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रणनीति के बाद चलती औसत क्रॉसओवर प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-05 14:12:27
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अवलोकन

मूविंग एवरेज क्रॉसओवर ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो बाजार के रुझानों को ट्रैक करती है। यह रणनीति तेजी से और धीमी गति से चलती औसत की गणना करके और क्रॉसओवर होने पर बाजार के रुझानों में मोड़ बिंदुओं को पकड़कर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मूल सिद्धांत विभिन्न मापदंडों के साथ घातीय चलती औसत (ईएमए) का उपयोग करके बाजार के रुझानों का न्याय करना है। रणनीति एक तेज ईएमए और एक धीमी ईएमए को परिभाषित करती है। जब तेज ईएमए धीमी ईएमए के ऊपर पार करता है, तो यह बाजार में तेजी की प्रवृत्ति उलट का संकेत देता है। जब तेज ईएमए धीमी ईएमए के नीचे पार करता है, तो यह मंदी की प्रवृत्ति उलट का संकेत देता है।

ऊपर की ओर क्रॉसिंग पर, रणनीति लंबी स्थिति खोलती है। नीचे की ओर क्रॉसिंग पर, रणनीति छोटी स्थिति खोलती है। रणनीति अपनी स्थिति तब तक बनाए रखेगी जब तक कि लाभ या स्टॉप लॉस ट्रिगर नहीं हो जाता है, या विपरीत दिशा में क्रॉसओवर फिर से होता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, समझने और लागू करने में आसान है, शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है;
  2. कीमतों को सुचारू करने के लिए ईएमए का उपयोग करने से प्रभावी ढंग से बाजार शोर को फ़िल्टर किया जा सकता है और रुझानों की पहचान की जा सकती है।
  3. मापदंडों को विभिन्न चक्रों वाले बाजारों के अनुकूल करने के लिए लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।
  4. स्थिरता में सुधार के लिए रणनीति को बहु-समय-सीमा संस्करणों तक बढ़ाया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

  1. रेंजिंग बाजारों में, लाभप्रदता को प्रभावित करने वाले कई स्टॉप लॉस हो सकते हैं;
  2. यह प्रभावी रूप से प्रवृत्ति प्रकारों (बुलिश या मंदी) की पहचान नहीं कर सकता है, जिससे गंभीर नुकसान हो सकते हैं;
  3. ईएमए पैरामीटर की अनुचित सेटिंग्स से ओवर-ट्रेडिंग या डिटेक्शन में देरी हो सकती है।

जोखिम को कम करने के लिए, रुझान प्रकारों को निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों को जोड़ने पर विचार करें, या व्यापक स्टॉप लॉस अनुपात निर्धारित करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. प्रवृत्ति के विरुद्ध स्थिति खोलने से बचने के लिए प्रवृत्ति के प्रकारों के बारे में अधिक निर्णय लेना;
  2. सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए बहु-समय-सीमा निर्णय जोड़ें;
  3. बाहर निकलने के बिंदुओं को अनुकूलित करने के लिए गतिशील रूप से स्टॉप लॉस और लाभ अनुपात समायोजित करें;
  4. गलत ट्रेडों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतकों को मिलाएं।

निष्कर्ष

संक्षेप में, मूविंग एवरेज क्रॉसओवर ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति एक सरल और व्यावहारिक ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति है। रणनीति के मूल विचार स्पष्ट और लागू करने में आसान हैं, और अनुकूलन के लिए भी जगह है। मापदंडों को समायोजित करके, बहु-समय-सीमा विश्लेषण जोड़कर, गतिशील स्टॉप आदि, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में लगातार सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Zhukov trade', overlay=true, calc_on_every_tick=true, currency=currency.USD)

// INPUT:

// Options to enter fast and slow Exponential Moving Average (EMA) values
emaFast = input.int(title='Fast EMA', defval=10, minval=1, maxval=9999)
emaSlow = input.int(title='Slow EMA', defval=20, minval=1, maxval=9999)

// Option to select trade directions
tradeDirection = input.string(title='Trade Direction', options=['Long', 'Short', 'Both'], defval='Both')

// Options that configure the backtest date range
startDate = input(title='Start Date', defval=timestamp('01 Jan 2023 00:00'))
endDate = input(title='End Date', defval=timestamp('31 Dec 2030 23:59'))

// Set take profit and stop loss percentages
take_profit_percent = input(1.0, title ="Take Profit Percent") / 100.0
stop_loss_percent = input(1.0, title ="Stop Loss Percent") / 100.0

// CALCULATIONS:

// Use the built-in function to calculate two EMA lines
fastEMA = ta.ema(close, emaFast)
slowEMA = ta.ema(close, emaSlow)
emapos = ta.ema(close, 200)

// PLOT:

// Draw the EMA lines on the chart
plot(series=fastEMA, color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
plot(series=slowEMA, color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(series=emapos, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)

// CONDITIONS:

// Check if the close time of the current bar falls inside the date range
inDateRange = true

// Translate input into trading conditions
longOK = tradeDirection == 'Long' or tradeDirection == 'Both'
shortOK = tradeDirection == 'Short' or tradeDirection == 'Both'

// Decide if we should go long or short using the built-in functions
longCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and inDateRange
shortCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) and inDateRange

// ORDERS:

// Submit entry (or reverse) orders
if longCondition and longOK
    strategy.entry(id='long', direction=strategy.long)

if shortCondition and shortOK
    strategy.entry(id='short', direction=strategy.short)

// Exit orders
if strategy.position_size > 0 and longOK
    strategy.exit(id='exit long', from_entry='long', limit=strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent), stop=strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent))

if strategy.position_size < 0 and shortOK
    strategy.exit(id='exit short', from_entry='short', limit=strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_percent), stop=strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percent))
अधिक

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