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एमए क्रॉस रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-06-03 11:25:43
टैगःएसएमएएमए

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अवलोकन

यह लेख चलती औसत क्रॉसओवर सिद्धांत के आधार पर एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति पेश करता है। यह रणनीति चलती औसत के साथ कीमत की तुलना करके लंबी / छोटी दिशा निर्धारित करती है, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए लाभ और स्टॉप लॉस स्तरों को निर्धारित करती है। रणनीति कोड पाइन स्क्रिप्ट में लिखा गया है और धन ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म एपीआई के साथ एकीकृत होता है, जो रणनीति संकेतों के स्वचालित व्यापार को सक्षम करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल चलती औसत है। यह प्रवृत्ति का न्याय करने के आधार के रूप में एक निश्चित अवधि में समापन मूल्य के सरल चलती औसत की गणना करता है। जब कीमत चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह एक लंबा संकेत उत्पन्न करती है, और जब यह नीचे जाती है, तो यह एक छोटा संकेत उत्पन्न करती है। एक्सरेम फ़ंक्शन का उपयोग निरंतर डुप्लिकेट संकेतों को फ़िल्टर करने और संकेत की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए किया जाता है। रणनीति वर्तमान स्थिति की दिशा और मूल्य और चलती औसत के बीच संबंधों के आधार पर संबंधित लाभ और स्टॉप लॉस स्तर निर्धारित करती है, प्रत्येक व्यापार के जोखिम और रिटर्न को नियंत्रित करती है।

रणनीतिक लाभ

मूविंग एवरेज क्रॉसओवर एक सरल और उपयोग करने में आसान ट्रेंड-फॉलोइंग विधि है जो मध्यम से दीर्घकालिक बाजार के रुझानों को प्रभावी ढंग से पकड़ सकती है। उचित पैरामीटर सेटिंग्स के साथ, रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों में स्थिर रिटर्न प्राप्त कर सकती है। लाभ लेने और स्टॉप लॉस की सेटिंग ड्रॉडाउन को नियंत्रित करने और जोखिम-इनाम अनुपात में सुधार करने में मदद करती है। रणनीति कोड तर्क स्पष्ट है, फ़ंक्शन मॉड्यूलेशन का उपयोग करते हुए, मजबूत पठनीयता और स्केलेबिलिटी के साथ। इसके अलावा, रणनीति स्वचालित आदेश निष्पादन को महसूस करने के लिए धन प्लेटफॉर्म एपीआई को एकीकृत करती है, निष्पादन दक्षता में सुधार करती है।

रणनीतिक जोखिम

चलती औसत स्वाभाविक रूप से पिछड़े संकेतकों हैं। बाजार के मोड़ के बिंदुओं के दौरान, संकेतों में देरी हो सकती है, जिससे अनुपयुक्त इष्टतम व्यापारिक अवसर या झूठे संकेत हो सकते हैं। अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित करेंगे और विभिन्न बाजार विशेषताओं और समय सीमाओं के अनुसार अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी। निश्चित प्रतिशत लाभ और स्टॉप लॉस बाजार में उतार-चढ़ाव में परिवर्तन के अनुकूल नहीं हो सकते हैं, और अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स के कारण नुकसान का जोखिम भी है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार के लिए विभिन्न समय सीमाओं के कई चलती औसत को जोड़ा जा सकता है, जैसे डबल या ट्रिपल चलती औसत क्रॉसओवर।
  2. लाभ लेने और स्टॉप लॉस की सेटिंग को आगे अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि एटीआर जैसे अस्थिरता संकेतकों के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित करना या ट्रेलिंग स्टॉप रणनीतियों को अपनाना।
  3. सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए अधिक फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ी जा सकती हैं, जैसे कि महत्वपूर्ण समर्थन/प्रतिरोध स्तरों की मूल्य सफलता, व्यापार मात्रा में परिवर्तन आदि।
  4. वास्तविक अनुप्रयोग में, एकल व्यापार जोखिम और समग्र निकासी को नियंत्रित करने के लिए रणनीति का उचित बैकटेस्टिंग और सत्यापन करना और धन का प्रबंधन करना आवश्यक है।

सारांश

मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति एक सरल और व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेंड ट्रैकिंग और स्टॉप लॉस कंट्रोल के माध्यम से ट्रेंडिंग बाजारों में लाभ कमा सकती है। हालांकि, रणनीति में ही कुछ सीमाएं हैं और बाजार की विशेषताओं और जोखिम वरीयताओं के अनुसार अनुकूलित और सुधार की आवश्यकता है। व्यावहारिक अनुप्रयोग में, सख्त अनुशासन निष्पादन और उचित जोखिम नियंत्रण पर भी ध्यान देना आवश्यक है। रणनीति प्रोग्रामिंग स्वचालित रणनीति निष्पादन को महसूस करने के लिए पाइन स्क्रिप्ट जैसी पेशेवर भाषाओं का उपयोग कर सकती है और ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म एपीआई को एकीकृत कर सकती है।

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © syam-mohan-vs @ T7 - wwww.t7wealth.com www.t7trade.com
//This is an educational code done to describe the fundemantals of pine scritpting language and integration with Indian discount broker Dhan. This strategy is not tested or recommended for live trading. 

//@version=5
strategy("Pine & Dhan - Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)

//Remove excess signals
exrem(condition1, condition2) =>
    temp = false
    temp := na(temp[1]) ? false : not temp[1] and condition1 ? true : temp[1] and condition2 ? false : temp[1]
    ta.change(temp) == true ? true : false

// Define MA period
ma_period = input(20, title = "MA Length")

// Define target and stop loss levels
target_percentage = input.float(title="Target Profit (%)", defval=2.0)
stop_loss_percentage = input.float(title="Stop Loss (%)", defval=1.0)

// Calculate the MA
ma = ta.sma(close, ma_period)

// Entry conditions
long_entry = close >= ma
short_entry = close < ma

// Calculate target and stop loss prices
target_price = long_entry ? strategy.position_avg_price + (close * (target_percentage / 100)) : strategy.position_avg_price - (close * (target_percentage / 100)) 
stop_loss_price = short_entry ? strategy.position_avg_price + (close * (stop_loss_percentage/ 100)) : strategy.position_avg_price - (close * (stop_loss_percentage / 100)) 

long_entry := exrem(long_entry,short_entry)
short_entry := exrem(short_entry,long_entry)

// Plot the MA
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="MA")

// Plot the entry and exit signals
plotshape(long_entry, style=shape.arrowup, color=color.green, size=size.small,location = location.belowbar)
plotshape(short_entry, style=shape.arrowdown, color=color.red, size=size.small,location = location.abovebar)

//Find absolute value of positon size to exit position properly
size = math.abs(strategy.position_size)

//Replace these four JSON strings with those generated from user Dhan account
long_msg = '{"secret":"C0B2u","alertType":"multi_leg_order","order_legs":[{"transactionType":"B","orderType":"MKT","quantity":"1","exchange":"NSE","symbol":"NIFTY1!","instrument":"FUT","productType":"I","sort_order":"1","price":"0"}]}'
long_exit_msg = '{"secret":"C0B2u","alertType":"multi_leg_order","order_legs":[{"transactionType":"S","orderType":"MKT","quantity":"1","exchange":"NSE","symbol":"NIFTY1!","instrument":"FUT","productType":"M","sort_order":"1","price":"0"}]}'
short_msg = '{"secret":"C0B2u","alertType":"multi_leg_order","order_legs":[{"transactionType":"S","orderType":"MKT","quantity":"1","exchange":"NSE","symbol":"NIFTY1!","instrument":"FUT","productType":"M","sort_order":"1","price":"0"}]}'
short_exit_msg = '{"secret":"C0B2u","alertType":"multi_leg_order","order_legs":[{"transactionType":"B","orderType":"MKT","quantity":"1","exchange":"NSE","symbol":"NIFTY1!","instrument":"FUT","productType":"M","sort_order":"1","price":"0"}]}'

// Submit orders based on signals
if(strategy.position_size == 0)
    if long_entry 
        strategy.order("Long", strategy.long,alert_message=long_msg)          

    if short_entry
        strategy.order("Short", strategy.short,alert_message=short_msg)        
    
if(strategy.position_size > 0)
    
    if(short_entry)
        strategy.order("Short", strategy.short, qty = size, alert_message=short_msg)     
    else
        strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", qty = size, stop=stop_loss_price, limit= target_price, alert_message=long_exit_msg)

if(strategy.position_size < 0)
    
    if(long_entry)
        strategy.order("Long", strategy.long, qty = size, alert_message=long_msg)    
    else           
        strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", qty = size, stop=stop_loss_price, limit= target_price, alert_message=short_exit_msg)
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