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लंदन एसएमए क्रॉस ईटीएच रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-18 16:08:26
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम लंदन सत्र एसएमए क्रॉस ईटीएच रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति है। इस रणनीति का मुख्य विचार मुख्यधारा के डिजिटल मुद्रा व्यापार जोड़ी ईटीएच/यूएसडीटी पर रिवर्सल ट्रेडिंग करने के लिए एसएमए लाइनों के स्वर्ण क्रॉस और मृत क्रॉस संकेतों के साथ संयुक्त लंदन सत्र के दौरान उच्च तरलता का उपयोग करना है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल तर्क पहले लंदन सत्र के ट्रेडिंग घंटों को निर्धारित करना है, फिर एक निश्चित चक्र की एसएमए लाइन की गणना करना है, और अंत में यह तय करना है कि क्या कीमत में लंदन सत्र के दौरान एसएमए के साथ गोल्डन क्रॉस या डेड क्रॉस है। विशेष रूप से, रणनीति पहले लंदन सत्र के प्रारंभ और समाप्ति समय को परिभाषित करती है, और फिर एसएमए लाइन के लंबाई पैरामीटर को 50 अवधि पर सेट करती है। इस आधार पर, रणनीति 50 अवधि एसएमए लाइन की गणना करने के लिए ta.sma))) फ़ंक्शन का उपयोग करती है। इसके बाद, रणनीति यह तय करती है कि क्या वर्तमान मूल्य लंदन सत्र में है और बैकस्टिंग समय सीमा के भीतर है। यदि ये दो शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो ta.crossover))) और ta.crosstest) फ़ंक्शन का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करें कि क्या कीमत और गोल्डन लाइन में एक गोल्डन क्रॉस या मृत एसएमए है। जब एक गोल्डन क्रॉस होता है, तो लंबा; जब एक मृत क्रॉस होता है, तो छोटा होता है।

इस रणनीति का मुख्य लाभ यह है कि यह व्यापार के लिए लंदन सत्र की उच्च तरलता का उपयोग करता है, जो बेहतर प्रवेश अवसर प्राप्त कर सकता है। उसी समय, एसएमए लाइन के गोल्डन क्रॉस और डेड क्रॉस सिग्नल क्लासिक और प्रभावी तकनीकी संकेतक संकेत हैं। इसलिए, यह संयोजन कुछ हद तक झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है और रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार कर सकता है।

रणनीति के फायदे

बेहतर प्रवेश अवसर प्राप्त करने के लिए लंदन सत्र की उच्च तरलता का उपयोग करें
SMA रेखाओं का स्वर्ण क्रॉस और मृत क्रॉस क्लासिक और प्रभावी तकनीकी संकेत संकेत हैं
संयुक्त उपयोग संकेत की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है
रिवर्सल ट्रेडिंग विधि अपनाएं, जो अल्पकालिक ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त हो
उच्च पूंजी उपयोग, लाभ लाभ के माध्यम से बढ़ाया जा सकता है

जोखिम और समाधान

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जिनमें मुख्यतः निम्नलिखित शामिल हैंः

सोने के क्रॉस और मृत क्रॉस संकेत अक्सर एक प्रवृत्ति बाजार में मारा जा सकता है
गलत एसएमए अवधि सेटिंग से बहुत अधिक झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं
रिवर्सल ट्रेडिंग सीमाबद्ध बाजारों में फंसने की प्रवृत्ति है

इन जोखिमों को नियंत्रित करने और दूर करने के लिए निम्नलिखित तरीकों का उपयोग किया जा सकता हैः

प्रवृत्ति समेकन के दौरान उपयोग करने से बचने के लिए प्रवृत्ति संकेतक शामिल करें
सर्वोत्तम ट्रेडिंग चक्र खोजने के लिए एसएमए मापदंडों का अनुकूलन करें
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप हानि सेट करें

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति के निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता हैः

सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए मल्टी-इंडिकेटर फ़िल्टरिंग नियम बनाने के लिए संयोजन के लिए अन्य संकेतकों को शामिल किया जा सकता है, जैसे कि आरएसआई, केडी, आदि।
एसएमए लाइन के चक्र पैरामीटर को सर्वोत्तम व्यापार चक्र खोजने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है
लम्बे समय चक्र चलती औसत SMA के आधार पर कई चलती औसत क्रॉस संयोजन बनाने के लिए पेश किया जा सकता है
ट्रेडिंग सत्रों को अनुकूलित करें ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि कौन से सत्र सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं
संकेतों को प्रशिक्षित करने और फ़िल्टर करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का परिचय दें

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर, यह रणनीति उच्च तरलता सत्रों में व्यापार और चलती औसत क्रॉस के क्लासिक तकनीकी संकेतक को जोड़कर अपेक्षाकृत सरल और व्यावहारिक अल्पकालिक रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति को महसूस करती है। इस रणनीति के फायदे में उच्च पूंजी उपयोग, सरल तकनीकी संकेतक और आसान कार्यान्वयन शामिल हैं। लेकिन कुछ जोखिम भी हैं, बेहतर स्थिर लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए मापदंडों, स्टॉप लॉस और ट्रेडिंग सत्रों का परीक्षण और अनुकूलन करने की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

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