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सीमा खरीद प्रवेश के साथ दोहरी ईएमए ट्रेंड-फॉलोइंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-12-11 11:11:32
टैगःईएमएSLटीपीआरओआई

अवलोकन

यह रणनीति एक दोहरी घातीय चलती औसत (ईएमए) ढांचे पर आधारित एक प्रवृत्ति-अनुसरण ट्रेडिंग प्रणाली है, जो ईएमए 20 स्तर पर सीमा खरीद आदेशों को लागू करती है। यह एक रूढ़िवादी धन प्रबंधन दृष्टिकोण को नियोजित करती है, प्रति व्यापार प्रति खाता इक्विटी का केवल 10% उपयोग करती है और जोखिम प्रबंधन के लिए लाभ और स्टॉप-लॉस स्तरों को शामिल करती है। रणनीति बाजार के रुझानों को निर्धारित करने के लिए दो ईएमए अवधि (30 और 300 दिन) का उपयोग करती है और केवल ऊपर की ओर प्रवृत्ति वाले बाजारों के दौरान प्रवेश के अवसरों की तलाश करती है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल तर्क कई प्रमुख तत्वों पर आधारित हैः

ईएमए300 को ट्रेंड फिल्टर के रूप में उपयोग करता है, केवल लंबी पोजीशनों पर विचार करता है जब कीमत ईएमए300 से ऊपर होती है, यह सुनिश्चित करता है कि व्यापार की दिशा मुख्य ट्रेंड के अनुरूप हो।
ट्रेडिंग प्लेस ईएमए20 स्तर पर खरीद ऑर्डर को सीमित करते हैं जब ट्रेंड की स्थिति पूरी होती है, जिससे चलती औसत समर्थन के दौरान अपेक्षाकृत कम कीमतों पर प्रविष्टियों की अनुमति मिलती है।
निश्चित प्रतिशत आधारित लाभ लेने और स्टॉप-लॉस स्तरों को लागू करता है, लाभ लक्ष्यों के लिए 10% और स्टॉप-लॉस के लिए 5% के लिए डिफ़ॉल्ट करता है, जो 2:1 से अधिक जोखिम-लाभ अनुपात को बनाए रखता है।
खाता स्वामित्व के 10% पर स्थिति आकार का उपयोग करता है, जो रूढ़िवादी धन प्रबंधन के माध्यम से प्रति व्यापार जोखिम जोखिम को प्रभावी ढंग से कम करता है।

रणनीतिक लाभ

ट्रेंड फॉलोइंग विशेषताएं: लंबी और छोटी अवधि के मूविंग एवरेज को मिलाकर प्रभावी ढंग से ट्रेड सफलता दर में सुधार करके बाजार के रुझानों की पहचान करता है और उनका अनुसरण करता है।
व्यापक जोखिम नियंत्रणः व्यापार प्रति जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए निश्चित स्टॉप-लॉस और धन प्रबंधन नियमों को लागू करता है।
अनुकूलित प्रवेश मूल्यः बेहतर प्रवेश मूल्य प्राप्त करने के लिए ईएमए20 पर सीमा आदेशों का उपयोग करता है, समग्र रिटर्न को बढ़ाता है।
उच्च स्वचालन स्तर: पूरी तरह से व्यवस्थित दृष्टिकोण व्यापारिक निर्णयों में भावनात्मक हस्तक्षेप को कम करता है।
तर्कसंगत धन प्रबंधनः व्यापार के लिए खाता इक्विटी का निश्चित प्रतिशत उपयोग करता है, जिससे पूंजी का यौगिक विकास संभव होता है।

रणनीतिक जोखिम

समेकन बाजार जोखिमः रणनीतियों में लगातार घाटे की ओर अग्रसर होने वाले बाजारों में लगातार स्टॉप-लॉस हो सकते हैं।
फिसलने का जोखिमः अस्थिर बाजार स्थितियों के दौरान सीमा आदेशों को पूरी तरह से निष्पादित नहीं किया जा सकता है या महत्वपूर्ण फिसलने का अनुभव हो सकता है।
रुझान उलटने का जोखिम: फिल्टर के रूप में दीर्घकालिक चलती औसत का उपयोग करने के बावजूद, प्रारंभिक रुझान उलटने के दौरान महत्वपूर्ण नुकसान हो सकता है।
पूंजी दक्षता के मुद्दे: मजबूत रुझान वाले बाजारों के दौरान रूढ़िवादी धन प्रबंधन दृष्टिकोण लाभ क्षमता को सीमित कर सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

गतिशील स्टॉप स्तरः रणनीति अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए बाजार की अस्थिरता के आधार पर लाभ लेने और स्टॉप-लॉस प्रतिशत को समायोजित करें।
एकाधिक रुझान पुष्टिकरणः प्रवेश संकेत की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए आरएसआई या एमएसीडी जैसे पूरक तकनीकी संकेतक जोड़ें।
बाजार परिवेश फ़िल्टरिंगः रणनीति मापदंडों को समायोजित करने या विभिन्न बाजार स्थितियों में व्यापार को रोकने के लिए एटीआर जैसे अस्थिरता संकेतकों को शामिल करें।
धन प्रबंधन अनुकूलन: खाता प्रदर्शन के आधार पर गतिशील स्थिति आकार पर विचार करें, लाभदायक अवधियों के दौरान जोखिम को मामूली रूप से बढ़ाएं।
प्रवेश तंत्र में सुधारः निष्पादन के अवसरों को बढ़ाने के लिए EMA20 के आसपास मूल्य सीमा लागू करने पर विचार करें।

सारांश

यह रणनीति एक अपेक्षाकृत मजबूत ट्रेडिंग प्रणाली बनाने के लिए एक सख्त जोखिम नियंत्रण नियमों के साथ एक चलती औसत प्रणाली को जोड़ती है। इसकी मुख्य ताकत इसकी प्रवृत्ति-अनुसरण विशेषताओं और व्यापक जोखिम प्रबंधन तंत्र में निहित है, रूढ़िवादी धन प्रबंधन बनाए रखते हुए सीमा आदेशों के माध्यम से प्रवेश मूल्य को अनुकूलित करना। हालांकि रणनीति विभिन्न बाजारों में कम प्रदर्शन कर सकती है, सुझावित अनुकूलन दिशाएं इसकी स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ा सकती हैं। स्थिर रिटर्न की तलाश करने वाले निवेशकों के लिए, यह मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति एक योग्य विचार का प्रतिनिधित्व करती है।

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Limit Buy at EMA20 (Last 30 Days)", overlay=true)

// Inputs for EMAs
ema20Length = input.int(30, title="EMA 20 Length")
ema300Length = input.int(300, title="EMA 300 Length")
tpPercentage = input.float(10.0, title="Take Profit (%)", step=0.1) / 100
slPercentage = input.float(5.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100  // Stop loss at 15%

// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20Length)
ema300 = ta.ema(close, ema300Length)

// Plot EMAs
plot(ema20, color=color.blue, title="EMA 20")
plot(ema300, color=color.red, title="EMA 300")

// Limit backtesting to the last 30 days
startTime = timestamp(year(timenow), month(timenow), dayofmonth(timenow) - 30, 0, 0)
if (time < startTime)
    strategy.close_all()
    strategy.cancel_all()

// Entry Condition: Price above EMA300
longCondition = close > ema300 and time >= startTime

// Calculate position size (10% of equity)
positionSize = strategy.equity * 0.10 / ema20  // Use EMA20 as the limit price

// Place a limit buy order at EMA20
if (longCondition)
    strategy.order("Limit Buy", strategy.long, qty=positionSize, limit=ema20)

// Calculate TP and SL levels
tpPrice = ema20 * (1 + tpPercentage)
slPrice = ema20 * (1 - slPercentage)

// Set take profit and stop loss
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Limit Buy", stop=slPrice, limit=tpPrice)

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