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चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-08 12:20:42
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अवलोकन

यह रणनीति अलग-अलग अवधियों के दो चलती औसत की गणना करके और उनके क्रॉसओवर बिंदुओं को प्लॉट करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह लंबे समय तक चलती औसत के ऊपर पार होने पर लंबी जाती है, और लंबी अवधि के चलती औसत के नीचे पार होने पर छोटी जाती है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति चलती औसत के लाभ पर आधारित है - वे मूल्य अनुक्रमों में यादृच्छिकता को समाप्त करते हैं और मुख्य प्रवृत्ति को निकालते हैं। यह रणनीति दोहरी चलती औसत प्रणाली का उपयोग करती है जिसमें 7-दिवसीय और 20-दिवसीय रेखाएं होती हैं, दो आमतौर पर उपयोग की जाने वाली और काफी निश्चित अवधि होती है।

जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह संकेत देता है कि कीमतें ऊपर की ओर बढ़ रही हैं। जब यह नीचे जाती है, तो यह संकेत देती है कि कीमतें नीचे की ओर बढ़ रही हैं। इस तर्क के अनुसार, हम क्रमशः लंबे या छोटे जाते हैं।

विशेष रूप से, रणनीति 7-दिवसीय सरल चलती औसत (एसएमए) और 20-दिवसीय सरल चलती औसत की गणना करती है। जब दो औसत पार करते हैं, तो यह एक प्रवृत्ति उलट का न्याय करता है और एक व्यापार संकेत को ट्रिगर करता है। क्रॉसओवर प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए, हम लंबी अवधि की रेखा के ऊपर होने वाली अल्पकालिक रेखा को एक ऊपर की कीमत प्रवृत्ति के रूप में परिभाषित करते हैं, और इसके विपरीत एक नीचे की प्रवृत्ति के लिए। जब अल्पकालिक रेखा लंबी अवधि की रेखा के ऊपर पार करती है, यानी एक ऊपर की प्रवृत्ति की शुरुआत, एक लंबी स्थिति दर्ज की जाती है। जब अल्पकालिक रेखा नीचे पार करती है, यानी एक नीचे की प्रवृत्ति की शुरुआत, एक छोटी स्थिति दर्ज की जाती है।

लाभ विश्लेषण

(1) रणनीतिक तर्क सरल और समझने और लागू करने में आसान है।

(2) ट्रेंड ट्रैकिंग संकेतक के रूप में चलती औसत प्रभावी रूप से कीमतों में कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती है। दोहरी चलती औसत प्रणाली स्थिरता को और बढ़ाती है।

(3) विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यापारिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लचीली पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन।

(4) दो आम तौर पर उपयोग की जाने वाली चलती औसत अवधि का उपयोग स्पष्ट व्यापार संकेतों को निर्धारित करना आसान बनाता है।

(5) अंतर्ज्ञानी रुझान, प्रमुख स्तरों की पहचान आदि के लिए शक्तिशाली दृश्य।

(6) रणनीति रिटर्न में सुधार के लिए पैरामीटर को बैकटेस्टिंग के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

(1) यह रणनीति बाजार के उतार-चढ़ाव के प्रति काफी संवेदनशील है।

(2) क्रॉसओवर ट्रेंड रिवर्स लेवल को सटीक रूप से नहीं बता सकते हैं और गलत सिग्नल को ट्रिगर कर सकते हैं।

(3) कठोर नियम बाजारों को प्रभावित करने वाली कठोर घटनाओं के अनुकूल नहीं हो सकते हैं, जिससे संभावित रूप से भारी नुकसान हो सकता है।

(4) अनुचित मापदंडों से गलत संकेत और चूक ट्रेड भी हो सकते हैं। सावधानीपूर्वक परीक्षण की आवश्यकता है।

इन जोखिमों को कम करने के लिए, मापदंडों को तदनुसार समायोजित किया जा सकता है। पुष्टि के लिए अन्य संकेतक जोड़े जा सकते हैं। स्टॉप लॉस रणनीतियाँ घाटे को नियंत्रित कर सकती हैं। मापदंडों या रणनीतियों को बाजार व्यवस्थाओं के अनुसार समायोजित किया जा सकता है।

सुधार दिशाएँ

(1) एक संयुक्त रणनीति बनाने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों को शामिल करने से संकेत की सटीकता बढ़ सकती है। उदाहरण के लिए चलती औसत क्रॉसओवर पर विस्तार की पुष्टि करने के लिए वॉल्यूम जोड़ना।

(2) एकल व्यापार हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को जोड़ना। उदाहरण के लिए, यदि कीमतें किसी सीमा से चलती औसत को तोड़ती हैं तो पदों से बाहर निकलना।

(3) चलती औसत अवधि का परीक्षण और अनुकूलन करना। सर्वोत्तम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न तेज और धीमे संयोजनों का प्रयास करना। अन्य चलती औसत जैसे ईएमए, डब्ल्यूएमए का भी परीक्षण किया जा सकता है।

(4) विभिन्न उत्पादों और बाजार स्थितियों के आधार पर पैरामीटर ट्यूनिंग। अधिक अस्थिर उत्पादों के लिए कम चलती औसत और छोटे क्रॉस-टर्म अंतर का उपयोग करना।

निष्कर्ष

चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति एक बहुत ही विशिष्ट और बुनियादी प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। विभिन्न अवधियों के दो चलती औसत की गणना करके और उनके क्रॉसओवर का निरीक्षण करके, यह मूल्य प्रवृत्ति में परिवर्तनों का न्याय करता है। व्यापार संकेत तब उत्पन्न होते हैं जब छोटी अवधि चलती औसत लंबी अवधि के ऊपर या नीचे पार करती है। यह सरल तर्क लागू करना आसान और समायोजित करने के लिए लचीला होता है, जिससे यह एक परिचयात्मक मात्रा रणनीति बन जाती है। लेकिन इसमें बाजार में उतार-चढ़ाव और संभावित गलत संकेतों के प्रति संवेदनशीलता जैसी खामियां भी होती हैं। अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करके, स्टॉप जोड़कर और पैरामीटर अनुकूलन करके, रणनीति को मात्रात्मक व्यापार के लिए एक बहुत ही व्यावहारिक में बढ़ाया जा सकता है।

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basePeriod: 1h
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*/

//@version=3
strategy("Ma stratégie", overlay=true)

// Multi-timeframe and price input
pricetype = input(close, title="Price Source For The Moving Averages")
useCurrentRes = input(true, title="Use Current Timeframe As Resolution?")
resCustom = input(title="Use Different Timeframe? Then Uncheck The Box Above",  defval="W")
res = useCurrentRes ? timeframe.period : resCustom
price = request.security(syminfo.tickerid, res, pricetype)

// MA period input
shortperiod = input(7, title="Short Period Moving Average")
longperiod = input(20, title="Long Period Moving Average")



short = ema(price, shortperiod) 
long = ema(price, longperiod) 
   
// MA trend direction color
shortcolor = short > short[1] ? lime : short < short[1] ? red : blue
longcolor = long > long[1] ? lime : long < long[1] ? red : blue

// MA output
MA1 = plot(short, title="Short Period Moving Average", style=linebr, linewidth=2, color=shortcolor)
MA2 = plot(long, title="Long Period Moving Average", style=linebr, linewidth=4, color=longcolor)
fill(MA1, MA2, color=silver, transp=50)

// MA trend bar color
TrendingUp() => short > long 
TrendingDown() => short < long 
barcolor(TrendingUp() ? green : TrendingDown() ? red : blue)

// MA cross alert
MAcrossing = cross(short, long) ? short : na
plot(MAcrossing, style = cross, linewidth = 4,color=black)

// MA cross background color alert
Uptrend() => TrendingUp() and TrendingDown()[1]
Downtrend() => TrendingDown() and TrendingUp()[1]
bgcolor(Uptrend() ? green : Downtrend() ? red : na,transp=50)

// Buy and sell alert
Buy = Uptrend() and close > close[1]
Sell = Downtrend() and close < close[1]
plotshape(Buy, color=black, style=shape.arrowup, text="Buy", location=location.bottom)
plotshape(Sell, color=black, style=shape.arrowdown, text="Sell", location=location.top)



if (Buy)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)


if (Sell)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

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