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डबल एमए क्रॉसओवर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-21 16:10:22
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अवलोकन

यह रणनीति दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर की विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग पद्धति को अपनाती है, जो स्टॉप लॉस, टेक प्रॉफिट और ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जैसे जोखिम प्रबंधन तंत्रों के साथ संयुक्त है, जिसका उद्देश्य ट्रेंडिंग बाजारों से बड़े लाभ प्राप्त करना है।

रणनीति तर्क

  1. लघु अवधि के लिए फास्ट लाइन के रूप में n-दिवसीय ईएमए की गणना करें;
  2. दीर्घकालिक के लिए धीमी रेखा के रूप में एम-दिवसीय ईएमए की गणना करें;
  3. जब तेज रेखा ऊपर की ओर धीमी रेखा को तोड़ती है, तो लंबी और जब नीचे की ओर टूटती है, तो छोटी हो जाती है।
  4. आउटपुट सिग्नलः रिवर्स क्रॉसओवर (उदाहरण के लिए आउटपुट लॉन्ग जब लॉन्ग क्रॉसओवर होता है) ।
  5. जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए स्टॉप लॉस, ले लाभ, ट्रेलिंग स्टॉप लॉस का उपयोग करें।

लाभ विश्लेषण

  1. दोहरी ईएमए रेखाओं को अपनाने से मूल्य प्रवृत्ति उलट बिंदुओं को बेहतर ढंग से निर्धारित किया जा सकता है और प्रवृत्ति के आंदोलनों को कैप्चर किया जा सकता है।
  2. स्टॉप लॉस, टेक प्रॉफिट और ट्रेलिंग स्टॉप को मिलाकर एकल ट्रेड हानि को सीमित करने, मुनाफे को लॉक करने और ड्रॉडाउन को कम करने में मदद मिलती है।
  3. विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरण के लिए समायोजित और अनुकूलित करने के लिए कई अनुकूलन योग्य पैरामीटर हैं।
  4. रणनीति का तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और संशोधित करना आसान है।
  5. विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल दीर्घ और अल्प अवधि के दोनों परिचालनों का समर्थन करना।

जोखिम विश्लेषण

  1. दोहरी एमए रणनीतियाँ झूठी भगोड़ों के प्रति अति संवेदनशील होती हैं और फंसने की प्रवृत्ति रखती हैं।
  2. अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स के कारण अक्सर ट्रेडिंग हो सकती है, ट्रेडिंग लागत बढ़ सकती है और स्लिपजेज नुकसान हो सकता है।
  3. रणनीति स्वयं रुझान उलटने के बिंदु निर्धारित नहीं कर सकती है, इसे अन्य संकेतकों के साथ जोड़ने की आवश्यकता है।
  4. विभिन्न बाजारों में ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करना आसान है, लेकिन वास्तविक लाभप्रदता कम होती है।
  5. मापदंडों को विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरण के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

जोखिमों को निम्न द्वारा कम किया जा सकता हैः

  1. अन्य संकेतकों के साथ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करना।
  2. कम ट्रेडिंग आवृत्ति के लिए मापदंडों का अनुकूलन।
  3. सीमाबद्ध बाजार लेनदेन से बचने के लिए रुझान-निर्णय करने वाले संकेतक जोड़ना।
  4. एकल व्यापार जोखिमों को कम करने के लिए स्थिति आकार को समायोजित करना।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. विभिन्न उत्पादों और बाजारों के लिए तेज और धीमी एमओ अवधि का अनुकूलन करना।
  2. रुझानों को निर्धारित करने और झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतक जोड़ें, जैसे एमएसीडी, केडीजे आदि।
  3. ईएमए को एसएमए या डब्ल्यूएमए से बदलने पर विचार करें।
  4. गतिशील रूप से एटीआर के आधार पर स्टॉप लॉस को समायोजित करें।
  5. स्थिति आकार निर्धारण पद्धति के आधार पर एकल स्थिति आकारों को लचीलापन से समायोजित करें।
  6. संबद्धता और अस्थिरता मीट्रिक के आधार पर पैरामीटर स्व-अनुकूली अनुकूलन।

सारांश

संक्षेप में, यह एक ठेठ दोहरी ईएमए क्रॉसओवर ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। इसमें स्टॉप लॉस, टेक प्रॉफिट और ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जैसे जोखिम प्रबंधन तंत्रों के साथ एकीकृत, ट्रेंडिंग मूव्स को कैप्चर करने का लाभ है। लेकिन इसमें कुछ ठेठ कमजोरियां भी हैं, जैसे शोर और रेंज-बाउंड बाजारों के प्रति उच्च संवेदनशीलता, फंसने की प्रवृत्ति। अतिरिक्त संकेतकों, पैरामीटर अनुकूलन, गतिशील समायोजन और पोर्टफोलियो उपयोग को पेश करके और सुधार किया जा सकता है। रणनीति के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए। कुल मिलाकर, उचित पैरामीटर ट्यूनिंग और उत्पाद और बाजार की स्थिति के साथ अच्छी फिटनेस के साथ, यह रणनीति सभ्य परिणाम प्राप्त कर सकती है।


/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2

strategy(title = "Strategy Code Example", shorttitle = "Strategy Code Example", overlay = true)

// Revision:        1
// Author:          @JayRogers
//
// *** THIS IS JUST AN EXAMPLE OF STRATEGY RISK MANAGEMENT CODE IMPLEMENTATION ***

// === GENERAL INPUTS ===
// short ma
maFastSource   = input(defval = open, title = "Fast MA Source")
maFastLength   = input(defval = 14, title = "Fast MA Period", minval = 1)
// long ma
maSlowSource   = input(defval = open, title = "Slow MA Source")
maSlowLength   = input(defval = 21, title = "Slow MA Period", minval = 1)

// === STRATEGY RELATED INPUTS ===
tradeInvert     = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// the risk management inputs
inpTakeProfit   = input(defval = 1000, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss     = input(defval = 200, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop    = input(defval = 200, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset  = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)

// === RISK MANAGEMENT VALUE PREP ===
// if an input is less than 1, assuming not wanted so we assign 'na' value to disable it.
useTakeProfit   = inpTakeProfit  >= 1 ? inpTakeProfit  : na
useStopLoss     = inpStopLoss    >= 1 ? inpStopLoss    : na
useTrailStop    = inpTrailStop   >= 1 ? inpTrailStop   : na
useTrailOffset  = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na

// === SERIES SETUP ===
/// a couple of ma's..
maFast = ema(maFastSource, maFastLength)
maSlow = ema(maSlowSource, maSlowLength)

// === PLOTTING ===
fast = plot(maFast, title = "Fast MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 50)
slow = plot(maSlow, title = "Slow MA", color = red, linewidth = 2, style = line, transp = 50)

// === LOGIC ===
// is fast ma above slow ma?
aboveBelow = maFast >= maSlow ? true : false
// are we inverting our trade direction?
tradeDirection = tradeInvert ? aboveBelow ? false : true : aboveBelow ? true : false

// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
enterLong() => not tradeDirection[1] and tradeDirection // functions can be used to wrap up and work out complex conditions
exitLong() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
strategy.entry(id = "Long", long = true, when = enterLong()) // use function or simple condition to decide when to get in
strategy.close(id = "Long", when = exitLong()) // ...and when to get out
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===
enterShort() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
exitShort() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
strategy.entry(id = "Short", long = false, when = enterShort())
strategy.close(id = "Short", when = exitShort())

// === STRATEGY RISK MANAGEMENT EXECUTION ===
// finally, make use of all the earlier values we got prepped
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)


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