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लैरी विलियम्स की चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-26 15:03:16
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अवलोकन

यह एक सरल और क्लासिक चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति है जिसे प्रसिद्ध व्यापारी लैरी विलियम्स ने बनाया है। यह रणनीति 9 दिन के सरल चलती औसत को तेजी से रेखा और 21 दिन के घातीय चलती औसत को धीमी रेखा के रूप में उपयोग करती है। यह लंबी जाती है जब कीमत 9 दिन की रेखा से ऊपर टूट जाती है, और छोटी जाती है जब कीमत 9 दिन की रेखा से नीचे टूट जाती है। झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए, 21 दिन की रेखा का उपयोग प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए भी किया जाता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति लंबी और छोटी संभावनाओं को निर्धारित करने के लिए चलती औसत के गोल्डन क्रॉसओवर और डेथ क्रॉसओवर पर आधारित है। जब तेज रेखा नीचे से धीमी रेखा से ऊपर टूटती है, तो यह एक गोल्डन क्रॉसओवर है, जो तेजी की प्रवृत्ति में बदलाव का संकेत देती है। इस तरह के ब्रेकआउट का उपयोग लंबे समय तक जाने के लिए किया जाता है। जब तेज रेखा ऊपर से धीमी रेखा से नीचे टूटती है, तो यह एक डेथ क्रॉसओवर है, जो मंदी की प्रवृत्ति में बदलाव का संकेत देती है। इस तरह के ब्रेकआउट का उपयोग शॉर्ट जाने के लिए किया जाता है।

वर्चुअल नुकसान के कारण होने वाले झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए, 21 दिन की रेखा का उपयोग मुख्य प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए भी किया जाता है। केवल जब तेजी से रेखा टूट जाती है और कीमत भी 21 दिन की रेखा को तोड़ती है, तो व्यापार कार्रवाई की जाएगी। यह कई झूठे ब्रेकआउट को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है।

विशेष रूप से, लंबा संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जबः फास्ट लाइन कल के उच्च से ऊपर टूट जाती है और 21 दिन की रेखा से ऊपर टूट जाती है। छोटा संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जबः फास्ट लाइन कल के निम्न से नीचे टूट जाती है और 21 दिन की रेखा से नीचे टूट जाती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. रणनीति का विचार सरल और समझने और लागू करने में आसान है।
  2. चलती औसत तकनीक परिपक्व और व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।
  3. 21 दिन की रेखा लागू करने से झूठे ब्रेकआउट प्रभावी रूप से फ़िल्टर हो जाते हैं।
  4. स्थिति में प्रवेश करने के लिए कल के चरम बिंदुओं का उपयोग करने से फंसने से बचा जा सकता है।
  5. रणनीतिक मापदंड अपेक्षाकृत मजबूत हैं, बिना आसानी से ओवरफिट किए।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

  1. अस्थिर बाजारों में चलती औसत पिछड़ जाती है और सर्वोत्तम प्रवेश बिंदुओं को याद कर सकती है।
  2. सीमाबद्ध बाजारों में साइडवेज मूल्य कार्रवाई के साथ, अक्सर छोटे नुकसान हो सकते हैं।
  3. यह अचानक घटनाओं और महत्वपूर्ण रुझान परिवर्तनों पर प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया नहीं दे सकता है।

इन जोखिमों से निपटने के लिए निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलन किया जा सकता हैः

  1. अधिक वास्तविक समय संकेतों के लिए MACD संकेतक का परिचय दें।
  2. एमए अवधि के मापदंडों को कम करने के लिए व्यापारिक आवृत्ति बढ़ाएं।
  3. एकल व्यापार हानि राशि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियों को जोड़ें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के लिए मुख्य अनुकूलन दिशाओं में शामिल हैंः

  1. पैरामीटर अनुकूलन. बेहतर मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न एमए अवधि संयोजनों का परीक्षण करने के लिए अधिक व्यवस्थित तरीकों का उपयोग किया जा सकता है।

  2. स्टॉप लॉस जोड़ें. एकल व्यापार हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए उचित चलती स्टॉप लॉस, प्रतिशत स्टॉप लॉस आदि सेट करें.

  3. अन्य संकेतकों का संयोजन करें। अधिक पुष्टिकरण आयाम प्राप्त करने और रणनीति स्थिरता में सुधार करने के लिए एमएसीडी, एटीआर, केडी आदि से संकेत पेश करें।

  4. बाहर निकलने के तंत्र को अनुकूलित करें। विभिन्न प्रकार के बाहर निकलने के तरीकों जैसे रिवर्स सिग्नल बाहर निकलने, मुनाफा लेने के बाहर निकलने आदि का शोध करें।

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति एक बहुत ही विशिष्ट और व्यावहारिक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। इसका लाभ यह है कि इसे समझना और लागू करना आसान है, और इसमें सुधार के लिए भी जगह है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस अनुकूलन, बहु-निर्देशक संयोजन आदि जैसे तरीकों के माध्यम से, इसे अधिक स्थिर और व्यावहारिक व्यापार प्रणाली में बदलने के लिए निरंतर सुधार किया जा सकता है।

// @_benac
//@version=5
strategy('Larry', overlay=true , initial_capital=1000 )


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//                 Codigo Operacional                 //
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// Usage for Stocks , or Criptos with value bigger then 1, cuz of 0.01 ´pip.
// Daily timeframe
//Observation Point
start     = timestamp(2020, 00, 00, 00, 00)         // backtest start window
finish    = timestamp(2022, 01, 07, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true // create function "within window of time"  

if time < start 
    strategy.close_all("Closing All")

// Take infos from inputs. 
inp_mmshort = input.int(defval = 9, title = "Media Curta"  )
inp_mminter = input.int(defval = 21, title = "Media Curta"  )

// Risk Manager, here define max and min 
inp_max = input.int(defval = 15, title = "Percentual Ganho"  )
inp_min = input.int(defval = 5, title = "Percental  Perda"  )

// Converting the input to % 
pmax = (inp_max / 100 )
pmin =  (inp_min / 100)

// Infos From Moving Average
mm_short = ta.sma(close , inp_mmshort)
mm_inter = ta.ema(close , inp_mminter)


// Trend Logic
//Long Condition 

//Setup do Larry Willians Bem Simples , media virou para cima e rompeu a maxima de referencia, compra. 
tendencia_alta = mm_short[2] > mm_short[1] and mm_short > mm_short[1] and close > high[1] and close > mm_short and mm_short > mm_inter
tendencia_baixa = mm_short[2] < mm_short[1] and mm_short < mm_short[1] and close > low[1] and close < mm_short and mm_short < mm_inter

// Creating the entry
if tendencia_alta 
    strategy.entry("Compra" , strategy.long , stop = low - 0.01  )
    stop_inst = low - 0.01 
if tendencia_baixa 
    strategy.entry("Venda" , strategy.short , stop= high + 0.01  )
    stop_inst = high + 0.01


// TrailingStop Creation

// Sell Position
if strategy.position_size < 0 
    gain_p = strategy.opentrades.entry_price(0) - (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmax) 
    stop_p = strategy.opentrades.entry_price(0) + (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmin) 
    // Managing the position
    if close < gain_p 
        strategy.close_all(comment = " 1 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    if close > stop_p 
        strategy.close_all(comment = " 2 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    
    if  high > mm_short[1]
        strategy.close_all(comment = " 3 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
      

// Buy Position    
if strategy.position_size > 0
    gain_p = strategy.opentrades.entry_price(0) + (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmax) 
    stop_p = strategy.opentrades.entry_price(0) - (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmin) 
    // Managing the position
    if close > gain_p 
        strategy.close_all(comment = " 1- Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    if close < stop_p 
        strategy.close_all(comment = " 2 -Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    if low < mm_short[1]
        strategy.close_all(comment = " 3 -Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
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