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दोहरी चलती औसत सफलता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-05 10:46:05
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अवलोकन

दोहरी चलती औसत सफलता रणनीति खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब तेजी से ईएमए धीमी ईएमए के ऊपर पार करता है, और बंद हो जाता है जब तेजी से ईएमए धीमी ईएमए के नीचे पार करता है। रणनीति में एक सहायक निर्णय संकेतक के रूप में एमएसीडी संकेतक भी शामिल है। जब एमएसीडी हिस्टोग्राम 0-लाइन के ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जो संकेत को और सत्यापित करने के लिए चलती औसत रणनीति से मेल खा सकता है। इसके अलावा, रणनीति यह भी निगरानी करती है कि क्या एकल-दिवसीय वृद्धि एक निश्चित प्रतिशत सीमा तक पहुंचती है। यदि एकल-दिवसीय वृद्धि निर्धारित सीमा से अधिक है, तो एक खरीद संकेत भी उत्पन्न किया जाएगा।

बाहर निकलने के संदर्भ में, रणनीति एक स्टॉप लॉस स्तर और लाभ लेने के स्तर को निर्धारित करती है। डाउनसाइड जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस को प्रवेश मूल्य से एक निश्चित प्रतिशत नीचे तय किया जाता है; लाभ को लॉक करने के लिए प्रवेश मूल्य से एक निश्चित प्रतिशत ऊपर लाभ तय किया जाता है।

संक्षेप में, रणनीति में कई संकेतकों को स्पष्ट प्रवेश और निकास नियमों के साथ जोड़ा गया है, जिसमें प्रवृत्ति के बाद और अल्पकालिक व्यापार के अवसरों दोनों को ध्यान में रखा गया है। इसे अनुकूलन के बाद अत्यधिक अस्थिर शेयरों के बाजार समय व्यापार पर लागू किया जा सकता है।

रणनीति तर्क

दोहरी चलती औसत सफलता रणनीति के मुख्य संकेतक तेज ईएमए और धीमी ईएमए हैं। ईएमए घातीय चलती औसत का प्रतिनिधित्व करता है, जो एक प्रवृत्ति-अनुसरण सूचक है। तेज ईएमए में आमतौर पर अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए एक छोटा पैरामीटर होता है, जबकि धीमी ईएमए में आमतौर पर दीर्घकालिक प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए एक लंबा पैरामीटर होता है। जब तेज ईएमए धीमी ईएमए के ऊपर से गुजरता है, तो यह अल्पकालिक प्रवृत्ति के सुदृढीकरण को इंगित करता है और लंबे समय तक जाने का सुझाव देता है। जब तेज ईएमए धीमी ईएमए से नीचे पार करता है, तो यह अल्पकालिक प्रवृत्ति के कमजोर होने का संकेत देता है और बंद पदों का सुझाव देता है।

इस रणनीति के लिए डिफ़ॉल्ट मापदंड तेज ईएमए के लिए 12 दिन और धीमे ईएमए के लिए 26 दिन हैं। मापदंडों का यह सेट विशिष्ट है और मिलान समय सीमा उपयुक्त है। ईएमए की गणना के लिए मूल्य इनपुट के रूप में स्टॉक के समापन मूल्य का उपयोग किया जाता है।

इसके अलावा, रणनीति एक सहायक निर्णय उपकरण के रूप में एमएसीडी संकेतक का परिचय देती है। एमएसीडी संकेतक की परिभाषा तेजी से ईएमए (डिफ़ॉल्ट 12 दिन) को घटाकर धीमी ईएमए (डिफ़ॉल्ट 26 दिन) है, इसके बाद एमएसीडी की सिग्नल लाइन चिकनाई होती है। जब एमएसीडी 0-लाइन से ऊपर पार करता है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक लाभ दीर्घकालिक लाभ से अधिक है और एक खरीद संकेत देता है। यह संकेत चलती औसत रणनीति से मेल खाता है और सत्यापन की भूमिका निभा सकता है और व्यापार संकेतों की विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है।

अंत में, रणनीति इस बात की निगरानी करती है कि क्या स्टॉक की एक दिन की वृद्धि एक पूर्व निर्धारित सीमा (8% डिफ़ॉल्ट) से अधिक है। अत्यधिक अस्थिर स्टॉक के लिए, बड़े एक दिन की सीमाएं आम बाजार विशेषताएं हैं। इस सीमा को पार करने से अल्पकालिक व्यापार के अवसरों को पकड़ने के लिए एक संकेत भी मिलता है।

बाहर निकलने के लिए, रणनीति एक स्टॉप लॉस स्तर और एक लाभ लेने के स्तर को पूर्व निर्धारित करती है। हानि को नियंत्रित करने के लिए प्रवेश मूल्य से कुछ प्रतिशत (डिफ़ॉल्ट 5%) नीचे स्टॉप लॉस तय किया जाता है। लाभ में लॉक करने के लिए प्रवेश मूल्य से कुछ प्रतिशत (डिफ़ॉल्ट 40%) ऊपर लाभ तय किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

ट्रेंड फॉलो और शॉर्ट टर्म ट्रेडिंग का लचीला संयोजन। दोहरी चलती औसत ही मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को निर्धारित करने के लिए उपयुक्त है। एमएसीडी संकेतकों और वॉल्यूम ब्रेकआउट निर्णयों को जोड़ने से अल्पकालिक ट्रेडिंग अवसरों को ध्यान में रखा जा सकता है।
विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल जो न्याय करने में आसान हैं। धीमी ईएमए के ऊपर तेजी से ईएमए क्रॉसिंग एक मानक गोल्डन क्रॉस सिग्नल बनाता है जो निर्धारित करने के लिए सरल और सहज है। एमएसीडी संकेतक को शामिल करने से सत्यापन की भूमिका निभाई जा सकती है और संकेत की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है।
स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट सिद्धांतों के माध्यम से नियंत्रित जोखिम। एक स्टॉप लॉस स्तर को पूर्व निर्धारित करने से नुकसान को जल्दी से कम किया जा सकता है और भारी ड्रॉडाउन से बचा जा सकता है। एक टेक प्रॉफिट स्तर निर्धारित करने से आंशिक लाभ में भी लॉक करने की अनुमति मिलती है।
मजबूत अनुकूलन क्षमता के लिए समायोज्य मापदंड। तेजी से ईएमए अवधि, धीमी ईएमए अवधि, और एकल-दिवसीय वृद्धि सीमा जैसे मापदंडों को स्वतंत्र रूप से सेट किया जा सकता है। अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विभिन्न शेयरों के लिए रणनीति को अनुकूलित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

एकल संकेतक संयोजन से झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं। दोहरे चलती औसत और एमएसीडी दोनों में झूठे संकेत और खराब ट्रैकिंग प्रभाव हो सकते हैं। मिलान सत्यापन के लिए अधिक प्रकार के संकेतक पेश किए जाने चाहिए।
प्रमुख स्टॉप लॉस स्तरों पर विचार नहीं किया गया। ब्लैक स्वान घटनाओं की स्थिति में, पर्याप्त रूप से बड़ी समग्र स्टॉप लॉस सीमा की कमी के परिणामस्वरूप भारी नुकसान हो सकता है। जोखिम नियंत्रण के लिए मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
अनुचित ईएमए अवधि सेटिंग्स रणनीति को अमान्य कर सकती हैं। यदि मापदंडों को ठीक से सेट नहीं किया जाता है, तो झूठे संकेतों के परिणामस्वरूप कई उतार-चढ़ाव होंगे। मापदंडों का परीक्षण और स्टॉक विशेषताओं के अनुसार अनुकूलित करने की आवश्यकता है।
प्रवेश और निकास बिंदुओं के चयन में गलत समय। रणनीति सबसे अच्छा प्रवेश और निकास स्थानों का चयन नहीं करती है। अनुकूलन के लिए अधिक जटिल नियमों या मशीन सीखने की तकनीकों की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए सत्यापन संकेतकों को बढ़ाएं। झूठे संकेतों को कम करने के लिए मल्टी-इंडिकेटर सत्यापन प्रणाली बनाने के लिए केडीजे और बीओएलएल जैसे अन्य संकेतकों का परीक्षण किया जा सकता है।
इष्टतम प्रवेश और निकास बिंदुओं की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को बढ़ाएं, बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा एकत्र करें ताकि मॉडल बनाए जा सकें जो सर्वोत्तम व्यापार समय निर्धारित करें, समय जोखिम को कम करें।
ईएमए अवधि मापदंडों और रणनीति पर परीक्षण प्रभावों का अनुकूलन करें। इष्टतम सेट खोजने और स्थिरता में सुधार के लिए विभिन्न मापदंड संयोजनों को ग्रिड खोज किया जा सकता है।
बाजार व्यवस्था के आधार पर अनुकूलनशील स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें। गतिशील रूप से स्टॉप लॉस स्तर को ट्रैक करें। जीत दर में सुधार के लिए विशेष बाजार स्थितियों के दौरान स्टॉप लॉस रेंज को उचित रूप से आराम करें।
इष्टतम लाभ अनुपात पर शोध करके लाभ लेने के स्तर को अनुकूलित करें, जैसे कि गतिशील लाभ लेने के लक्ष्य निर्धारित करना, बुल बाजारों के दौरान उचित रूप से ट्रैलिंग स्टॉप सेट करना आदि।

निष्कर्ष

दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति में एक पूर्ण ढांचा, उचित संकेतक चयन और पैरामीटर सेटिंग्स हैं। यह अत्यधिक अस्थिर शेयरों के लिए अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति के बाद एक उपयुक्त प्रवृत्ति है। लेकिन अनुकूलन के लिए जगह है, जिसमें निर्णय संकेतक बढ़ाना, मशीन लर्निंग जोड़ना और रणनीति प्रदर्शन में और सुधार के लिए मापदंड अनुकूलन शामिल हैं।

/*backtest
start: 2022-11-28 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Volatile Stocks", overlay=true)

//Trading Strategy for Highly Volitile Stocks//
// by @ShanghaiCrypto //

////EMA////
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
baseLength = input(100)
price = close

emafast = ema(price, fastLength)
emaslow = ema(price, slowLength)
emabase = ema(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(8, title='Gain %')
pump = OneCandleIncrease/100

////Profit Capture and Stop Loss//////
stop = input(5.0, title='Stop Loss %', type=float)/100
profit = input(40.0, title='Profit %', type=float)/100
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - stop)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + profit)

////Entries/////
if crossover(emafast, emaslow)
    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(emafast, color=green)
plot(emaslow, color=red)
plot(emabase, color=yellow)
plot(take_level, color=blue)
plot(stop_level, color=orange)

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