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BreakHigh ईएमए क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-03-29 14:39:27
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अवलोकन

ब्रेकहाइ ईएमए क्रॉसओवर रणनीति मूल्य ब्रेकआउट और घातीय चलती औसत (ईएमए) क्रॉसओवर पर आधारित एक ट्रेडिंग रणनीति है। रणनीति एक निर्दिष्ट अवधि के भीतर सबसे अधिक मूल्य को खरीद संकेत के रूप में और ईएमए को बिक्री संकेत के रूप में उपयोग करती है। जब निर्दिष्ट अवधि के भीतर सबसे अधिक मूल्य से ऊपर की कीमत टूट जाती है, तो रणनीति एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है। जब समापन मूल्य ईएमए से नीचे गिर जाता है, तो रणनीति एक बिक्री संकेत उत्पन्न करती है। रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस मूल्य भी निर्धारित करती है। इसके अलावा, रणनीति उपयोगकर्ताओं को विभिन्न ट्रेडिंग शैलियों और बाजार की स्थितियों के अनुकूल अनुकूलित करने के लिए कई मापदंड प्रदान करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

ब्रेकहाइ ईएमए क्रॉसओवर रणनीति का मूल सिद्धांत मूल्य ब्रेकआउट और ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करके बाजार के रुझानों को पकड़ना है। जब कीमत एक निर्दिष्ट अवधि के भीतर उच्चतम मूल्य से ऊपर टूट जाती है, तो यह इंगित करता है कि बाजार एक अपट्रेंड में प्रवेश कर सकता है, इसलिए रणनीति एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है। साथ ही, ईएमए एक प्रवृत्ति-अनुसरण संकेतक के रूप में कार्य करता है। जब कीमत ईएमए से नीचे गिरती है, तो यह इंगित करता है कि अपट्रेंड समाप्त हो सकता है, इसलिए रणनीति एक बिक्री संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति व्यापार को लागू करने के लिए निम्नलिखित चरणों का उपयोग करती हैः

निर्दिष्ट अवधि के भीतर उच्चतम मूल्य की गणना ब्रेकआउट खरीद मूल्य के रूप में की जाती है।
ईएमए की गणना बिक्री संकेत के रूप में करें।
जब समापन मूल्य ब्रेकआउट खरीद मूल्य से ऊपर टूट जाता है, यदि कोई वर्तमान स्थिति नहीं है, तो रणनीति खरीद संकेत उत्पन्न करती है।
जब समापन मूल्य ईएमए से नीचे गिरता है, यदि कोई वर्तमान स्थिति है, तो रणनीति एक बिक्री संकेत उत्पन्न करती है।
निर्दिष्ट अवधि के भीतर सबसे कम मूल्य की गणना स्टॉप-लॉस मूल्य के रूप में की जाती है।
यदि मूल्य स्टॉप-लॉस मूल्य से नीचे गिर जाता है, तो रणनीति तुरंत स्थिति को बंद कर देती है।

उपरोक्त चरणों के माध्यम से, रणनीति नीचे की ओर जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस का उपयोग करते हुए बाजार में बढ़ती प्रवृत्ति से लाभ उठा सकती है।

रणनीतिक लाभ

BreakHigh EMA क्रॉसओवर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

रुझान ट्रैकिंगः रणनीति बाजार के रुझानों को पकड़ने के लिए मूल्य ब्रेकआउट और ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करती है और अपट्रेंड से लाभ उठा सकती है।
जोखिम नियंत्रणः रणनीति नीचे की ओर जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस मूल्य का उपयोग करती है, जो प्रभावी रूप से रणनीति के अधिकतम ड्रॉडाउन को कम कर सकती है।
पैरामीटर लचीलापनः रणनीति उपयोगकर्ताओं को अनुकूलित करने के लिए कई मापदंड प्रदान करती है, जैसे कि अवधि, जोखिम अनुपात, स्टॉप-लॉस का उपयोग करना आदि, जिन्हें विभिन्न ट्रेडिंग शैलियों और बाजार की स्थितियों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है।
सरल और प्रभावी: रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है, और ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा रिटर्न प्राप्त कर सकता है।

रणनीतिक जोखिम

यद्यपि ब्रेकहाइग ईएमए क्रॉसओवर रणनीति के कुछ फायदे हैं, लेकिन इसके साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

बाजार में अस्थिरता का जोखिमः बाजार में उच्च अस्थिरता के मामले में, रणनीति अधिक झूठे संकेत उत्पन्न कर सकती है, जिससे अक्सर व्यापार और पूंजी हानि हो सकती है।
रुझान उलटने का जोखिमः जब बाजार रुझान उलट जाता है, तो रणनीति बिक्री में देरी कर सकती है, जिसके परिणामस्वरूप लाभ में सुधार हो सकता है या लाभ को नुकसान में बदल दिया जा सकता है।
जोखिम निर्धारित करने वाला पैरामीटर: रणनीति का प्रदर्शन पैरामीटर जैसे कि अवधि, जोखिम अनुपात आदि के निर्धारण पर निर्भर करता है। यदि पैरामीटर गलत तरीके से निर्धारित किए जाते हैं, तो इससे रणनीति का खराब प्रदर्शन हो सकता है।

इन जोखिमों को कम करने के लिए निम्नलिखित उपायों पर विचार किया जा सकता हैः

मापदंडों को ठीक से समायोजित करें: विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यापारिक साधनों के अनुसार, गलत संकेतों और लगातार व्यापार को कम करने के लिए रणनीति मापदंडों को ठीक से समायोजित करें, जैसे कि अवधि बढ़ाना, जोखिम अनुपात को कम करना आदि।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजनः रुझानों और संकेतों की वैधता की पुष्टि करने और रणनीति की विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों, जैसे कि आरएसआई, एमएसीडी, आदि के साथ संयोजन।
उचित स्टॉप-लॉस सेट करें: उचित स्टॉप-लॉस मूल्य सेट करें, जो डाउनसाइड जोखिम को नियंत्रित कर सकता है और बहुत जल्दी नुकसान नहीं रोक सकता है, जिसके परिणामस्वरूप लाभ के अवसरों को याद किया जा सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

BreakHigh EMA क्रॉसओवर रणनीति के प्रदर्शन में और सुधार के लिए निम्नलिखित अनुकूलन दिशाओं पर विचार किया जा सकता हैः

गतिशील मापदंड समायोजनः बाजार की अस्थिरता और प्रवृत्ति की ताकत के अनुसार, विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल, गतिशील रूप से रणनीति मापदंडों को समायोजित करें, जैसे कि उच्च अस्थिरता की अवधि में वृद्धि, प्रवृत्ति मजबूत होने पर जोखिम अनुपात में वृद्धि, आदि।
दीर्घ-लघु तंत्र की शुरूआत करें: मूल दीर्घ व्यापार के आधार पर, नीचाइयों से लाभान्वित होने के लिए लघु व्यापार तंत्र की शुरुआत करें, जिससे रणनीति की अनुकूलन क्षमता और लाभप्रदता में सुधार होगा।
स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट को अनुकूलित करें: जोखिमों को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने और लाभ को लॉक करने के लिए स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट की सेटिंग को अनुकूलित करें, जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस, आंशिक टेक-प्रॉफिट आदि का उपयोग करना।
मौलिक विश्लेषण के साथ संयोजनः मौलिक विश्लेषण को तकनीकी विश्लेषण के साथ संयोजन करें, जैसे कि संभावित बाजार परिवर्तनों से निपटने के लिए महत्वपूर्ण घटनाओं जैसे कि कॉर्पोरेट आय रिपोर्ट और आर्थिक डेटा रिलीज से पहले और बाद में रणनीति की स्थिति और मापदंडों को समायोजित करना।

उपरोक्त अनुकूलन उपायों के माध्यम से, BreakHigh EMA क्रॉसओवर रणनीति की स्थिरता, अनुकूलन क्षमता और लाभप्रदता में सुधार किया जा सकता है, जिससे इसे अधिक बाजार वातावरण में अच्छा प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

सारांश

ब्रेकहाइ ईएमए क्रॉसओवर रणनीति एक सरल और प्रभावी ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति है जो नीचे की ओर जोखिम को नियंत्रित करने के लिए मूल्य ब्रेकआउट और ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करके स्टॉप-लॉस का उपयोग करते हुए बाजार के रुझानों को पकड़ती है। रणनीति तर्क स्पष्ट है, मापदंड लचीला हैं, और इसे समझना और लागू करना आसान है। हालांकि रणनीति में कुछ जोखिम हैं, जैसे कि बाजार अस्थिरता जोखिम, प्रवृत्ति उलट जोखिम, और पैरामीटर सेटिंग जोखिम, इन जोखिमों को उचित जोखिम नियंत्रण उपायों के माध्यम से कम किया जा सकता है, जैसे कि मापदंडों को समायोजित करना, अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करना, और उचित स्टॉप-लॉस सेट करना। इसके अलावा, रणनीति में और अधिक अनुकूलन स्थान है, जैसे कि गतिशील पैरामीटर समायोजन, लंबी-लघु हानि तंत्र की शुरुआत करना, स्टॉप-लॉस और ले-लाभ का अनुकूलन करना, और रणनीति के प्रदर्शन और अनुकूलन क्षमता में सुधार करने के लिए मौलिक विश्लेषण के साथ संयोजन करना। ब्रेकहाइ ईएमए क्रॉसओवर रणनीति एक मात्रात्मक रणनीति है और समग्र रूप से

/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version = 5
strategy(title="BreakHigh Strategy", overlay=true)
Period = input.int(34, "Number of previous bars(34,52 Recommend)")
showbg = input(defval = false,title = "Show BackGround Color")
showema = input(defval = true ,title = "Show Line")
MarkBuySig = input(defval = true ,title = "Show Buy/Sell Signal")

Risk_Per_Trade = input(2.5, '% of Risk Per Trade') / 100  // Risk% Per Trade Switch
SLDAY = input(title='Lowest price of the previous number of bars', defval=9)
Buysig = input(defval=true, title='Start Strategy')
UseSl = input(defval=false, title='Use Stoploss Price')
Compound = input(defval = false ,title =  "Compound Profit")
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')


//BUY
float buyLine = na
buyLine := ta.highest(high,Period)[1] 
plot(showema ? buyLine : na, linewidth=1, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 0))

//SELL
output = ta.ema(close, Period)
show = request.security(syminfo.tickerid, xtf, output)
FastL = plot(showema ? show : na, color=color.new(color.white, 0), linewidth=2, title='Slow EMA')

//Buy-Sell Signal
Green = close > buyLine   // Buy
Red = close < show // Sell

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

plotshape(MarkBuySig ? buy : na, style=shape.labelup, text='Buy Next Bar', textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(MarkBuySig ? sell : na, style=shape.labeldown, text='Sell Next Bar', textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))
bgcolor(showbg ? bullish ? color.new(color.green,90) : color.new(color.red,90) : na )


// === BACKTEST RANGE === //
use_date_range = input(true)
FromYear = input.int(defval=2012, title='From Year', minval=1950)
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Month', minval=1)
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1)
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Year', minval=1950)
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Month', minval=1)
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1)
in_date_range = use_date_range ? time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) and time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) : true

//****************************************************************************//

//////////////////////////////////////////////
//    define strategy entry / exit          //
//////////////////////////////////////////////

//****************************************************************************//
// LONG CONDITIONS

Select_Long_Condition_1 = close > buyLine // Buy when Have Signal
Open_Long_Condition = Select_Long_Condition_1 and strategy.opentrades == 0

//****************************************************************************//
// STOP LOSS Price

float longSL = na
longSL := Open_Long_Condition ? ta.lowest(low, SLDAY)[1] : longSL[1]  


//****************************************************************************//
// Cal StopLoss

Long_Entry_Price = close
Diff_OPEN_to_SL = math.abs(Long_Entry_Price - longSL)

// Exit CONDITIONS

Exit_Long_Condition = close < show // Sell when Have Signal

//****************************************************************************//
// POSITION SIZE CAP

strategy.initial_capital = 50000

float portSize = Compound ? strategy.netprofit + strategy.initial_capital : strategy.initial_capital
float LossAmoutUnit = portSize * Risk_Per_Trade //50
float PercentSL = ( Diff_OPEN_to_SL / Long_Entry_Price ) * 100
float PositionSize = LossAmoutUnit / Diff_OPEN_to_SL


//****************************************************************************//
// ENTRY/EXIT

if Buysig
    if Open_Long_Condition and in_date_range 
        strategy.entry('LONG', strategy.long, qty=PositionSize)


if Exit_Long_Condition and in_date_range
    strategy.close('LONG')
if close < longSL and UseSl
    strategy.close('LONG')

//****************************************************************************//
// PLOT STOP LOSS

longPlotSL = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0 ? longSL : na
// label.new(bar_index, high, text=str.tostring(longPlotSL),color=color.white, textcolor=color.black)
plot(longPlotSL, title="", linewidth=2, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 0))



//****************************************************************************//

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