मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक विशिष्ट चलती औसत क्रॉस-लाइन ट्रेडिंग रणनीति है। यह तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग बिंदुओं का उपयोग एक खरीद और बिक्री संकेत के रूप में करता है। जब तेजी से चलती औसत नीचे से धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो इसे खरीदने के संकेत के रूप में माना जाता है; जब तेजी से चलती औसत ऊपर से नीचे से धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो इसे बेचने के संकेत के रूप में माना जाता है। यह रणनीति दो चलती औसत को जोड़ती है, जिससे बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है और रुझान की पहचान की जा सकती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति को मुख्य रूप से निम्नलिखित चरणों के माध्यम से लागू किया गया हैः
सेट फास्ट एमए और धीमी गति से चलती औसत अवधि धीमी गति से चलती औसत अवधि।
इनपुट प्रकार प्रकार के आधार पर, तेज और धीमी गति से चलती औसत की गणना की जाती है। सरल चलती औसत प्रकार = 1 के लिए, सूचक चलती औसत प्रकार = 2 के लिए।
समय सीमा सेट करें start और finish
क्रॉस फंक्शन को परिभाषित करेंः जब तेज नीचे से नीचे से गुजरता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब तेज ऊपर से नीचे से गुजरता है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
क्रॉस फ़ंक्शन ट्रिगर होने पर, यदि रिट्रेसमेंट समय सीमा के भीतर है, तो एक खरीद-खरीद या बिक्री-बिक्री निर्देश जारी किया जाता है।
एक बंद करने के लिए निर्देश दिया जाता है जब एक पुनरावृत्ति विंडो समाप्त हो जाती है या क्रॉसफंक्शन के तहत पहनी जाती है।
गतिशील औसत (FAST) और गतिशील औसत (SLOW) का ट्रेंड चार्ट तैयार करें।
यह रणनीति तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग के माध्यम से होल्डिंग अवधि के भीतर के रुझानों का आकलन करती है और तदनुसार ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। साथ ही वास्तविक ट्रेडिंग का अनुकरण करने के लिए एक फीडबैक समय विंडो भी सेट करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
चलती औसत का उपयोग करने से रुझानों का पता चलता है और यादृच्छिक उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर किया जा सकता है।
गतिशील औसत के संयोजन से प्रवृत्ति में परिवर्तन की पहचान की जा सकती है।
विभिन्न चक्रों के रुझानों को समायोजित करने के लिए चलती औसत पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है
सरल चलती औसत या सूचकांक चलती औसत चुनने के लिए लचीला।
यह फीडबैक के माध्यम से परीक्षण और रणनीति पैरामीटर का अनुकूलन करने के लिए उपलब्ध है.
रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है और इसे लागू करना आसान है।
चलती औसत ग्राफिक्स, जो रुझानों और प्रभावों का आकलन करते हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
यह गलत संकेत हो सकता है।
एक चलती औसत में विलंबता होती है, और यह एक महत्वपूर्ण बिंदु को याद कर सकता है।
केवल समरेखा क्रॉसिंग पर निर्भर करता है, अन्य संकेतकों या शर्तों के साथ कोई फ़िल्टर नहीं करता है।
लेन-देन की लागत के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखा गया है।
कोई स्टॉप लॉस रणनीति नहीं है
अनुचित पैरामीटर सेटिंग नीति को प्रभावित कर सकती है
गलत समय सीमा का चयन, ओवर-फिट हो सकता है
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अन्य संकेतकों जैसे MACD, RSI आदि के साथ संयोजन में संकेतों को सत्यापित करने के लिए, सटीकता में सुधार।
एक स्टॉप लॉस रणनीति जोड़ें और एकल नुकसान को नियंत्रित करें।
विभिन्न चक्रों के लिए अनुकूलित चलती औसत पैरामीटर
भंडारण स्थान प्रबंधन जोड़ा, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए विभिन्न स्थानों का उपयोग करना।
लेनदेन की लागत को ध्यान में रखते हुए, प्रवेश और निकास बिंदुओं को संशोधित करें।
अधिक समय तक डेटा का परीक्षण करें, ओवरफिटिंग से बचें।
walks forward analysis का उपयोग करते हुए पैरामीटर को लगातार अनुकूलित करें।
संक्षेप
एक चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह रुझान की दिशा की पहचान करने के लिए यादृच्छिक उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर कर सकती है। लेकिन इसमें कुछ समस्याएं भी हैं जैसे कि पिछड़ापन, इसे अन्य संकेतकों के संयोजन के साथ उपयोग किया जाना चाहिए। निरंतर अनुकूलन परीक्षण के माध्यम से रणनीति को बेहतर और अधिक प्रभावी बनाया जा सकता है, और इसे वास्तविक दुनिया में लागू करना सुरक्षित और विश्वसनीय है। कुल मिलाकर, यह रणनीति उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जिनके पास प्रवृत्ति निर्णय की उच्च आवश्यकता नहीं है।
/*backtest
start: 2023-09-13 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// strategy("MavCrossover v2", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
// Revision: 1
// Author: @ToS_MavericK
// === INPUT SMA ===
fastMA = input(defval = 13, title = "FastMA", minval = 1, step = 1)
slowMA = input(defval = 144, title = "SlowMA", minval = 1, step = 1)
Type = input(defval = 1, title = "Type (1 = SMA, 2 = EMA)", minval = 1, maxval = 2, step = 1)
SlowMAIsFactor = input(false)
slowMA := SlowMAIsFactor == true ? round(fastMA * slowMA) : slowMA
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2012)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 2012)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
// === MA SETUP ===
fast = Type == 1 ? sma(close, fastMA) : ema(close, fastMA)
slow = Type == 1 ? sma(close, slowMA) : ema(close, slowMA)
// === EXECUTION ===
strategy.entry("L", strategy.long, when = crossover(fast, slow) and window()) // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("L", when = crossunder(fast, slow) or time > finish) // sell long when window ends OR crossunder
plot(fast, title = 'FastMA', color = yellow, linewidth = 2, style = line) // plot FastMA
plot(slow, title = 'SlowMA', color = aqua, linewidth = 2, style = line) // plot SlowMA