव के दौरान देरी कर सकते हैं, समय पर मूल्य परिवर्तन को प्रतिबिंबित करने में विफल रहते हैं।
ईएमए रेखाओं में विलंब प्रभाव होता है, जिससे गलत संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
गलत ईएमए अवधि सेटिंग्स से अत्यधिक झूठे संकेत हो सकते हैं।
क्रॉसओवर अकेले वास्तविक प्रवृत्ति को निर्धारित नहीं कर सकता है, जो अभी भी काफी हद तक पीछे है।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस जैसे उचित जोखिम प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

जोखिमों को कम करने के कुछ तरीके:

तेजी से और धीमी लाइनों को बेहतर ढंग से फिट करने के लिए ईएमए अवधि को अनुकूलित करें।
होल्डिंग पीरियड को छोटा करें और समय पर स्टॉप लॉस लागू करें।
व्यापक निर्णय के लिए अन्य संकेतकों जैसे मूविंग एवरेज, कैंडलस्टिक पैटर्न के साथ संयोजन करें।
व्यापार की आवृत्ति को कम संख्या में व्यापार करने के लिए समायोजित करें।

सुधार

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में बढ़ाया और अनुकूलित किया जा सकता हैः

विभिन्न चक्रों और बाजार वातावरण के लिए ईएमए अवधि का अनुकूलन करना। अनुकूलन अनुकूलन तंत्र पेश करना।
SMA, KWMA जैसे विभिन्न चलती औसत संकेतकों का परीक्षण करें।
एमएसीडी, आरएसआई जैसे बहुभिन्नरूपी मॉडल बनाने के लिए अधिक तकनीकी संकेतकों को शामिल करें। मापदंडों और भारों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें।
जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तकनीक जैसे ट्रेसिंग स्टॉप लॉस, प्रतिशत स्टॉप लॉस जोड़ें।
झूठे संकेतों से बचने के लिए वॉल्यूम इंडिकेटर के साथ काम करने वाले वॉल्यूम फिल्टर लगाएं।
चार्ट पैटर्न, ब्रेकआउट आदि के साथ संयोजन करके बाहर निकलने के नियमों को निर्धारित करके बाहर निकलने का अनुकूलन करें।
उच्च समय सीमा पर प्रवृत्ति की पुष्टि करें, प्रवृत्तियों का पालन करने के लिए कम समय सीमा पर ट्रेडों में प्रवेश करें।

निष्कर्ष

ईएमए क्रॉसओवर रणनीति एक सरल और व्यावहारिक ट्रेंड फॉलोइंग सिस्टम है। यह मध्यम अवधि के रुझानों की पहचान कर सकता है और टाइमिंग सिग्नल उत्पन्न कर सकता है। सुपरट्रेंड फिल्टर के साथ संयोजन से गलत ट्रेडों को प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है। लेकिन लेगिंग और गलत सिग्नल जैसे जोखिम अभी भी मौजूद हैं। रणनीति को पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस, संकेतकों को जोड़ने आदि के माध्यम से बढ़ाया जा सकता है। ईएमए क्रॉसओवर रणनीति का उपयोग करना आसान है, मध्यम-लंबी अवधि के ट्रेंड ट्रैकिंग के लिए उपयुक्त है, और नौसिखिया व्यापारियों के लिए प्रभावी है।

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © alokbothra

//@version=5
strategy("Ema Crossover", overlay=true, initial_capital = 1000)
start = timestamp(2021,1,1,0,0)
end = timestamp(2023,10,30,0,0)
plot (ta.ema(close,20), title = "Ema 20", color = color.green , linewidth = 2)
plot (ta.ema(close,50), title = "Ema 50", color = color.red, linewidth = 2 )

//supertrend 1
Periods = input(title='ATR Period', defval=11)
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=3)
changeATR = input(title='Change ATR Calculation Method ?', defval=true)
showsignals = input(title='Show Buy/Sell Signals ?', defval=true)
highlighting = input(title='Highlighter On/Off ?', defval=true)
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = close - Multiplier * atr
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn =close+ Multiplier * atr
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title='Up Trend', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.green, 0))
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title='UpTrend Begins', location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0))
dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title='Down Trend', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.red, 0))
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title='DownTrend Begins', location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0))
mPlot = plot(ohlc4, title='', style=plot.style_circles, linewidth=0)
changeCond = trend != trend[1]

longonly = input.bool(defval = true, title = 'Long Only')
shortonly = input.bool(defval = true, title = 'Short Only')

longCondition = (ta.ema(close, 20) >= ta.ema(close, 50)) 
shortCondition = (ta.ema(close, 20) <= ta.ema(close, 50))
long = (trend == 1)
short = (trend == -1)
sell= short
cover= long
if time >= start and time < end
    if longonly
        if ((longCondition) and (long))
            strategy.entry ("Long Entry", strategy.long, comment ="Long Entry")
        if strategy.position_size > 0
            strategy.close("Long Entry", when = sell, comment = "Long Exit")
    if shortonly
        if ((shortCondition) and (short))
            strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short Entry")
        if strategy.position_size < 0
            strategy.close("Short Entry", when = cover, comment = "Short Exit")

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