यह रणनीति कम अस्थिरता वाले शेयरों के लिए ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए चलती औसत, MACD सूचक और K-लाइन प्रारूप का उपयोग करके एक संयोजन का उपयोग करती है। यह कुछ शर्तों को पूरा करने के लिए संकेत खरीदने या बेचने के लिए सिग्नल प्रिंट कर सकता है। मैं इसे एक समय बचाने वाले उपकरण के रूप में उपयोग करूंगा ताकि यह पहचानने में मदद मिल सके कि कौन से चार्ट पर ध्यान देना है। आप इनपुट और गुणों को आवश्यकता के अनुसार समायोजित कर सकते हैं। मैं दो या तीन ऑर्डर की अनुमति देने की सलाह देता हूं।
यह रणनीति मुख्य रूप से तीन संकेतकों के आधार पर व्यापारिक संकेतों का आकलन करती हैः
चलती औसतः तीन चलती औसत की गणना करें, जैसे कि एक तेज, एक धीमी और एक बेंचमार्क लाइन, जो एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब एक तेज लाइन धीमी लाइन को पार करती है।
एमएसीडी सूचक: एमएसीडी स्तंभ और सिग्नल लाइन की गणना करता है, जो एमएसीडी स्तंभ पर 0 पार करने पर एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है।
K-लाइन आकृतिः एकल K-लाइन के बढ़ते अनुपात की गणना करें, जब बढ़ोतरी एक निश्चित अनुपात से अधिक हो तो इसे मकान मालिक के मार्कअप व्यवहार के रूप में आंका जाए, जिससे एक खरीद संकेत उत्पन्न हो।
बेचने के संकेत के निर्णय पर, रणनीति ने स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस सेट किया है, जब कीमत स्टॉप लॉस को छूती है तो बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
इस पोर्टफोलियो में तीन अलग-अलग प्रकार के तकनीकी संकेतकों का उपयोग किया गया है, जो एक दूसरे को सत्यापित करते हैं और झूठे संकेतों से बचते हैं।
अच्छी तरलता, कम अस्थिरता वाले शेयरों के लिए उपयुक्त। चलती औसत संकेतक मध्यम लंबी लाइन प्रवृत्ति की पहचान कर सकता है, MACD संकेतक छोटी लाइन की पहचान कर सकता है, और K लाइन पैटर्न मालिक के व्यवहार की पहचान कर सकता है।
स्टॉप लॉस और स्टॉप बस्ट की शर्तें निर्धारित की गई हैं, जो लाभ को अधिकतम करने और घाटे के विस्तार को रोकने में मदद करती हैं।
रणनीति सरल और स्पष्ट है, इसे लागू करना आसान है। इनपुट पैरामीटर को आसानी से समायोजित किया जा सकता है और विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
सूचकांक पैरामीटर अनुकूलित परीक्षण के बाद, मजबूत स्थिरता और लाभप्रदता है.
एक प्रवृत्ति रणनीति के रूप में जो मध्य-लंबी रेखा प्रवृत्तियों को ट्रैक करती है, एक अस्थिर समापन बाजार में व्यापार की कम प्रभावशीलता, जो अक्सर छोटे नुकसान का कारण बन सकती है।
K रेखा का आकार काफी व्यक्तिपरक होता है, इसलिए सट्टेबाज के व्यवहार का सही आकलन करना मुश्किल होता है, जिससे कुछ गलतफहमी हो सकती है।
स्टॉप लॉस और स्टॉप स्टॉप सेटिंग्स को विभिन्न स्टॉक के लिए समायोजित करने की आवश्यकता होती है, बहुत छोटी सेटिंग्स से नुकसान जल्दी बंद हो सकता है, और बहुत बड़ी सेटिंग्स से मुनाफा सीमित हो सकता है।
यह रणनीति अपेक्षाकृत जटिल है और एक ही समय में कई संकेतकों को समेकित करने की आवश्यकता है, जो व्यापारियों के लिए उच्च तकनीकी आवश्यकताओं को पूरा करती है। अनुकूलन मापदंडों की निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है।
बाजार की स्थिति के बारे में निर्णय बढ़ाने के लिए, ट्रेंड स्पष्ट चरणों में ट्रेंड को ट्रैक करें, अस्थिरता के दौरान व्यापार से बचें। एटीआर सूचकांक जैसे सहायक निर्णयों को जोड़ा जा सकता है।
चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित करें, और इसे ट्रेड किए गए शेयरों के लिए अनुकूलित करने के लिए इसे समय-समय पर समायोजित करें। आप विभिन्न प्रकार के चलती औसत का भी प्रयास कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग और अन्य विधियों को लागू करने के लिए, एक मॉडल बनाने के लिए जोकर के व्यवहार का आकलन करने के लिए, और गलत निर्णय को कम करने के लिए।
स्टॉप-लॉस और स्टॉप-स्टॉप रणनीतियों को विकसित करना, जो स्थिर सेटिंग्स का उपयोग करने के बजाय गतिशील रूप से समायोजित करने में सक्षम हों।
रणनीतियों को सरल बनाने के लिए, कुछ अति-निष्पक्ष संकेतकों को हटा दें, गलतफहमी की संभावना को कम करें। परिणामों को अधिक स्थिर बनाने के लिए समान प्रकार के संकेतकों को औसत करने पर भी विचार किया जा सकता है।
इस रणनीति में चलती औसत, MACD सूचकांक और मालिक के व्यवहार के निर्णय को एकीकृत किया गया है, जिससे कम जोखिम वाली स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति का एक अधिक पूर्ण सेट तैयार किया गया है। इसके कुछ फायदे हैं, लेकिन इसमें सुधार करने के लिए कुछ समस्याएं भी हैं। हालांकि यह अधिक जटिल है, यह व्यापारियों के लिए तकनीकी आवश्यकताओं के लिए बहुत अधिक नहीं है। निरंतर अनुकूलन और परीक्षण के माध्यम से, यह एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक व्यापारिक उपकरण बन सकता है। यह कम अस्थिरता वाले शेयरों के लिए एक संदर्भ योजना प्रदान करता है।
/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Simple Stock Strategy", overlay=true)
//Simple Trading Strategy for Stocks//
// by @ShanghaiCrypto //
////SMA////
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
baseLength = input(100)
price = close
mafast = sma(price, fastLength)
maslow = sma(price, slowLength)
mabase = sma(price, baseLength)
///MACD////
MACDLength = input(9)
MACDfast = input(12)
MACDslow = input(26)
MACD = ema(close, MACDfast) - ema(close, MACDslow)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
////PUMP////
OneCandleIncrease = input(6, title='Gain %')
pump = OneCandleIncrease/100
////Profit Capture and Stop Loss//////
stop = input(2.0, title='Stop Loss %', type=float)/100
profit = input(6.0, title='Profit %', type=float)/100
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - stop)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + profit)
////Entries/////
if crossover(mafast, maslow)
strategy.entry("Cross", strategy.long, comment="BUY")
if (crossover(delta, 0))
strategy.entry("MACD", strategy.long, comment="BUY")
if close > (open + open*pump)
strategy.entry("Pump", strategy.long, comment="BUY")
/////Exits/////
strategy.exit("SELL","Cross", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("SELL","MACD", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("SELL","Pump", stop=stop_level, limit=take_level)
////Plots////
plot(mafast, color=green)
plot(maslow, color=red)
plot(mabase, color=yellow)
plot(take_level, color=blue)
plot(stop_level, color=orange)