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एसएमए चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2024-03-28 17:50:00
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अवलोकन

यह रणनीति एक सरल एसएमए चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति है। यह अलग-अलग लंबाई के दो सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग करता है। जब तेज एमए धीमी एमए से ऊपर पार करता है, तो यह एक लंबी स्थिति में प्रवेश करता है। जब तेज एमए धीमी एमए से नीचे पार करता है, तो यह लंबी स्थिति को बंद कर देता है। दो एमए की लंबाई को अनुकूलित किया जा सकता है, साथ ही साथ बैकटेस्टिंग के लिए शुरुआत और समाप्ति तिथियां।

इस रणनीति का मुख्य विचार ट्रेडिंग के लिए चलती औसत और एमए क्रॉसओवर की संकेत विशेषताओं की प्रवृत्ति विशेषताओं का उपयोग करना है। जब तेज एमए धीमी एमए से ऊपर होता है, तो यह एक ऊपर की प्रवृत्ति को इंगित करता है और एक लंबी स्थिति रखी जानी चाहिए। जब तेज एमए धीमी एमए से नीचे होता है, तो यह एक नीचे की प्रवृत्ति को इंगित करता है और कोई स्थिति नहीं रखी जानी चाहिए।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. अलग-अलग लंबाई के दो एसएमए की गणना करें, जिन्हें अनुकूलित किया जा सकता है।
  2. जांचें कि क्या वर्तमान समय बैकटेस्टिंग विंडो के भीतर है. यदि नहीं, तो कुछ भी न करें.
  3. यदि तेज एमए धीमी एमए के ऊपर से पार हो जाता है, तो लंबी स्थिति दर्ज करें.
  4. यदि तेज एमए धीमी एमए से नीचे जाता है, तो सभी लंबी पोजीशन बंद करें।
  5. अन्य मामलों में, फ्लैट रहें और कुछ न करें।

लाभ विश्लेषण

  1. सरल और समझने में आसान, स्पष्ट तर्क के साथ, शुरुआती सीखने और उपयोग के लिए उपयुक्त।
  2. चलती औसत एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला तकनीकी संकेतक है, जिसमें स्पष्ट प्रवृत्ति विशेषताएं हैं, जो वर्तमान बाजार प्रवृत्ति को अच्छी तरह से प्रतिबिंबित कर सकती हैं।
  3. एमए क्रॉसओवर एक क्लासिक ट्रेंड-फॉलोइंग सिग्नल है जो तेजी से ट्रेंड में बदलाव को पकड़ सकता है।
  4. एमए की लंबाई और बैकटेस्टिंग विंडो को अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे अच्छा लचीलापन मिलता है।
  5. मजबूत रुझान विशेषताओं वाले साधनों और समय सीमाओं के लिए उपयुक्त।

जोखिम विश्लेषण

  1. चलती औसत में एक निश्चित विलंब होता है। जब बाजार बहुत उतार-चढ़ाव करता है और प्रवृत्ति अक्सर उलट जाती है, तो अक्सर क्रॉसओवर संकेत हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक व्यापार और लेनदेन की लागत बढ़ जाती है।
  2. यह रणनीति केवल ऊपर की ओर रुझानों को पकड़ सकती है, और रेंज-बाउंड बाजारों और नीचे की ओर रुझानों में शक्तिहीन है।
  3. एमए मापदंडों के चयन को विभिन्न उपकरणों और समय सीमाओं के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है। विभिन्न मापदंडों में प्रदर्शन में बड़े अंतर हो सकते हैं।
  4. इस रणनीति में कोई स्टॉप-लॉस उपाय नहीं है और जब बाजार में नाटकीय उतार-चढ़ाव होता है तो इससे अधिक जोखिम हो सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. एक एकल व्यापार के अधिकतम हानि को नियंत्रित करने के लिए एटीआर-आधारित ट्रैलिंग स्टॉप जैसे उपयुक्त स्टॉप-लॉस उपायों को जोड़ने पर विचार करें।
  2. कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए कुछ फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ने पर विचार करें, जैसे कि ट्रेडिंग वॉल्यूम और अस्थिरता।
  3. मापदंडों को अनुकूलित करने पर विचार करें, जैसे कि आनुवंशिक एल्गोरिदम या अन्य बुद्धिमान एल्गोरिदम का उपयोग करके इष्टतम मापदंड संयोजन खोजने के लिए।
  4. रणनीति की विश्वसनीयता और प्रभावशीलता में सुधार के लिए एमएसीडी और आरएसआई जैसे अन्य तकनीकी संकेतकों या ट्रेडिंग संकेतों को एमए क्रॉसओवर के साथ जोड़ने पर विचार करें।

निष्कर्ष

एसएमए मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक सरल, समझने में आसान, क्लासिक और व्यावहारिक ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति है जो शुरुआती लोगों के लिए सीखने और उपयोग करने के लिए उपयुक्त है। यह बाजार के रुझानों में बदलाव को जल्दी से पकड़ने के लिए मूविंग एवरेज की ट्रेंड विशेषताओं और एमए क्रॉसओवर की सिग्नल विशेषताओं का उपयोग करता है। हालांकि, इस रणनीति में कुछ सीमाएं और जोखिम भी हैं, जैसे कि लेग, लगातार ट्रेडिंग और स्टॉप-लॉस की कमी। इसलिए, व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए विशिष्ट परिस्थितियों के अनुसार इसे उचित रूप से अनुकूलित और सुधार करने की आवश्यकता है।

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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © j0secyn

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strategy("MA Cross", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, initial_capital=10000)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
fromDay   = input.int(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input.int(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
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thruDay   = input.int(defval = 30, title = "Thru Day", minval = 1, maxval = 31)
thruMonth = input.int(defval = 9, title = "Thru Month", minval = 1, maxval = 12)
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slow_ma_length = input.int(defval = 100, title = "Slow MA lenght")
fast_ma_length = input.int(defval = 30, title = "Fast MA lenght")

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)            // backtest start  window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)            // backtest finish window
window()  => true

// === LOGIC ===
crossOv = ta.crossover(ta.sma(close, fast_ma_length), ta.sma(close, slow_ma_length))
crossUn = ta.crossunder(ta.sma(close, fast_ma_length), ta.sma(close, slow_ma_length))

// === EXECUTION ===
// strategy.entry("L", strategy.long, when = window() and crossOv)        // enter long when "within window of time" AND crossover
// strategy.close("L", when = window() and crossUn)                       // exits long when "within window of time" AND crossunder         
strategy.entry("L", strategy.long, when = window() and crossOv)        // enter long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("L", when = window() and crossUn)                       // exits long when "within window of time" AND crossunder
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