संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. तेजी से और धीमी गति से चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

तेजी से और धीमी गति से चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-27 16:06:30
टैगः

img

अवलोकन

फास्ट और स्लो मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक सरल मूविंग एवरेज आधारित रणनीति है। इसमें दो मूविंग एवरेज का उपयोग किया जाता है, एक तेज और एक धीमा। जब फास्ट मूविंग एवरेज नीचे से धीमी मूविंग एवरेज के ऊपर से गुजरता है, तो यह लंबा हो जाता है, यह दर्शाता है कि कीमतें बढ़ सकती हैं। जब फास्ट मूविंग एवरेज ऊपर से धीमी मूविंग एवरेज के नीचे से गुजरती है, तो यह अपनी स्थिति से बाहर निकल जाती है, यह दर्शाता है कि कीमतें गिर सकती हैं। यह भविष्य की कीमत कार्रवाई की भविष्यवाणी करने के लिए एक संकेतक के रूप में कार्य कर सकता है।

सिद्धांत

यह रणनीति दो चलती औसत का उपयोग करती है, एक तेज और एक धीमी। विशेष रूप से, डिफ़ॉल्ट लंबाई तेज चलती औसत के लिए 25 अवधि और धीमी अवधि के लिए 62 अवधि है। यह रणनीति विभिन्न प्रकार के चलती औसत का चयन करने की अनुमति देती है, जिसमें एसएमए, ईएमए, डब्ल्यूएमए, आरएमए और वीडब्ल्यूएमए शामिल हैं।

जब तेजी से चलती औसत नीचे से धीमी गति से चलती औसत से ऊपर की ओर जाती है, तो यह संकेत देता है कि अल्पकालिक कीमतों ने लंबी अवधि की कीमतों को तोड़ना शुरू कर दिया है, जो एक विशिष्ट स्वर्ण क्रॉस संकेत है, जो इंगित करता है कि कीमतें एक अपट्रेंड में प्रवेश कर सकती हैं। रणनीति इस बिंदु पर लंबी जाती है। जब तेजी से चलती औसत ऊपर से धीमी गति से चलती औसत से नीचे की ओर जाती है, तो यह संकेत देती है कि अल्पकालिक कीमतों ने लंबी अवधि की कीमतों को तोड़ना शुरू कर दिया है, जो एक मृत्यु क्रॉस संकेत है, जो इंगित करता है कि कीमतें एक डाउनट्रेंड में प्रवेश कर सकती हैं। रणनीति इस बिंदु पर अपनी स्थिति से बाहर निकलती है।

मूल्य प्रवृत्ति और दिशा निर्धारित करने के लिए तेज और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसओवर का उपयोग करके, और संबंधित लंबी या बंद स्थिति लेने से, लाभ प्राप्त किया जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. विचार सरल और समझने और लागू करने में आसान है
  2. लचीली पैरामीटर सेटिंग्स, अनुकूलन योग्य अवधि और चलती औसत के प्रकारों के साथ
  3. विश्वसनीय संकेतक, चलती औसत क्रॉसओवर का उपयोग करके मूल्य रुझान निर्धारित करने में सटीक
  4. स्वचालन का एहसास, मैन्युअल निर्णय के बिना मनोवैज्ञानिक कारकों के प्रभाव को कम करना
  5. कई उत्पादों पर लागू, व्यापक रूप से सूचकांक, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टोकरेंसी आदि के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है
  6. अनुकूलित करने के लिए आसान, बेहतर विन्यास खोजने के लिए मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है
  7. मजबूत विस्तार, अन्य संकेतकों या रणनीतियों के साथ जोड़ा जा सकता है

संक्षेप में, मुख्य ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में तेजी से और धीमी गति से चलती औसत क्रॉसओवर के साथ, रणनीति में भविष्य के मूल्य रुझानों का न्याय करने में एक मजबूत क्षमता है। इसकी प्रवृत्ति के आधार पर, उचित लाभ प्राप्त किया जा सकता है, जिससे यह लाइव ट्रेडिंग अनुप्रयोगों के लिए सार्थक हो जाता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं:

  1. क्रॉसओवर सिग्नल गलत सिग्नल दे सकते हैं, कीमतों में दीर्घकालिक रुझान उलटने के बजाय केवल अल्पकालिक सुधार होते हैं
  2. छोटी और लंबी चलती औसत लंबाई का अनुचित चयन बहुत बार व्यापार करने या अच्छे अवसरों को खोने का कारण बन सकता है
  3. क्रॉसओवर सिग्नल कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान महत्वपूर्ण नहीं हो सकते हैं
  4. यदि क्रॉसओवर सिग्नल बहुत बार व्यापार करने के लिए प्रेरित करते हैं तो उच्च व्यापार लागत लाभ को कम कर सकती है
  5. मजबूत विस्तार भी अति अनुकूलन के जोखिम का परिचय देता है

इन जोखिमों को नियंत्रित करने और कम करने के लिए निम्नलिखित विधियों को अपनाया जा सकता हैः

  1. संकेतों को फ़िल्टर करने और झूठे संकेतों से बचने के लिए अन्य संकेतकों का प्रयोग करें, उदाहरण के लिए मूल्य-आकार विचलन संकेतक
  2. इष्टतम संयोजन खोजने और गलत व्यापार को कम करने के लिए चलती औसत मापदंडों को समायोजित करें
  3. बाजार के हिंसक उतार-चढ़ाव के दौरान अस्थायी रूप से रणनीति को रोकें
  4. अनावश्यक घाटे को कम करने के लिए उचित रूप से स्टॉप लॉस रेंज को आराम दें
  5. जोखिमों का आकलन करने और अत्यधिक अनुकूलन को रोकने के लिए कई उत्पादों पर मजबूती परीक्षण करना

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति के अनुकूलन के लिए मुख्य दिशाओं में शामिल हैंः

  1. तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के लिए अवधि का चयनः डिफ़ॉल्ट पैरामीटर इष्टतम नहीं हो सकते हैं, सर्वोत्तम विन्यास खोजने के लिए विभिन्न अवधि का परीक्षण किया जा सकता है

  2. चलती औसत के प्रकारों का चयनः कई प्रकार प्रदान किए जाते हैं और परीक्षण कर सकते हैं कि कौन सा विशिष्ट उत्पादों के लिए सबसे अच्छा काम करता है

  3. अन्य संकेतकों या रणनीतियों के साथ संयोजनः प्रदर्शन में सुधार के लिए अस्थिरता संकेतकों, वॉल्यूम-मूल्य संकेतकों या रुझान-अनुसरण रणनीतियों के साथ संयोजन का प्रयास कर सकते हैं

  4. पैरामीटर अनुकूलन अनुकूलनः स्थिरता में सुधार के लिए चलती औसत की अवधि को बाजार की अस्थिरता और तरलता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित करने की अनुमति देता है

  5. एआई मॉडल सहायताः बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और स्वचालित रूप से इष्टतम ट्रेडिंग नियमों की खोज करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें

इन अनुकूलन विधियों के माध्यम से, रणनीति की लाभप्रदता और स्थिरता में और सुधार की उम्मीद की जा सकती है।

सारांश

संक्षेप में, फास्ट और स्लो मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक ट्रेंड फॉलोअप रणनीति है। यह संभावित भविष्य की कीमत की प्रवृत्ति और दिशा निर्धारित करने के लिए स्लो मूविंग एवरेज के फास्ट मूविंग एवरेज के क्रॉसओवर का उपयोग करके विभिन्न समय सीमाओं में मूल्य परिवर्तन पैटर्न को पकड़ती है। रणनीति विचार सरल और स्पष्ट है, समझने और लागू करने में आसान है, लचीला अनुकूलन योग्य मापदंड प्रदान करता है, और इसमें उच्च विश्वसनीयता, स्वचालन की डिग्री, व्यापक प्रयोज्य और मजबूत विस्तार भी है। बेशक झूठे संकेतों के जोखिम मौजूद हैं, अधिकतम प्रभाव प्राप्त करने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन की आवश्यकता है। निरंतर परीक्षण और अनुकूलन के साथ, रणनीति में लाइव ट्रेडिंग में सभ्य स्थिर लाभ प्राप्त करने की क्षमता है।

/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//Author @divonn1994

initial_balance = 100
strategy(title='Fast v Slow Moving Averages Strategy', shorttitle = 'Fast v Slow', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, precision=7, currency=currency.USD, commission_value=0.1, commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=initial_balance)

//Input for number of bars for moving average, Switch to choose moving average type, Display Options and Time Frame of trading----------------------------------------------------------------

fastBars = input.int(25, "Fast moving average length", minval=1)
slowBars = input.int(62, "Slow moving average length", minval=1)
strategy = input.string("EMA", "MA type", options = ["EMA", "VWMA", "SMA", "RMA", "WMA"])

redOn = input.string("On", "Red Background Color On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
greenOn = input.string("On", "Green Background Color On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
maOn = input.string("On", "Moving Average Plot On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')

startMonth = input.int(title='Start Month 1-12 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=1, minval=0, maxval=12, group='Beginning of Strategy')
startDate = input.int(title='Start Date 1-31 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=1, minval=0, maxval=31, group='Beginning of Strategy')
startYear = input.int(title='Start Year 2000-2100 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=2011, minval=2000, maxval=2100, group='Beginning of Strategy')

endMonth = input.int(title='End Month 1-12 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=12, group='End of Strategy')
endDate = input.int(title='End Date 1-31 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=31, group='End of Strategy')
endYear = input.int(title='End Year 2000-2100 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=2100, group='End of Strategy')

//Strategy Calculations-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

inDateRange = true

maMomentum = switch strategy
    "EMA" => (ta.ema(close, fastBars) >= ta.ema(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "SMA" => (ta.sma(close, fastBars) >= ta.sma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "RMA" => (ta.rma(close, fastBars) >= ta.rma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "WMA" => (ta.wma(close, fastBars) >= ta.wma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    "VWMA" => (ta.vwma(close, fastBars) >= ta.vwma(close, slowBars)) ? 1 : -1
    =>
        runtime.error("No matching MA type found.")
        float(na)

fastMA = switch strategy
    "EMA" => ta.ema(close, fastBars)
    "SMA" => ta.sma(close, fastBars)
    "RMA" => ta.rma(close, fastBars)
    "WMA" => ta.wma(close, fastBars)
    "VWMA" => ta.vwma(close, fastBars)
    =>
        runtime.error("No matching MA type found.")
        float(na)
        
slowMA = switch strategy
    "EMA" => ta.ema(close, slowBars)
    "SMA" => ta.sma(close, slowBars)
    "RMA" => ta.rma(close, slowBars)
    "WMA" => ta.wma(close, slowBars)
    "VWMA" => ta.vwma(close, slowBars)
    =>
        runtime.error("No matching MA type found.")
        float(na)

//Enter or Exit Positions--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

if ta.crossover(maMomentum, 0)
    if inDateRange
        strategy.entry('long', strategy.long, comment='long')
if ta.crossunder(maMomentum, 0)
    if inDateRange
        strategy.close('long')

//Plot Strategy Behavior---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

plot(series = maOn == "On" ? fastMA : na, title = "Fast Moving Average", color = color.new(color.white,0), linewidth=2, offset=1)
plot(series = maOn == "On" ? slowMA : na, title = "Slow Moving Average", color = color.new(color.purple,0), linewidth=3, offset=1)
bgcolor(color = inDateRange and (greenOn == "On") and maMomentum > 0 ? color.new(color.green,75) : inDateRange and (redOn == "On") and maMomentum <= 0 ? color.new(color.red,75) : na, offset=1)
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित