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क्लासिक डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-27 16:47:30
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अवलोकन

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति एक बहुत ही क्लासिक और आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकी विश्लेषण रणनीति है। यह रणनीति खरीद और बिक्री के लिए ट्रेडिंग संकेतों के रूप में एक तेज चलती औसत और एक धीमी चलती औसत के क्रॉसओवर का उपयोग करती है। जब तेजी से चलती औसत नीचे से धीमी चलती औसत से ऊपर की ओर जाती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेजी से चलती औसत ऊपर से धीमी चलती औसत से नीचे की ओर जाती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

रणनीति तर्क

रणनीतिक संहिता के प्रमुख भागों में निम्नलिखित शामिल हैंः

तेज और धीमी गति से चलने वाले औसत की लंबाई और प्रकार को परिभाषित करें: तेज एमए की अवधि 5 है, धीमी एमए की अवधि 21 है, दोनों सरल चलती औसत का उपयोग करते हैं।
तेज़ और धीमे एमए की गणना करें: 5 अवधि और 21 अवधि के सरल चलती औसत की गणना करने के लिए एसएमए फ़ंक्शन का उपयोग करें।
चार्ट को चित्रित करें: तेज और धीमे एमए की प्रवृत्ति रेखाओं को चित्रित करें।
प्रवेश और निकास के नियम निर्धारित करें: जब तेज एमए धीमी एमए से ऊपर निकलता है तो खरीदें, जब तेज एमए धीमी एमए से नीचे निकलता है तो बेचें।
ट्रेड निष्पादित करेंः शर्तें पूरी होने पर ट्रेडों को स्वचालित रूप से निष्पादित करने के लिए रणनीति के लंबे और छोटे कार्यों का उपयोग करें।

इस रणनीति की कुंजी तेजी से और धीमी एमए बनाने के लिए विभिन्न अवधियों के चलती औसत का उपयोग करना है, और उनके क्रॉसओवर को ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में उपयोग करना है। तेजी से एमए मूल्य परिवर्तन को तेजी से पकड़ता है जबकि धीमी एमए दीर्घकालिक प्रवृत्ति को बेहतर दर्शाता है। धीमी एमए के ऊपर तेजी से एमए का क्रॉसओवर एक ऊपर की ओर ब्रेकआउट का संकेत देता है, जो एक खरीद संकेत है। और नीचे क्रॉसओवर एक बिक्री संकेत है। इस रणनीति का तर्क सरल और लागू करना आसान है।

लाभ विश्लेषण

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

सरल सिद्धांत, समझने में आसान, शुरुआती के लिए उपयुक्त।
कीमत की प्रवृत्ति का पालन करें, छोटी वापसी।
मध्यम व्यापारिक आवृत्ति, अति व्यापार से बचें।
अनुकूलन योग्य मापदंड, बाजार परिवर्तनों के अनुकूल करने के लिए लचीला।
अनुकूलित करने और उपयुक्त व्यक्तिगत पैरामीटर सेट खोजने में आसान।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस सेट कर सकते हैं।
विभिन्न बाजारों में इस्तेमाल किया जा सकता है, उच्च प्रयोज्यता।
प्रदर्शन में सुधार के लिए अन्य संकेतकों के साथ जोड़ा जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

जब प्रवृत्ति मजबूत होती है, तब देरी से प्रतिक्रिया सबसे अच्छा प्रवेश समय को याद कर सकती है। संवेदनशीलता में सुधार के लिए एमए अवधि को छोटा कर सकती है।
रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान अधिक झूठे संकेत गलत ट्रेडों से बचने के लिए फ़िल्टर जोड़ सकते हैं।
बहुत अधिक व्यापार लाभप्रदता को प्रभावित कर सकते हैं। क्रॉसओवर को कम करने के लिए एमए दूरी को बढ़ा सकते हैं।
रुझान निर्धारित करना मुश्किल, विपरीत रुझान व्यापार का जोखिम। रुझान संकेतक जोड़ सकते हैं।
पैरामीटर अनुकूलन के लिए पर्याप्त ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, नए उत्पादों के साथ ओवरफिट होने का खतरा होता है। पैरामीटर की मजबूती का परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।
एकल सूचक बाहरी कारकों के प्रति संवेदनशील, प्रदर्शन अस्थिर हो सकता है। सत्यापन के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयुक्त किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

दोहरी एमए रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने के कुछ तरीके हैंः

विशिष्ट व्यापारिक उत्पादों के लिए इष्टतम मापदंडों का पता लगाने के लिए विभिन्न तेज और धीमी एमए लंबाई का परीक्षण करें।
कम अवसरों को कम करने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम, एटीआर स्टॉप लॉस जैसे फ़िल्टर जोड़ें।
व्यापार संकेतों की पुष्टि करने और झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए गति संकेतकों को मिलाएं।
समय से पहले या देर से बाहर निकलने से बचने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को अनुकूलित करें।
प्रवृत्ति के अनुवर्ती और विरोधी प्रवृत्ति के व्यापार को सक्षम करने के लिए प्रवृत्ति और लहर संकेतकों को शामिल करें।
तय अवधि के बजाय बाजार की स्थितियों के आधार पर मापदंडों को समायोजित करने के लिए अनुकूलनशील एमए का उपयोग करें।
विभिन्न बाजार सत्रों और विशेषताओं के लिए मापदंडों के संयोजनों का उपयोग करें।
निरंतर मापदंडों में सुधार के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से वास्तविक समय अनुकूलन करना।

सारांश

अपने सरल तर्क और कार्यान्वयन की आसानी के साथ, दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति सबसे आवश्यक और व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली तकनीकी विश्लेषण रणनीतियों में से एक बन गई है। यह नियंत्रित पुलबैक और स्वीकार्य जोखिम के साथ मूल्य प्रवृत्ति का पालन करती है। लेकिन पैरामीटर ट्यूनिंग, अन्य संकेतकों और स्वचालित एल्गोरिदम को शामिल करके अनुकूलन के लिए भी बहुत बड़ी क्षमता है, इसकी प्रयोज्यता और प्रदर्शन को और बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर, दोहरी एमए क्रॉसओवर रणनीति निवेशकों द्वारा बहुत ध्यान और दीर्घकालिक अनुप्रयोग के योग्य है।

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
// strategy("Stochastic Strategy of BiznesFilosof", shorttitle="SS of BiznesFilosof", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.15, pyramiding=0)

//Period
startY = input(title="Start Year", defval = 2011)
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startD = input(title="Start Day", defval = 1, minval = 1, maxval = 31)
finishY = input(title="Finish Year", defval = 2050)
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//finish = input(2019, 02, 28, 00, 00)
timestart = timestamp(startY, startM, startD, 00, 00)
timefinish = timestamp(finishY, finishM, finishD, 23, 59)
window = true // Lenghth strategy

length1 = input(21, minval=1), smoothK1 = input(3, minval=1), smoothD1 = input(3, minval=1)
//length2 = input(5, minval=1), smoothK2 = input(1, minval=1), smoothD2 = input(1, minval=1)
inh0 = input(title="Bottom Line", defval = 14, minval=0), inh1 = input(title="Upper Line", defval = 86, minval=0)

k1 = sma(stoch(close, high, low, length1), smoothK1)
d1 = sma(k1, smoothD1)
plot(k1, color=blue)
plot(d1, color=red)
//k2 = sma(stoch(close, high, low, length2), smoothK2)
//d2 = sma(k2, smoothD2)
//plot(k2, color=orange)

h1 = hline(inh1)
h0 = hline(inh0)
fill(h0, h1, color = aqua, transp=90)

//open
strategy.entry("LongEntryID", strategy.long, comment="LONG", when = crossover(k1, d1) and crossover(k1, inh0) and window)
strategy.entry("ShortEntryID", strategy.short, comment="SHORT", when = crossunder(k1, d1) and crossunder(k1, inh1) and window)

if crossunder(k1, d1) and crossunder(k1, inh1) and strategy.position_size > 0
    strategy.close_all()
if crossover(k1, d1) and crossover(k1, inh0) and strategy.position_size < 0
    strategy.close_all()

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