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दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-05-14 15:37:54
टैगःईएमएएसएमएडीईएमएविषयडब्ल्यूएमएवीडब्ल्यूएमए

अवलोकन

डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक आम मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह रणनीति खरीद और बिक्री संकेतों के रूप में अलग-अलग अवधि वाले दो मूविंग एवरेज का उपयोग करती है। यह तब खरीदती है जब अल्पकालिक मूविंग एवरेज दीर्घकालिक मूविंग एवरेज से ऊपर पार हो जाती है और बेचती है जब अल्पकालिक मूविंग एवरेज दीर्घकालिक मूविंग एवरेज से नीचे पार हो जाती है। रणनीति कोड विभिन्न सामान्य प्रकार के मूविंग एवरेज का समर्थन करता है, जैसे कि मूविंग सिंपल एवरेज (एसएमए), एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए), डबल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (डीईएमए), ट्रिपल एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (टीईएमए), वेटेड मूविंग एवरेज (डब्ल्यूएमए), और वॉल्यूम वेटेड मूविंग एवरेज (वीडब्ल्यूएमए) । यह अल्पकालिक और दीर्घकालिक मूविंग एवरेज की अवधि के लिए लचीली सेटिंग्स की भी अनुमति देता है। इसके अलावा, रणनीति विभिन्न प्रकार के मूविंग एवरेज की गणना करने के लिए समर्थन करती है, जिसमें औसत, उच्च,

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल सिद्धांत अलग-अलग अवधि वाले दो चलती औसत की प्रवृत्ति विशेषताओं और लेग का लाभ उठाते हुए मूल्य रुझानों को पकड़ना है। आम तौर पर, अल्पकालिक चलती औसत मूल्य परिवर्तनों के प्रति अधिक संवेदनशील है, जबकि दीर्घकालिक चलती औसत अपेक्षाकृत पिछड़ती है। जब कीमत ऊपर की ओर है, तो अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से पहले ऊपर की ओर बढ़ेगी और अंततः इसके ऊपर पार हो जाएगी, जिससे गोल्डन क्रॉस खरीद संकेत बनेंगे। इसके विपरीत, जब कीमत एक डाउनट्रेंड में है, तो अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि के चलती औसत से पहले नीचे की ओर बढ़ेगी और अंततः इसके नीचे पार हो जाएगी, जिससे मृत्यु क्रॉस बिक्री संकेत बनेंगे। सोने के क्रॉस और मृत्यु क्रॉस संकेतों को पकड़कर, यह रणनीति मूल्य की मुख्य प्रवृत्ति के अनुरूप व्यापार कर सकती है।

रणनीतिक लाभ

सरल और उपयोग करने में आसानः डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक सरल, समझने में आसान और लागू करने में आसान मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है, जो शुरुआती व्यापारियों के लिए सीखने और उपयोग करने के लिए उपयुक्त है।
व्यापक अनुप्रयोगः इस रणनीति को विभिन्न वित्तीय बाजारों और व्यापारिक साधनों जैसे कि शेयरों, वायदा, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टोकरेंसी आदि पर लागू किया जा सकता है।
लचीले मापदंडः रणनीति कोड कई सामान्य प्रकार के चलती औसत और मूल्य प्रकारों का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को विभिन्न बाजार स्थितियों और ट्रेडिंग शैलियों के अनुकूल होने के लिए अपनी आवश्यकताओं के अनुसार मापदंडों को लचीले ढंग से सेट करने की अनुमति मिलती है।
ट्रेंड ट्रैकिंगः अलग-अलग अवधि के दो चलती औसत के क्रॉसओवर सिग्नल का उपयोग करके, यह रणनीति प्रभावी रूप से मूल्य की मुख्य प्रवृत्ति को पकड़ सकती है, जो प्रवृत्ति का पालन करने और काउंटर-ट्रेंड ट्रेडिंग से बचने में मदद करती है।

रणनीतिक जोखिम

विलंबः चलती औसत अनिवार्य रूप से प्रवृत्ति-अनुसरणकारी संकेतक हैं और एक निश्चित विलंब है, जो सर्वोत्तम प्रवेश और निकास समय को याद कर सकता है।
सीमाबद्ध बाजारों में अप्रभावीताः सीमाबद्ध या साइडवेज बाजारों में, मूल्य उतार-चढ़ाव बड़े होते हैं, और चलती औसत क्रॉसओवर सिग्नल अक्सर होते हैं, जिससे अक्सर व्यापार हो सकता है और उच्च व्यापार लागत और पूंजी हानि हो सकती है।
पैरामीटर अनुकूलन में कठिनाईः चलती औसत अवधि का चयन रणनीति प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है, लेकिन इष्टतम पैरामीटर अक्सर बाजार की स्थिति के आधार पर भिन्न होते हैं, जिससे सार्वभौमिक रूप से लागू इष्टतम पैरामीटर संयोजन ढूंढना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

प्रवृत्ति फ़िल्टर लागू करें: चलती औसत क्रॉसओवर संकेतों के अतिरिक्त, प्रवृत्ति फ़िल्टर करने के लिए अन्य प्रवृत्ति संकेतक जैसे एमएसीडी और एडीएक्स को शामिल किया जा सकता है, केवल तब ही व्यापार किया जाता है जब प्रवृत्ति स्पष्ट होती है ताकि सीमाबद्ध बाजारों में लगातार व्यापार से बचा जा सके।
लाभ लेने और स्टॉप-लॉस को अनुकूलित करनाः एकल व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने और रणनीति के जोखिम-लाभ अनुपात में सुधार करने के लिए रणनीति में उचित लाभ लेने और स्टॉप-लॉस तर्क को शामिल करना, जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस और अस्थिरता-आधारित स्टॉप-लॉस।
गतिशील मापदंड अनुकूलनः विभिन्न बाजार वातावरणों के लिए, समय-समय पर गतिशील अनुकूलन को पूरा करें जैसे कि चलती औसत अवधि के लिए रणनीति को बाजार परिवर्तनों के अनुकूल बनाने और मजबूती में सुधार करने में सक्षम बनाना।
बहु-कारक संयोजनः दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर संकेतों को अन्य प्रभावी मात्रात्मक कारकों (जैसे गति, मूल्य, मात्रा आदि) के साथ जोड़कर अधिक मजबूत और प्रभावी बहु-कारक रणनीति तैयार की जाती है।

सारांश

डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक सरल और क्लासिक ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति है जो ट्रेंडिंग बाजारों के लिए उपयुक्त विभिन्न अवधि के साथ दो मूविंग एवरेज के क्रॉसओवर संकेतों के माध्यम से मूल्य रुझानों को पकड़ती है। हालांकि, इस रणनीति में पैरामीटर अनुकूलन में देरी और कठिनाई जैसे मुद्दे भी हैं, जो रणनीति की प्रयोज्यता और मजबूती को बढ़ाने के लिए अनुकूलन और सुधार के लिए अन्य तरीकों के साथ संयोजन की आवश्यकता होती है, जैसे कि प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग, गतिशील पैरामीटर अनुकूलन, बहु-कारक संयोजन, आदि। कुल मिलाकर, डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति मात्रात्मक व्यापार में मौलिक रणनीतियों में से एक के रूप में कार्य कर सकती है, जो मात्रात्मक उत्साही लोगों द्वारा सीखने और अनुसंधान के योग्य है।

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start: 2023-05-08 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © SustainableInvestment

//@version=5
strategy("Moving average strategy (이동평균선 전략)", overlay=true)

// === INPUTS ===

basisType   = input.string(defval = "EMA", title = "MA Type: SMA, EMA, DEMA, TEMA, WMA, VWMA ",options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA"])
shortLen    = input.int(defval = 1, title = "Short MA Period", minval = 1)
longLen    = input.int(defval = 20, title = "Long MA Period", minval = 1)
price       = input.string(defval = "Typical", title = "Price Type : Close, High, Open, Low, Typical, Center ",options=["Close", "High", "Open", "Low", "Typical", "Center"])

// === BASE FUNCTIONS ===
// 가격 종류 설정
priceType(price) =>
    Typical = (high+low+close)/3
    Center  = (high+low) / 2
    price=="High"?high : price=="Low"?low : price=="Open"?open : price=="Typical"?Typical : price=="Center"?Center : close

// 이동평균선 종류 설정
variant(type, src, len) =>
    v1 = ta.sma(src, len)                                                  // Simple
    v2 = ta.ema(src, len)                                                  // Exponential
    v3 = 2 * v2 - ta.ema(v2, len)                                          // Double Exponential
    v4 = 3 * (v2 - ta.ema(v2, len)) + ta.ema(ta.ema(v2, len), len)         // Triple Exponential
    v5 = ta.wma(src, len)                                                  // Weighted
    v6 = ta.vwma(src, len)                                                 // Volume Weighted
    
    type=="EMA"?v2 : type=="DEMA"?v3 : type=="TEMA"?v4 : type=="WMA"?v5 : type=="VWMA"?v6 : v1

longCondition = ta.crossover(variant(basisType, priceType(price), shortLen), variant(basisType, priceType(price), longLen))
if (longCondition)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

exitCondition = ta.crossunder(variant(basisType, priceType(price), shortLen), variant(basisType, priceType(price), longLen))
if (exitCondition)
    strategy.close("Long Entry","Long Exit")

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