संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...
  1. वर्ग
  2. व्यापक बाहर निकलने की शर्तों के साथ EMA/WMA क्रॉसओवर रणनीति को बढ़ाया गया

व्यापक बाहर निकलने की शर्तों के साथ EMA/WMA क्रॉसओवर रणनीति को बढ़ाया गया

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-07-31 14:47:01
टैगःईएमएडब्ल्यूएमएएमएसीडीएसएमएवीडब्ल्यूएपी

img

अवलोकन

यह रणनीति चलती औसत क्रॉसओवर और एमएसीडी संकेतक पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है, जिसमें प्रवेश और निकास के समय को अनुकूलित करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों का संयोजन किया गया है। रणनीति मुख्य रूप से एमएसीडी संकेतक से पुष्टि के साथ, ईएमए 9 और डब्ल्यूएमए 30 के क्रॉसओवर को प्रवेश संकेत के रूप में उपयोग करती है। निकास की स्थिति अधिक जटिल है, मूल्य और चलती औसत के बीच संबंध को ध्यान में रखते हुए, साथ ही एमएसीडी संकेतक में परिवर्तन। इसके अलावा, रणनीति में सहायक संकेतक शामिल हैं जैसे कि 200-दिवसीय सरल चलती औसत (एसएमए), 21-दिवसीय घातीय चलती औसत (ईएमए), और वॉल्यूम भारित औसत मूल्य (वीडब्ल्यूएपी) एक अधिक व्यापक बाजार परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. प्रवेश की शर्तें:

    • EMA9 WMA30 से ऊपर जाता है
    • एमएसीडी रेखा संकेत रेखा के ऊपर है

  2. बाहर निकलने की शर्तें (निम्न में से कोई भी):

    • ईएमए9 से नीचे दो लगातार समापन मूल्य और डब्ल्यूएमए30 से कम से कम एक समापन मूल्य
    • एमएसीडी रेखा सिग्नल रेखा के नीचे पार करती है

  3. सहायक संकेतक:

    • 200-दिवसीय एसएमएः दीर्घकालिक प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए प्रयोग किया जाता है
    • 21-दिवसीय ईएमएः मध्यम अवधि के रुझान संदर्भ प्रदान करता है
    • VWAP: दिन के कारोबार के औसत मूल्य स्तर को दर्शाता है

रणनीति का मूल विचार अल्पकालिक (ईएमए9) और मध्यमकालिक (डब्ल्यूएमए30) चलती औसत के क्रॉसओवर का उपयोग करके संभावित उभरते रुझानों को पकड़ना है, जबकि गलत संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए एमएसीडी संकेतक का उपयोग करना है। निकास स्थितियों को समय पर नुकसान में कटौती करने या लाभ में लॉक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लंबे समय तक होल्डिंग अवधि के कारण अत्यधिक ड्रॉडाउन से बचने के लिए।

रणनीतिक लाभ

  1. मल्टी-इंडिकेटर व्यापक विश्लेषणः चलती औसत, एमएसीडी और वीडब्ल्यूएपी सहित विभिन्न तकनीकी संकेतकों को जोड़ता है, जो अधिक व्यापक बाजार विश्लेषण परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है और व्यापारिक निर्णयों की सटीकता में सुधार करने में मदद करता है।

  2. लचीला प्रवेश तंत्रः ईएमए और डब्ल्यूएमए क्रॉसओवर को एमएसीडी पुष्टि के साथ जोड़कर, रणनीति कुछ झूठे संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करते हुए रुझानों के शुरुआती चरणों को पकड़ सकती है।

  3. सख्त जोखिम नियंत्रणः अल्पकालिक चलती औसत और एमएसीडी उलट संकेतों से नीचे लगातार ब्रेक सहित कई निकास स्थितियों को अपनाता है, जिससे समय पर नुकसान को कम करने और जोखिम को नियंत्रित करने में मदद मिलती है।

  4. अलग-अलग समय अवधि पर विचारः 200-दिवसीय एसएमए और 21-दिवसीय ईएमए पेश करता है, जिससे रणनीति को विभिन्न समय सीमाओं में विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है, जिससे इसकी अनुकूलन क्षमता में सुधार होता है।

  5. वॉल्यूम आधारित मूल्य संदर्भः VWAP सूचक के माध्यम से वॉल्यूम कारकों पर विचार किया जाता है, जिससे मूल्य रुझानों के लिए अधिक प्रतिनिधि संदर्भ प्रदान होता है।

रणनीतिक जोखिम

  1. आवर्ती ट्रेडिंग जोखिमः चलती औसत क्रॉसओवर रणनीतियों से आवर्ती ट्रेडिंग हो सकती है, लेनदेन की लागत बढ़ सकती है और समग्र रिटर्न प्रभावित हो सकता है।

  2. विलंब जोखिमः चलती औसत स्वाभाविक रूप से विलंब संकेतकों हैं और अत्यधिक अस्थिर बाजारों में समय में महत्वपूर्ण बिंदुओं को पकड़ नहीं सकते हैं।

  3. झूठे ब्रेकआउट का जोखिमः साइडवेज समेकन के चरणों के दौरान, लगातार नुकसान की ओर ले जाने वाले लगातार झूठे ब्रेकआउट संकेत हो सकते हैं।

  4. ट्रेंड डिपेंडेंसी: यह रणनीति स्पष्ट ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करती है लेकिन रेंज-बाउंड बाजारों में कम प्रभावी हो सकती है।

  5. पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति की प्रभावशीलता पैरामीटर सेटिंग्स (जैसे चलती औसत अवधि, एमएसीडी पैरामीटर आदि) के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो सकती है, जिसके लिए लगातार समायोजन की आवश्यकता होती है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. अस्थिरता संकेतक पेश करें: बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप-लॉस पदों को समायोजित करने के लिए औसत सच्ची सीमा (एटीआर) संकेतक जोड़ने पर विचार करें, जिससे जोखिम प्रबंधन में लचीलापन बढ़े।

  2. एक्जिट तंत्र को अनुकूलित करेंः लाभ को बेहतर ढंग से लॉक करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप या अस्थिरता आधारित गतिशील स्टॉप-लॉस जोड़ने पर विचार करें।

  3. वॉल्यूम फ़िल्टर जोड़ेंः झूठे ब्रेकआउट के जोखिम को कम करने के लिए प्रवेश संकेतों की पुष्टि करते समय वॉल्यूम विश्लेषण को शामिल करें।

  4. बाजार की स्थिति वर्गीकरणः विभिन्न बाजार स्थितियों (प्रवृत्ति, सीमा-बंद) के तहत विभिन्न व्यापारिक मापदंडों या रणनीतियों का उपयोग करने के लिए बाजार की स्थिति वर्गीकरण मॉडल विकसित करें।

  5. मल्टी-टाइमफ्रेम विश्लेषणः विभिन्न समय सीमाओं में संकेतों की पुष्टि करके प्रविष्टि सटीकता में सुधार करके रणनीति को कई समय सीमाओं तक बढ़ाएं।

  6. मशीन लर्निंग ऑप्टिमाइज़ेशनः रणनीति मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें, बाजार में परिवर्तन के लिए रणनीति की अनुकूलन क्षमता को बढ़ाएं।

निष्कर्ष

व्यापक निकास शर्तों के साथ उन्नत ईएमए/डब्ल्यूएमए क्रॉसओवर रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो जोखिम नियंत्रण के लिए कई शर्तों का उपयोग करते हुए चलती औसत क्रॉसओवर और एमएसीडी संकेतक के माध्यम से बाजार के रुझानों को पकड़ने के लिए कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। रणनीति की ताकत इसके व्यापक बाजार विश्लेषण परिप्रेक्ष्य और सख्त जोखिम प्रबंधन तंत्र में निहित है। हालांकि, यह लेग और पैरामीटर संवेदनशीलता जैसी चुनौतियों का भी सामना करती है। भविष्य के अनुकूलन दिशाएं रणनीति की अनुकूलन क्षमता और जोखिम प्रबंधन क्षमताओं में सुधार पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं, जैसे कि अस्थिरता संकेतकों को पेश करना, बाहर निकलने के तंत्र को अनुकूलित करना और बाजार की स्थिति वर्गीकरण को शामिल करना। निरंतर सुधार और अनुकूलन के माध्यम से, इस रणनीति में एक मजबूत और विश्वसनीय मात्रात्मक ट्रेडिंग उपकरण बनने की क्षमता है।

/*backtest
start: 2023-07-25 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//X version 11
strategy("EMA9/WMA30 Crossover Strategy with Enhanced Exit Conditions", shorttitle="EMA9/WMA30 Enhanced Exit", overlay=true)

// Inputs
lengthEma = input.int(9, title="Length for EMA")
lengthWma = input.int(30, title="Length for WMA")
fastLength = input.int(12, title="Fast Length for MACD")
slowLength = input.int(26, title="Slow Length for MACD")
macdLength = input.int(9, title="Signal Smoothing for MACD")
pointsGainGoal = input.float(33.00, title="Points Gain Goal")
pointsLossGoal = input.float(-50.00, title="Points Loss Goal")

// Calculating EMA, WMA, and MACD
EMA9 = ta.ema(close, lengthEma)
WMA30 = ta.wma(close, lengthWma)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, macdLength)

// Adding 200 SMA, 21 EMA, and VWAP
SMA200 = ta.sma(close, 200)
EMA21 = ta.ema(close, 21)
VWAPValue = ta.vwap(close)

// Buy Signal based on EMA/WMA Crossover and MACD confirmation
crossover = ta.crossover(EMA9, WMA30)
buySignal = crossover and macdLine > signalLine

// Entry
var float entryPrice = na
if (buySignal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    entryPrice := close

// Counters for consecutive closes below EMA9 and WMA30
var int belowEMA9Count = 0
var int belowWMA30Count = 0
belowEMA9Count := close < EMA9 ? belowEMA9Count + 1 : 0
belowWMA30Count := close < WMA30 ? belowWMA30Count + 1 : 0

// Exit Conditions
MACDBearishCross = ta.crossunder(macdLine, signalLine)
exitCondition1 = belowEMA9Count >= 2 and belowWMA30Count >= 1
exitCondition2 = MACDBearishCross

// Exit
if (strategy.position_size > 0)
    if (exitCondition1 or exitCondition2)
        strategy.close("Buy")
        entryPrice := na
        belowEMA9Count := 0
        belowWMA30Count := 0

// Visualization
plot(EMA9, title="EMA 9", color=color.blue)
plot(WMA30, title="WMA 30", color=color.red)
plot(SMA200, title="SMA 200", color=color.orange)
plot(EMA21, title="EMA 21", color=color.purple)
plot(VWAPValue, title="VWAP", color=color.green)
संबंधित
अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित