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चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-26 12:04:34
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अवलोकन

चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति चलती औसत पर आधारित एक समय रणनीति है। यह विभिन्न अवधि चलती औसत की गणना और उनके क्रॉसओवर का न्याय करके खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है। यह रणनीति संकेतों की सटीकता में और सुधार के लिए सहायक संकेतक के रूप में घातीय चलती औसत को भी जोड़ती है।

सिद्धांत

इस रणनीति का मूल तर्क दो चलती औसत के बीच क्रॉसओवर पर आधारित है। विशेष रूप से, यह एन-दिवसीय सरल चलती औसत (लघु एमए) और एम-दिवसीय सरल चलती औसत (लंबी एमए) की गणना करता है। जब छोटा एमए नीचे से ऊपर तक लंबे एमए को तोड़ता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब छोटा एमए ऊपर से नीचे तक लंबे एमए को तोड़ता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। यह दीर्घकालिक रुझानों पर अल्पकालिक रुझानों के धोने और सुधार को दर्शाता है।

इसके अलावा, यह रणनीति एक सहायक संकेतक के रूप में एक्स-डे एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए) को भी पेश करती है। एसएमए की तुलना में, ईएमए चिकनी है और मूल्य परिवर्तन को तेजी से प्रतिबिंबित कर सकती है। इसका सहायक प्रभाव यह है कि केवल जब अल्पकालिक ईएमए भी मूविंग एवरेज क्रॉसओवर सिग्नल की पुष्टि करता है, तो वास्तविक ट्रेडिंग सिग्नल ट्रिगर हो जाएगा। इससे झूठे संकेतों से कुछ हस्तक्षेप से बचा जाता है और ट्रेडिंग रणनीतियों की स्थिरता में सुधार होता है।

लाभ

चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

सरल और उपयोग करने में आसान यह रणनीति केवल दो चलती औसत के बीच क्रॉसओवर पर निर्भर करती है, जो बहुत सरल, समझने और लागू करने में आसान है।
चलती औसत बाजार के रुझानों को स्पष्ट रूप से प्रतिबिंबित कर सकती है, और जटिल गणनाओं के बिना उनका क्रॉसओवर भी बहुत सहज है।
चलती औसत रणनीतियों का पता 20वीं शताब्दी की शुरुआत तक लगाया जा सकता है और 100 वर्षों के बाजार परीक्षण से गुजरकर क्लासिक तकनीकी विश्लेषण उपकरण बन गए हैं।
नियंत्रित जोखिमः चलती औसत मापदंडों को समायोजित करके, आप व्यापार संकेतों की आवृत्ति को नियंत्रित कर सकते हैं और इस प्रकार जोखिमों को नियंत्रित कर सकते हैं।
सार्वभौमिक और लचीला। चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति विभिन्न उत्पादों और समय चक्रों के लिए उपयुक्त है, जिससे यह एक बहुत ही बहुमुखी और लचीली ट्रेडिंग रणनीति है।

जोखिम

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

बार-बार स्थिति बदलना। जब बाजार में तेज उतार-चढ़ाव होता है, तो चलती औसत अक्सर क्रॉसओवर हो सकती है, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक बार-बार स्थिति बदल जाती है।
विलंब प्रभावः चलती औसत स्वयं में एक निश्चित विलंब होता है, विशेष रूप से लंबे चक्र के चलती औसत, जो अल्पकालिक व्यापार के अवसरों को याद कर सकते हैं।
पैरामीटर अनुकूलन आवश्यक है विभिन्न उत्पादों और समय चक्रों के लिए, चलती औसत के मापदंडों को स्वतंत्र रूप से परीक्षण और अनुकूलित करने की आवश्यकता है, अन्यथा परिणाम खराब हो सकते हैं।
अन्य संकेतकों के साथ संयुक्त किया जा सकता है। एक एकल चलती औसत रणनीति सबसे अच्छा प्रदर्शन नहीं करती है। संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अक्सर अन्य तकनीकी संकेतकों की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

विभिन्न चक्रों के अनुकूल चलती औसत मापदंडों को समायोजित करें। इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है।
ट्रेडिंग वॉल्यूम का सहायक निर्णय जोड़ें। उदाहरण के लिए, अमान्य संकेतों से बचने के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम के माध्यम से तोड़ने के लिए संकेतक सेट करें।
निर्णय के लिए अस्थिरता संकेतक जोड़ें। उदाहरण के लिए, केडीजे और एमएसीडी वास्तविक बाजार प्रवृत्ति का न्याय कर सकते हैं और अनिश्चित संकेतों को फ़िल्टर कर सकते हैं।
मौलिक तत्वों को मिलाएं। रणनीतियों को अधिक भविष्यवादी बनाने के लिए कमाई की अपेक्षाओं के आधार पर मापदंडों को समायोजित करें।
रणनीतियों का पोर्टफोलियो अनुप्रयोग, अन्य रणनीतियों या मॉडलों के साथ उपयोग, सामंजस्य प्रभाव प्राप्त करने के लिए।

निष्कर्ष

मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति मूविंग एवरेज क्रॉसओवर के सरल सिद्धांत के माध्यम से ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह सहज है, समझने में आसान है, पैरामीटर समायोजन में लचीला है और जोखिम को नियंत्रित कर सकता है। लेकिन इसमें अंतर्निहित लेगिंग गुण और अति-आवृत्ति स्थिति स्विचिंग के जोखिम भी हैं। इसलिए, इस रणनीति को अनुकूलित किया जा सकता है और इसकी उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए विभिन्न तरीकों से जोड़ा जा सकता है। यह मात्रात्मक व्यापार में एक सरल और प्रभावी बुनियादी रणनीति बन गई है।

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period: 1d
basePeriod: 1h
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*/

//@version=5
strategy("MA Crossover Strategy", overlay=true)

// Define input parameters
shortLength = input(10, title="Short MA Length")
longLength = input(40, title="Long MA Length")
emaLength = input(20, title="EMA Length")

// Calculate moving averages
shortMA = ta.sma(close, shortLength)
longMA = ta.sma(close, longLength)
colorfulEMA = ta.ema(close, emaLength)

// Create buy and sell conditions
buyCondition = ta.crossover(shortMA, longMA)
sellCondition = ta.crossunder(shortMA, longMA)

// Execute buy and sell orders
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.close("Sell")

if (sellCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.close("Buy")

// Color the background based on buy and sell conditions
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.blue, 90) : na)
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na)

// Plot moving averages
plot(shortMA, color=color.new(color.blue, 90), title="Short MA")
plot(longMA, color=color.new(color.red, 90), title="Long MA")

// Plot colorful EMA with transparency
plot(colorfulEMA, color=color.new(color.green, 90), title="Colorful EMA")

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