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मल्टीपल ईएमए खरीद रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-20 15:38:08
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अवलोकन

यह मूल्य कार्रवाई और अल्पकालिक प्रवृत्ति पर आधारित केवल खरीद रणनीति है। यह प्रवेश और निकास के लिए तकनीकी संकेतकों के रूप में कई घातीय चलती औसत (ईएमए) का उपयोग करता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति छह ईएमए का उपयोग करती है - 5-दिवसीय, 10-दिवसीय, 20-दिवसीय, 50-दिवसीय, 100-दिवसीय और 200-दिवसीय ईएमए।

5-दिवसीय ईएमए 10-दिवसीय ईएमए से ऊपर जाता है
10-दिवसीय ईएमए 20-दिवसीय ईएमए से ऊपर जाता है
20-दिवसीय ईएमए 50-दिवसीय ईएमए से ऊपर जाता है
50 दिन का ईएमए 100 दिन के ईएमए से ऊपर जाता है
100 दिनों का ईएमए 200 दिनों के ईएमए से ऊपर जाता है
बंद मूल्य 5-दिवसीय ईएमए से ऊपर पार करता है

जब सभी छह शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो एक लंबी स्थिति शुरू की जाती है।

एक्जिट सिग्नल तब होता है जब क्लोजर की कीमत 200-दिवसीय ईएमए से नीचे जाती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

मध्यम अल्पकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से पहचानने के लिए फिल्टर के रूप में कई ईएमए का उपयोग करना
कई ईएमए पर सख्त क्रॉसओवर मानदंडों से झूठे ब्रेकआउट से बचने में मदद मिलती है
बंद मूल्य को शामिल करने से झूठे ब्रेकआउट जोखिमों से बचा जाता है
केवल खरीदें, शॉर्टिंग जोखिमों से बचें
लाभ लेने के लिए अनुकूल संरक्षणात्मक निकास तंत्र

जोखिम विश्लेषण

कुछ जोखिम भी हैं:

लगातार ईएमए क्रॉसओवर की कम संभावना, अवसरों को याद करता है
केवल खरीदें, ड्रॉप से लाभ नहीं उठा सकते
विभिन्न बाजारों में फंसने की प्रवृत्ति
कुछ मुनाफे का त्याग करते हुए समय से पहले छोड़ देता है
स्थिर पैरामीटर सेटिंग्स उत्पादों और बाजारों के बीच अनुकूलन योग्य नहीं

समाधान:

बाजार स्थितियों के आधार पर ईएमए की संख्या को कम करना
शॉर्टिंग के अवसरों को लागू करने के लिए सीसीआई आदि को शामिल करने पर विचार करें।
सेट ट्रेलिंग स्टॉप हानि या मैनुअल पर्यवेक्षण
प्रवृत्ति उत्पादों के आधार पर मापदंडों को समायोजित करें
पैरामीटर को समायोजित करने के लिए मैनुअल पर्यवेक्षण की सलाह दी जाती है

बढ़ोतरी के अवसर

रणनीति को बढ़ाने के कुछ तरीके:

झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम शामिल करें
मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए अस्थिरता उपायों का उपयोग करें
गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल पेश करें
ब्रेकआउट सत्यापन तंत्र जोड़ें
प्रवृत्ति पूर्वानुमान के लिए गहरी शिक्षा मॉडल शामिल करें
स्टॉप लॉस और ले लाभ का परिचय दें

निष्कर्ष

संक्षेप में, यह मूल्य तकनीकी संकेतकों के आधार पर रणनीति के बाद एक मध्यम-अल्पकालिक प्रवृत्ति है। यह कई ईएमए फिल्टर का उपयोग करके रुझानों की पहचान करता है और झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए निकट मूल्य को शामिल करता है। तर्क सरल और समझने में आसान है। नुकसान कम अवसर हैं और फंसने के लिए प्रवण हैं। इसे मैनुअल पर्यवेक्षण के साथ संयुक्त एक पूरक उपकरण के रूप में उपयोग करने का सुझाव दिया जाता है। रणनीति को अधिक मजबूत बनाने के लिए वॉल्यूम, पैरामीटर अनुकूलन और मशीन लर्निंग जैसे पहलुओं में सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Multiple EMA Buy Strategy with Price Condition", overlay=true)

// Calculate EMAs
ema5 = ta.ema(close, 5)
ema10 = ta.ema(close, 10)
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Plot EMAs
plot(ema5, color=color.blue, title="EMA 5")
plot(ema10, color=color.green, title="EMA 10")
plot(ema20, color=color.red, title="EMA 20")
plot(ema50, color=color.purple, title="EMA 50")
plot(ema100, color=color.orange, title="EMA 100")
plot(ema200, color=color.yellow, title="EMA 200")

// Entry conditions
buy_condition = ema5 > ema10 and ema10 > ema20 and ema20 > ema50 and ema50 > ema100 and ema100 > ema200 and close > ema5

// Exit conditions
exit_condition = close < ema200

// Strategy entry and exit conditions
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buy_condition)
strategy.close("Buy", when = exit_condition)

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