डबल ईएमए ट्रेडिंग रणनीति एक ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति है, जो दो अलग-अलग अवधि के ईएमए के अंतर के अनुपात की गणना करके बाजार की प्रवृत्ति का न्याय करने और व्यापार करने के लिए है। यह रणनीति सरल और प्रत्यक्ष है, जो मध्यम-लंबी प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने में सक्षम है, जो मध्यम-लंबी प्रवृत्ति व्यापारियों के लिए बहुत उपयुक्त है।
यह रणनीति मुख्य रूप से दो ईएमए के संख्यात्मक आकार और उनके बीच के अंतराल के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करती है। रणनीति पहले एक अल्पकालिक ईएमए और एक दीर्घकालिक ईएमए की गणना करती है, एक विशिष्ट विन्यास 13 चक्र और 26 चक्र ईएमए है। फिर दो ईएमए के बीच के अंतराल के प्रतिशत की गणना की जाती है, यदि अल्पकालिक ईएमए लंबी अवधि के ईएमए से अधिक है, और अंतराल एक निर्धारित थ्रेशोल्ड से बड़ा है (जैसे 5%), तो इसे एक प्रवृत्ति के रूप में आंका जाता है, और अधिक व्यापार किया जाता है; यदि अल्पकालिक ईएमए लंबी अवधि के ईएमए से कम है, और अंतराल एक निर्धारित थ्रेशोल्ड से बड़ा है, तो इसे एक प्रवृत्ति के रूप में आंका जाता है, और एक खाली व्यापार किया जाता है। जब कीमत फिर से गिरती है या अल्पकालिक ईएमए को तोड़ती है, तो स्थिति को स्पष्ट करें
इस रणनीति का मूल तर्क हैः
इस तरह के डिजाइन के माध्यम से, मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक किया जा सकता है और रुझानों के परिवर्तन के समय में दिशा बदल सकती है। साथ ही, अंतराल थ्रेशोल्ड की स्थापना से गैर-महत्वपूर्ण अवधि के समायोजन से अनावश्यक लेनदेन से बचा जा सकता है।
जोखिम को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
पैरामीटर अनुकूलनः ईएमए चक्र पैरामीटर और सीमांत थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करने के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए फीडबैक
रुझान फ़िल्टरिंगः अन्य सूचकांकों को जोड़ना जो रुझानों को पहचानते हैं, जैसे कि MACD, ब्रिन बैंड आदि, ताकि उतार-चढ़ाव की स्थिति से बचा जा सके
स्टॉप लॉस रणनीतिः एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए चलती या समयबद्ध स्टॉप लॉस सेट करें
लाभ वापसीः लाभ के एक हिस्से को बंद करने के लिए लाभ के एक हिस्से को बंद करने के लिए एक स्टॉप पॉइंट को स्थानांतरित करें
मात्रात्मक अनुकूलनः स्वचालित रूप से पैरामीटर और फ़िल्टरिंग शर्तों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग और अन्य विधियों का उपयोग करना, रणनीतियों के लिए मात्रात्मक अनुकूलन प्राप्त करना
संयोजन अनुकूलन: इस रणनीति को अन्य गैर-संबंधित रणनीतियों के साथ संयोजन में लिया जाता है ताकि पीछे हटने को कम किया जा सके और स्थिरता बढ़ सके
पैरामीटर, फ़िल्टरिंग शर्तों, रोक, लाभ वापसी, आदि के कई पहलुओं के अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति को अधिक स्थिर, अधिक बाजार स्थितियों के अनुकूल, अधिक वैज्ञानिक और प्रभावी बनाया जा सकता है। मात्रात्मक और संयोजन अनुकूलन भी रणनीति की प्रभावशीलता को काफी बढ़ा सकता है।
डबल ईएमए स्पैन रणनीति एक सरल, प्रत्यक्ष रणनीति है जो प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए उपयुक्त है। यह केवल दो ईएमए की आवश्यकता है जो प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने के लिए उपयुक्त है, जो मध्यम-लंबी लाइन स्थिति के लिए बहुत उपयुक्त है। साथ ही, इसे कई तरीकों से बेहतर बनाया जा सकता है, जिससे रणनीति को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाया जा सकता है जैसे कि पैरामीटर अनुकूलन, प्रवृत्ति फ़िल्टर, स्टॉप-लॉस रणनीति। यह रणनीति लागू करना आसान है, और इसे अनुकूलित करना आसान है।
/*backtest
start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-08-23 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("2-EMA Strategy", overlay=true, initial_capital=100, currency="USD", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
diffMinimum = input(0.95, step=0.01)
small_ema = input(13, title="Small EMA")
long_ema = input(26, title="Long EMA")
ema1 = ema(close, small_ema)
ema2 = ema(close, long_ema)
orderCondition = ema1 > ema2?((ema1/ema2)*100)-100 > diffMinimum:((ema2/ema1)*100)-100 > diffMinimum
longCondition = close > ema1 and ema1 > ema2
if (longCondition and orderCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = close < ema1 and ema1 < ema2
if (shortCondition and orderCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.close("Short", when=close > ema1)
strategy.close("Long", when=close < ema1)
plot(ema(close, small_ema), title="EMA 1", color=green, transp=0, linewidth=2)
plot(ema(close, long_ema), title="EMA 2", color=orange, transp=0, linewidth=2)