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अनुकूलित चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-04 10:31:45
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अवलोकन

यह रणनीति नियमित चलती औसत क्रॉसओवर पर आधारित है लेकिन अधिक सटीक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए कुछ संशोधन किए गए हैं। यह प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने के लिए तेज और धीमी चलती औसत को जोड़ती है और प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों से संबंधित है।

रणनीति तर्क

जब तेजी से चलती औसत नीचे से ऊपर की ओर धीमी गति से चलती औसत से ऊपर की ओर जाती है, तो इसे खरीद संकेत माना जाता है। जब तेजी से चलती औसत ऊपर से नीचे की ओर धीमी गति से चलती औसत को पार करती है, तो इसे बिक्री संकेत माना जाता है। यानी, लंबे समय के लिए स्वर्ण क्रॉस, छोटे के लिए मृत्यु क्रॉस। एक बार लंबी / छोटी स्थिति लेने के बाद, बड़े नुकसान से बचने के लिए स्टॉप लॉस सेट किया जाएगा।

इस रणनीति में तेजी से और धीमी गति से चलती औसत का चयन होता है। यह रणनीति क्रमशः 50 और 100 अवधि के घातीय चलती औसत को तेजी से और धीमी रेखा के रूप में अपनाती है। एमए मापदंडों को समायोजित करके रणनीति प्रभाव को अनुकूलित किया जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति दोहरी चलती औसत के संयोजन से प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करती है, जो प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकती है। एकल एमए रणनीतियों की तुलना में, यह लाभप्रदता की संभावना में सुधार कर सकती है। इसके अलावा, स्टॉप लॉस सेटिंग व्यक्तिगत ट्रेडों के नुकसान को भी सीमित करती है।

क्रॉसओवर नियमों का लाभ उठाते हुए, यह रणनीति समय पर रुझान के अवसरों को पकड़ सकती है। जटिल तर्क से युक्त रणनीतियों की तुलना में, इसे समझना और लागू करना आसान है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के लिए तीन प्रमुख जोखिम हैंः अनुचित एमए पैरामीटर जोखिम, अनुचित होल्डिंग अवधि जोखिम और अनुचित स्टॉप लॉस स्थिति जोखिम।

गलत एमए पैरामीटर चयन से झूठे संकेत मिलेंगे। बहुत कम या बहुत लंबी एमए लंबाई से बाजार का गलत आकलन होगा, इसलिए साधन की विशेषताओं के अनुसार उचित समायोजन की आवश्यकता है।
बहुत लंबी या बहुत कम अवधि रखने से न तो लाभ अधिकतम हो सकता है और न ही जोखिम को ठीक से नियंत्रित किया जा सकता है। इष्टतम अवधि निर्धारित करने के लिए विभिन्न निकास विधियों का परीक्षण किया जाना चाहिए।
अनावश्यक स्टॉप लॉस स्थिति सेटिंग या तो बहुत व्यापक या बहुत संकीर्ण स्टॉप लॉस का कारण बनेगी, इसलिए साधन की अस्थिरता के आधार पर उचित स्टॉप लॉस निर्धारित किया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

इष्टतम मापदंड खोजने के लिए अधिक एमए पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें
हाल के एन दिनों के मूल्य उतार-चढ़ाव या एटीआर के आधार पर गतिशील स्टॉप लॉस स्थिति निर्धारित करें
प्रवेश समय निर्धारित करने के लिए एमएसीडी, केडी आदि जैसे अधिक संकेतकों को मिलाएं।
सीमाबद्ध बाजार से बचने के लिए रुझान फ़िल्टरिंग नियम जोड़ें
रणनीति को अधिक साधनों पर लागू करने पर विचार करें, या इसे क्रॉस-इंस्ट्रूमेंट रणनीति में सुधारें

सारांश

यह अनुकूलित चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति प्रवृत्ति दिशाओं का न्याय करने में दोहरी एमए के लाभ को एकीकृत करती है और जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस सेट करती है। यह लागू करने में आसान प्रवृत्ति निम्नलिखित रणनीतियों से संबंधित है। इस रणनीति को पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस अनुकूलन, सिग्नल फ़िल्टरिंग आदि के माध्यम से स्थिरता और दक्षता में और बढ़ाया जा सकता है। जटिल रणनीतियों की तुलना में, इसे समझना और लागू करना आसान है, और इसलिए शुरुआती लोगों के लिए पहली मात्रा व्यापार रणनीति होने के लिए बहुत उपयुक्त है।

/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ashishchauhan
strategy(title="MA CO Strategy Test", overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=100000)

fastEMALen = input(title="Fast EMA Length", type=input.integer, defval=50)
slowEMALen = input(title="Slow EMA Length", type=input.integer, defval=100)

fastEMA = ema(close, fastEMALen)
slowEMA = ema(close, slowEMALen)

enterLong = crossover(fastEMA, slowEMA)
enterShort = crossunder(fastEMA, slowEMA)

longStop = 0.0
longStop := enterShort ? close : longStop[1]

shortStop = 0.0
shortStop := enterLong ? close : shortStop[1]

plot(series=fastEMA, color=color.orange, title="Fast EMA")
plot(series=slowEMA, color=color.teal, linewidth=3, title="Slow EMA")

if enterLong
    strategy.entry(id="GoLong", long=true)

if enterShort
    strategy.entry(id="GoShort", long=false)

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="ExLong", from_entry="GoLong", stop=longStop)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id="ExShort", from_entry="GoShort", stop=shortStop)

strategy.close_all()

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