इस रणनीति का उद्देश्य स्टॉक की कीमतों में रुझानों की पहचान करना और रुझानों के संदर्भ में व्यापार करना है। इसका मुख्य विचार यह है कि एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब एक छोटी औसत छोटी अवधि की औसत औसत से गुजरती है और एक छोटी अवधि के बादल के ऊपर से गुजरती है; जब एक छोटी अवधि की औसत लंबी अवधि की औसत से गुजरती है और बादल के नीचे से गुजरती है तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
इस रणनीति में 13, 21, 89, और 233 दिनों के चार चलती औसत का उपयोग किया जाता है। 13 वीं लाइन एक अल्पकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है, 233 वीं लाइन एक दीर्घकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है, और 21 वीं और 89 वीं लाइन एक मध्यम अवधि का प्रतिनिधित्व करती है। जब एक छोटी औसत पर एक लंबी अवधि की औसत को पार करता है, तो यह शेयर की कीमतों में बदलाव को इंगित करता है और एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है। इसके विपरीत, एक छोटी औसत के नीचे एक लंबी अवधि की औसत को पार करना एक बिक्री संकेत है।
इसके अलावा, यह रणनीति पहली बार संतुलन तालिका के संकेतकों में संक्रमण रेखा, बेंचमार्क रेखा और अग्रिम रेखा को जोड़ती है। संक्रमण रेखा 9 दिन की चलती औसत, बेंचमार्क रेखा 26 दिन की चलती औसत और अग्रिम रेखा मध्यम और अल्पकालिक चलती औसत को अपनाती है। जब कीमत अग्रिम रेखा को पार करती है, तो यह एक खरीद संकेत है, और नीचे से गुजरना एक बिक्री संकेत है।
अंत में, रणनीति RSI सूचक में 12 वीं और 24 वीं लाइनों का भी उपयोग करती है। 12 वीं लाइन अल्पकालिक ओवरबॉट और ओवरबॉट के लिए है, और 24 वीं लाइन मध्यम अवधि के ओवरबॉट और ओवरबॉट के लिए है। रणनीति 12 वीं आरएसआई लाइन और 24 वीं आरएसआई लाइन के क्रॉसिंग पर निर्णय करके व्यापार संकेतों की पुष्टि करती है।
इस रणनीति में स्टॉक की कीमतों के प्रमुख रुझानों की दिशाओं की पहचान करने की क्षमता बहुत अच्छी है। एक गतिशील औसत एक संतुलन तालिका सूचक के साथ संयुक्त है, जो खरीद और बेचने के संकेतों को अधिक सटीक बनाता है। इसके अलावा, आरएसआई सूचक की शुरूआत भी संभावित झूठी तोड़ने की स्थिति से बचाता है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में कई सूचकांकों का एक समूह है, जो प्रमुख रुझानों को प्रभावी ढंग से लॉक करने और उनसे लाभ उठाने में सक्षम है।
प्रवृत्ति उलट जोखिम
ट्रेडर्स को बाजार में होने वाले बदलावों पर कड़ी नजर रखने की जरूरत है और अगर कीमतें औसत स्तर पर पहुंचने के संकेत मिलते हैं तो वे सतर्कता बरतें और समय पर पोजीशन खत्म करें।
पैरामीटर अनुकूलन स्थान
चलती औसत की आवृत्ति सेटिंग्स, समता तालिका पैरामीटर आदि के लिए अनुकूलन के लिए जगह है, व्यापारी विभिन्न किस्मों के अनुसार सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन चुन सकते हैं।
उच्च व्यापारिक आवृत्ति
रणनीतियों के लिए, लेनदेन की आवृत्ति अधिक होती है, और शुल्क के बारे में विचार करने की आवश्यकता होती है। अनावश्यक लेनदेन को कम करने के लिए पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है।
स्टॉप लॉस स्टॉप रणनीति में वृद्धि
वर्तमान में रणनीति में स्टॉपलॉस स्टॉप लॉजिक सेट नहीं किया गया है, जो कुछ जोखिमों के साथ आता है। भविष्य में रणनीति में इस तरह के मॉड्यूल को शामिल करने पर विचार किया जा सकता है।
पैरामीटर अनुकूलन
विभिन्न व्यापारिक किस्मों के लिए, चलती औसत चक्र, प्रथम दृष्टया संतुलन तालिका पैरामीटर, आरएसआई चक्र आदि को अनुकूलित किया जा सकता है ताकि सर्वोत्तम संयोजन पाया जा सके। यह रणनीति की स्थिरता को और बढ़ा सकता है।
और अधिक सूचकांकों के साथ
उपयोग किए जाने वाले संकेतकों के अलावा, अन्य व्युत्पन्न संकेतकों जैसे कि अस्थिरता, लेन-देन की मात्रा में परिवर्तन और अधिक व्यापक आधार बनाने के लिए विचार किया जा सकता है।
इस रणनीति के संयोजन में चलती औसत, अपेक्षाकृत मजबूत संकेतक और पहली नजर में संतुलन तालिका संकेतक, प्रभावी रूप से पहचान करने के लिए कर सकते हैं की कीमतों की मुख्य प्रवृत्ति, एक अपेक्षाकृत विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है. रणनीति के फायदे सूचक पोर्टफोलियो में व्यापक है, अच्छी तरह से प्रवृत्ति पकड़ कर सकते हैं; लेकिन व्यापार की आवृत्ति अधिक है, वहाँ भी कुछ हद तक वापस लेने के जोखिम है. इस रणनीति के प्रभाव को रोकने के नुकसान को रोकने, पैरामीटर अनुकूलन आदि के माध्यम से बढ़ाया जा सकता है. कुल मिलाकर, इस रणनीति एक स्थिर, विश्वसनीय प्रवृत्ति रणनीति है, जो उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो कुछ जोखिम सहन क्षमता है और लगातार लाभ कमाने की उम्मीद करते हैं.
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end: 2024-01-17 00:00:00
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//@version=3
strategy("EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
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displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
SenkouSpanH = max(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
SenkouSpanL = min(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
ChikouSpan = close[displacement-1]
Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)
plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
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plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green, title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red, title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)
longCondition = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24)) and close>ChikouSpan and Sema>KijunSen
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)
strategy.close("Long", when = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24) and (close<KijunSen and close<ChikouSpan)))
shortCondition = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24)) and close<ChikouSpan and Sema<KijunSen
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)
strategy.close("Short", when = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24) and (close>KijunSen and close>ChikouSpan)))