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ईएमए/एमए क्रॉसओवर ऑप्शन ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-16 14:14:42
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अवलोकन

यह ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए घातीय चलती औसत (ईएमए) और चलती औसत (एमए) क्रॉसओवर पर आधारित एक अल्पकालिक विकल्प ट्रेडिंग रणनीति है। यह खरीद सिग्नल उत्पन्न करता है जब तेजी से ईएमए नीचे से धीमी एमए के ऊपर से गुजरता है, और तेजी से ईएमए धीमी एमए के नीचे से गुजरता है।

रणनीति तर्क

रणनीति में अलग-अलग मापदंडों वाले दो ईएमए/एमए का उपयोग किया जाता है, एक तेज ईएमए और एक धीमी एमए। तेज ईएमए अवधि 50 और धीमी एमए अवधि 100 पर सेट की जाती है। ईएमए मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है जबकि एमए धीमी गति से प्रतिक्रिया करता है।

जब अल्पकालिक मूल्य वृद्धि में तेजी आती है, तो तेजी से ईएमए नीचे से धीमे एमए में प्रवेश करेगा, खरीद संकेत उत्पन्न करेगा। यह तेजी से तेजी की भावना को इंगित करता है, जिससे खरीद या कॉल विकल्प खरीदने पर विचार करना उपयुक्त हो जाता है।

जब अल्पकालिक मूल्य में गिरावट तेज होती है, तो तेजी से ईएमए धीमी एमए से नीचे टूट जाएगा, जिससे बिक्री के संकेत मिलेंगे। यह गिरावट की भावना को बढ़ता दिखाता है, जिससे पुट विकल्पों को बेचने या खरीदने के अवसरों का संकेत मिलता है।

अल्पकालिक प्रवृत्ति और बाजार की भावनाओं को निर्धारित करने के लिए तेज और धीमी ईएमए/एमए के बीच क्रॉसओवर को पकड़कर, अपेक्षाकृत अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव से लाभ के लिए समय पर विकल्प ट्रेडों को निष्पादित किया जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को पकड़ने के लिए त्वरित प्रतिक्रिया। तेजी से ईएमए और धीमी एमए के बीच क्रॉसओवर तेजी से अल्पकालिक ऊपर और नीचे की कीमतों के उलटफेर का पता लगाते हैं।

  2. लागू करने के लिए सरल. केवल जटिल गणना के बिना दो चलती औसत के क्रॉसओवर की निगरानी करने की जरूरत है.

  3. विकल्पों या शेयरों के व्यापार के लिए लचीला अनुप्रयोग। संकेतों के आधार पर लंबा/लघु जा सकता है, या तदनुसार विकल्पों का व्यापार कर सकता है।

  4. स्पष्ट स्टॉप लॉस के साथ नियंत्रित जोखिम. प्रति व्यापार हानि को सीमित करने के लिए पूर्व निर्धारित स्टॉप लॉस अंक.

जोखिम विश्लेषण

ध्यान देने योग्य कुछ जोखिमः

  1. संभावित विप्सॉ सिग्नल और रेंजिंग मार्केट अत्यधिक ट्रेडिंग और बढ़ी हुई लागत का कारण बन सकते हैं। ओवर-ट्रेडिंग से बचने के लिए स्टॉप लॉस को बढ़ा सकते हैं।

  2. लगातार स्टॉप लॉस ट्रिगर के साथ बाजार के निरंतर डाउनट्रेंड में असुरक्षित। पूंजी संरक्षण के लिए लंबे समय तक भालू चरण के दौरान रोक रणनीति पर विचार करें।

  3. महत्वपूर्ण समाचार घटनाओं से मूल्य में वृद्धि से स्थिति को समय से पहले बंद कर दिया जा सकता है या नुकसान को काफी बढ़ाया जा सकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

रणनीति को बढ़ाने के कुछ तरीके:

  1. अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस। मजबूर निकास की संभावनाओं को कम करने के लिए मूल्य उतार-चढ़ाव के स्तर के अनुसार वास्तविक समय में स्टॉप लॉस को समायोजित करें।

  2. कई समय सीमा ईएमए को एकीकृत करें। प्रति-प्रवृत्ति ट्रेडों से बचने के लिए समग्र प्रवृत्ति को मापने के लिए दैनिक और साप्ताहिक ईएमए जोड़ें।

  3. आरएसआई फ़िल्टर. कुछ शोर संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्तरों की पहचान करने के लिए आरएसआई का उपयोग करें.

  4. मशीन लर्निंग अस्थिरता भविष्यवाणी. मूल्य अस्थिरता और जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए एलएसटीएम मॉडल का उपयोग करें, गतिशील रूप से स्थिति आकार और स्टॉप लॉस को समायोजित करें।

निष्कर्ष

यह अल्पकालिक ईएमए / एमए क्रॉसओवर रणनीति तेजी से ईएमए और धीमे एमए क्रॉसओवर की निगरानी करके समय पर ट्रेडों के लिए अल्पकालिक रुझान परिवर्तनों और बाजार की भावनाओं को पकड़ती है। इसके कार्यान्वयन में आसानी के बावजूद, जोखिमों में अत्यधिक व्हिपसाउ और निरंतर ड्रॉडाउन शामिल हैं। स्टॉप लॉस अनुकूलन, कई समय सीमाओं, सिग्नल फ़िल्टरिंग और मशीन लर्निंग भविष्यवाणी के आसपास के सुधार जोखिम नियंत्रण और लाभप्रदता में सुधार में मदद कर सकते हैं।


/*backtest
start: 2023-01-09 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Backtest single EMA cross", overlay=true)

qty = input(100000, "Buy quantity")

testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testStartMin = input(0, "Backtest Start Minute")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, testStartHour, testStartMin)
testStopYear = input(2099, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? 
   #00FF00 : na
testPeriod() => true


ema1 = input(50, title="Select EMA 1")
ema2 = input(100, title="Select EMA 2")

expo = ema(close, ema1)
ma = ema(close, ema2)

avg_1 = avg(expo, ma)
s2 = cross(expo, ma) ? avg_1 : na
//plot(s2, style=plot.style_line, linewidth=3, color=color.red, transp=0)

p1 = plot(expo, color=#00FFFF, linewidth=2, transp=0)
p2 = plot(ma, color=color.orange, linewidth=2, transp=0)
fill(p1, p2, color=color.white, transp=80)


longCondition = crossover(expo, ma)

shortCondition = crossunder(expo, ma)

exitlongCondition = crossunder(expo, ma)

exitshortCondition = crossover(expo, ma) 


if testPeriod()
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)

plotshape(longCondition, title = "Buy Signal", text ="BUY", textcolor = #FFFFFF , style=shape.labelup, size = size.normal, location=location.belowbar, color = #1B8112, transp = 0)
plotshape(shortCondition, title = "Sell Signal", text ="SELL", textcolor = #FFFFFF, style=shape.labeldown, size = size.normal, location=location.abovebar, color = #FF5733, transp = 0)




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