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बाजार के रुझान के मार्गदर्शन के साथ बढ़ते औसत क्रॉसओवर रणनीति में सुधार

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-06 16:29:52
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अवलोकन

बाजार के रुझान मार्गदर्शन के साथ उन्नत चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति बाजार के रुझानों और ट्रेडिंग संकेतों को निर्धारित करने के लिए विभिन्न अवधियों के तीन चलती औसत का उपयोग करती है। यह पहले एक तेज रेखा, धीमी रेखा और प्रवृत्ति रेखा की गणना करती है। तेजी से और धीमी रेखाओं के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस के आधार पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न होते हैं। इसके अतिरिक्त, समग्र बाजार प्रवृत्ति दिशा का न्याय करने के लिए एक प्रवृत्ति रेखा पेश की जाती है। काउंटर-ट्रेंड ट्रेडों से बचने के लिए ट्रेड केवल प्रवृत्ति की दिशा में किए जाते हैं।

रणनीति तर्क

कोर लॉजिक सिग्नल जनरेशन के लिए तीन चलती औसत - फास्ट लाइन, स्लो लाइन और ट्रेंड लाइन का उपयोग करता है। तीन चलती औसत के लिए अवधि इनपुट मापदंडों के रूप में परिभाषित की जाती है। गोल्डन क्रॉस (स्लो लाइन के ऊपर तेजी से लाइन पार करता है) और डेथ क्रॉस (स्लो लाइन के नीचे तेजी से लाइन पार करता है) के बीच तेजी से और धीमी लाइन क्रमशः खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करते हैं। यह क्लासिक दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली पर आधारित है।

यह सुधार बाजार की प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए तीसरी चलती औसत प्रवृत्ति रेखा की शुरूआत से आता है। जब प्रवृत्ति की दिशा संकेत का पक्ष लेती है तो गोल्डन क्रॉस पर केवल खरीद सिग्नल और डेथ क्रॉस पर बिक्री सिग्नल लिए जाते हैं। उदाहरण के लिए, जब प्रवृत्ति ऊपर होती है तो गोल्डन क्रॉस पर केवल खरीद सिग्नल और जब प्रवृत्ति नीचे होती है तो डेथ क्रॉस पर केवल बिक्री सिग्नल लिए जाते हैं। इससे काउंटर-ट्रेंड ट्रेड से बचने में मदद मिलती है और जोखिम कम होता है।

लाभ विश्लेषण

सरल दोहरी चलती औसत रणनीति की तुलना में, इस बेहतर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

बाजार के रुझान का मार्गदर्शन करने से विपरीत रुझान वाले ट्रेडों से बचा जाता है, संभावित रूप से घाटे में ट्रेडों को फ़िल्टर किया जाता है और जोखिम को कम किया जाता है।
कई चलती औसत का संयोजन संकेत विश्वसनीयता और जीत दर में सुधार करता है।
लचीले मापदंड समायोजन विभिन्न बाजार व्यवस्थाओं के अनुकूल होते हैं।
सरल और स्पष्ट नियम कार्यान्वयन को सरल बनाते हैं। जटिल मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में लागू करना आसान है।
मजबूत सैद्धांतिक आधार और विश्वसनीयता के साथ सत्यापित संकेतक और तर्क।

जोखिम विश्लेषण

दोहरी एमए रणनीति की तुलना में सुधार के बावजूद कुछ जोखिमों पर विचार करना आवश्यक हैः

तीन चलती औसत से अतिरिक्त जटिलता अनुकूलन कठिनाइयों और खराब पैरामीटर समायोजन का जोखिम पैदा करती है।
चलती औसत की विलंबित प्रकृति संकेतों को मंद या देरी का कारण बन सकती है।
व्यक्तिपरक रुझान निर्धारण रुझान का आकलन करने में त्रुटियों का खतरा पैदा करता है।
कोई स्थिति आकार या जोखिम प्रबंधन सुविधाएं नहीं। पूर्ण स्थिति आकार के लिए डिफ़ॉल्ट।
नियम-आधारित प्रणाली मशीन लर्निंग मॉडल की तरह अनुकूल नहीं हो सकती है। बदलते बाजारों के लिए मजबूती की कमी है।

इन जोखिमों को संभावित रूप से कठोर बैकटेस्टिंग, अनुकूलन और स्टॉप लॉस, पोजीशन साइजिंग, मशीन लर्निंग अनुकूलन आदि जैसे सुधारों को पेश करके कम किया जा सकता है। लेकिन जोखिमों को पूरी तरह से समाप्त नहीं किया जा सकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

इस रणनीति को और बेहतर बनाने के कुछ तरीके हैंः

स्टॉप लॉस तंत्र जैसे मूल्य आधारित या अस्थिरता आधारित प्रति व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए शामिल करें।
ड्रॉडाउन, पूंजी उपयोग आदि के आधार पर स्थिति को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए स्थिति आकार मॉड्यूल जोड़ें।
कई समय सीमाओं (दैनिक, 60-मिनट आदि) पर मज़बूती के लिए परीक्षण।
ग्रिड खोज, आनुवंशिक एल्गोरिदम आदि के माध्यम से पैरामीटर अनुकूलन। एसेम्बल मॉडल कई मॉडल से संकेतों को भी जोड़ सकते हैं।
मशीन सीखने की तकनीकें जैसे कि अनुपूरक सीखने से स्वचालित रूप से मापदंडों और अनुकूलन क्षमता में सुधार होता है।
भ्रामक संकेतों को कम करने के लिए मात्रा, मूल्य स्प्रेड, अस्थिरता आदि के आधार पर फ़िल्टर जोड़ें।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, यह बेहतर चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति विपरीत प्रवृत्ति के ट्रेडों से बचने के लिए समग्र बाजार प्रवृत्ति की दिशा में ट्रेडों का मार्गदर्शन करती है। यह सरल दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति की तुलना में जोखिम-समायोजित रिटर्न में सुधार करने का वादा दिखाता है। लेकिन स्थिति आकार, मशीन लर्निंग अनुकूलन आदि के माध्यम से आगे के सुधार इसे और अनुकूलित करने में मदद कर सकते हैं। चलती औसत का उपयोग करके प्रवृत्ति के बाद का मूल सिद्धांत ध्वनि लगता है।

/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Improved Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)

// Define input variables
fast_length = input(9, title="Fast MA Length")
slow_length = input(21, title="Slow MA Length")
trend_length = input(50, title="Trend MA Length")
src = close

// Calculate moving averages
fast_ma = ta.sma(src, fast_length)
slow_ma = ta.sma(src, slow_length)
trend_ma = ta.sma(src, trend_length)

// Plot moving averages on the chart
plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
plot(trend_ma, color=color.green, title="Trend MA")

// Define trend direction
is_uptrend = ta.crossover(slow_ma, trend_ma)
is_downtrend = ta.crossunder(slow_ma, trend_ma)

// Define buy and sell conditions
buy_condition = ta.crossover(fast_ma, slow_ma) and is_uptrend
sell_condition = ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) and is_downtrend

// Execute trades based on conditions
if (buy_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_condition)
    strategy.close("Buy")

if (sell_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if (buy_condition)
    strategy.close("Sell")

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