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कई चलती औसत के बीच क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-04 17:21:25
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अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न अवधियों में प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए कई समय सीमाओं की चलती औसत रेखाओं की गणना करती है। जब कीमत चलती औसत से पार हो जाती है तो यह लंबी जाती है और जब कीमत चलती औसत से नीचे जाती है तो यह छोटी हो जाती है। इसके अलावा, जोखिम और रिटर्न को संतुलित करने के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ को शामिल किया जाता है।

सिद्धांत

यह रणनीति निम्नलिखित मुख्य बिंदुओं पर आधारित हैः

21-दिवसीय, 50-दिवसीय, 100-दिवसीय और 200-दिवसीय सरल चलती औसत की गणना करें।
जब कीमत किसी भी चलती औसत को पार करती है, तो लंबी और जब यह नीचे जाती है, तो छोटी जाती है।
लंबी पोजीशन खोलने के बाद पिछले बार की सबसे कम कीमत के पास और शॉर्ट पोजीशन खोलने के बाद सबसे अधिक कीमत के पास स्टॉप लॉस सेट करें।
कुछ सीमाओं के भीतर लॉन्ग के लिए सबसे कम मूल्य से नीचे और शॉर्ट के लिए उच्चतम मूल्य से ऊपर लाभ प्राप्त करने के लक्ष्य निर्धारित करें।
जब मूल्य स्टॉप लॉस या ले लाभ के स्तर पर पहुंचता है तो पदों को बंद करें।

कई समय सीमाओं में रुझानों का न्याय करने से ट्रेडिंग संकेतों की विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है और जब वे अपेक्षाकृत स्पष्ट होते हैं तो हमें रुझानों का पालन करने की अनुमति मिलती है। स्टॉप लॉस और ले लाभ यांत्रिकी जोखिमों को नियंत्रण में रखती है जब नुकसान बढ़ता है या लाभ कुछ स्तरों तक पहुंचता है।

लाभ

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

कई समय सीमा विश्लेषण के साथ बेहतर संकेत विश्वसनीयता। विभिन्न चलती औसत क्रॉसओवर कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद करते हैं और हमें स्पष्ट प्रवृत्ति क्षणों पर व्यापार करने की अनुमति देते हैं।
गतिशील स्टॉप जोखिम नियंत्रण को सुविधाजनक बनाते हैं। मूल्य कार्रवाई के आधार पर स्टॉप की गणना प्रति व्यापार के आधार पर अधिकतम हानि को सीमित करने के लिए उचित सीमाएं प्रदान करती है।
सरल और स्पष्ट कोड संरचना। पाइन सिंटैक्स आसानी से मापदंडों को समायोजित करने और अनुकूलित करने के लिए पठनीय संरचनाएं प्रदान करता है।
आसान व्यावहारिक अनुप्रयोग. चलती औसत क्रॉसओवर एक क्लासिक रणनीति विचार है जिसे उचित पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ लाइव ट्रेडिंग में आसानी से लागू किया जा सकता है।

जोखिम

कुछ जोखिमों पर भी विचार किया जाना चाहिए:

गलत ट्रेंड जजमेंट. मूविंग एवरेज मिश्रित सिग्नल और लेग का उत्पादन कर सकते हैं, जिससे गलत ट्रेडिंग सिग्नल हो सकते हैं.
अस्थिर बाजारों में घाटे का जोखिम। भारी मूल्य अंतर या उलटफेर में स्टॉप लॉस आसानी से ट्रिगर हो सकते हैं, जिससे बड़े नुकसान हो सकते हैं।
अनुचित पैरामीटर सेटिंग नुकसान को बढ़ाता है. बहुत व्यापक स्टॉप या तंग ले लाभ प्रति व्यापार अधिकतम नुकसान को बढ़ा सकते हैं.
लंबी अवधि के जोखिमः इस रणनीति के बाद की प्रवृत्ति में दीर्घकालिक लाभप्रदता पर विचार नहीं किया जाता है और समय के साथ महत्वपूर्ण पूंजी का उपभोग किया जा सकता है।
वास्तविक व्यापारिक अंतर. वास्तविक व्यापारिक प्लेटफार्मों में लागू होने पर व्यापारिक लागत, फिसलन आदि रिटर्न को प्रभावित कर सकते हैं।

समाधान:

अन्य संकेतकों जैसे कि केडीजे, एमएसीडी आदि के साथ संकेत की पुष्टि जोड़ें।
समय से पहले ट्रिगर से बचने के लिए बाजार की स्थितियों के आधार पर स्टॉप चौड़ाई को समायोजित करें।
मापदंडों को अनुकूलित करें और दीर्घकालिक रिटर्न और ड्रॉडाउन का मूल्यांकन करें। कठोर बैकटेस्टिंग के माध्यम से सर्वोत्तम मापदंड संयोजन प्राप्त करें।
पेपर ट्रेडिंग में रणनीतियों का पूरी तरह से परीक्षण करें और मैन्युअल स्टॉप जोड़ें।

बढ़ोतरी के अवसर

इसमें और सुधार की संभावना हैः

परिमाणात्मक प्रवेश और निकास नियम जोड़ें। उदाहरण के लिए, स्पष्ट रुझानों पर व्यापार सुनिश्चित करने के लिए नए उच्च और निम्न की जांच करें।
खाता आकार और बाजार की स्थितियों के आधार पर गतिशील रूप से स्थिति आकार शामिल करें।
प्रवृत्ति सत्यापन में सुधार करें। उपयुक्त प्रवृत्तियों को फ़िल्टर करने और चुनने के लिए पीआरजेड, एटीआर, डीएमआई आदि जैसे संकेतकों का उपयोग करें।
लंबी और छोटी होल्डिंग पीरियड्स को अल्टरनेट करें। लाभ को लॉक करने के लिए लाभ पर ट्रैलिंग स्टॉप सेट करें।
कारक निवेश मॉडल का उपयोग करके स्टॉक पूल का निर्माण करें। विभिन्न कारकों पर स्कोर और फ़िल्टर स्टॉक।
जोखिम नियंत्रण के लिए मशीन लर्निंग जोड़ें। निर्णय में सहायता करने और मानव त्रुटियों को रोकने के लिए LSTM, RNN आदि का उपयोग करें।

निष्कर्ष

यह सरल चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति ट्रेंड फॉलो करने के लिए आसान कार्यान्वयन प्रदान करती है। गतिशील स्टॉप जोखिमों को नियंत्रित करने में मदद करते हैं। लेकिन कुछ संकेत अक्षमताएं और व्हिपसा जोखिम मौजूद हैं। मापदंडों और अतिरिक्त तकनीकों पर आगे के अनुकूलन से अधिक मजबूत प्रदर्शन हो सकता है।

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DolarBasar by AlperDursun", shorttitle="DOLARBASAR", overlay=true)

// Input for Moving Averages
ma21 = ta.sma(close, 21)
ma50 = ta.sma(close, 50)
ma100 = ta.sma(close, 100)
ma200 = ta.sma(close, 200)

// Calculate the lowest point of the previous candle for stop loss
lowestLow = ta.lowest(low, 2)

// Calculate the highest point of the previous candle for stop loss
highestHigh = ta.highest(high, 2)

// Calculate take profit levels
takeProfitLong = lowestLow - 3 * (lowestLow - highestHigh)
takeProfitShort = highestHigh + 3 * (lowestLow - highestHigh)

// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(close, ma21) or ta.crossover(close, ma50) or ta.crossover(close, ma100) or ta.crossover(close, ma200)
shortCondition = ta.crossunder(close, ma21) or ta.crossunder(close, ma50) or ta.crossunder(close, ma100) or ta.crossunder(close, ma200)

// Stop Loss Levels
stopLossLong = lowestLow * 0.995
stopLossShort = highestHigh * 1.005

// Exit Conditions
longExitCondition = low < stopLossLong or high > takeProfitLong
shortExitCondition = high > stopLossShort or low < takeProfitShort

if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (longExitCondition)
    strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)

if (shortExitCondition)
    strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)

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