मूविंग एवरेज अल्पकालिक स्केलिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-09-21 20:41:15 अंत में संशोधित करें: 2023-09-21 20:41:15
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अवलोकन

यह रणनीति एक प्रकार की शॉर्ट लाइन स्केलिंग रणनीति है, जिसका उद्देश्य छोटे मुनाफे के साथ-साथ नीचे की ओर जाने वाले जोखिम को नियंत्रित करके स्थिर रिटर्न प्राप्त करने के लिए बार-बार पोजीशन खोलना है। यह रणनीति औसत दर्जे के संकेतक के माध्यम से संभावित रिवर्स पॉइंट में प्रवेश करने के लिए अधिक है, और छोटे मुनाफे को लॉक करने के लिए एक त्वरित स्टॉप-ऑफ लक्ष्य निर्धारित करता है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति में चार चलती औसत रेखाएं होती हैं - 9 चक्र, 50 चक्र, 100 चक्र और 200 चक्र।

विशिष्ट व्यापार नियम इस प्रकार हैं:

  • 9 चक्र औसत रेखा पर पहनने 50 चक्र औसत रेखा पर अधिक प्रवेश
  • 50 चक्र औसत रेखा 100 चक्र औसत रेखा से कम
  • 100 चक्र औसत रेखा 200 चक्र औसत रेखा से कम है

इस तरह के संयोजन निर्णयों से ऐसे समय बिंदु मिल सकते हैं जहां कीमतें अल्पकालिक गिरावट में हैं, लेकिन शायद पलट सकती हैं।

समस्थानिक नियम 9 आवधिक औसत रेखा पर 200 आवधिक औसत रेखा को पार करते समय समस्थानिक अधिक स्थान है। यहां एक निकटतम स्टॉप-बैक लक्ष्य निर्धारित किया गया है, जिसका उद्देश्य लगातार छोटे लाभ के माध्यम से स्थिर आय प्राप्त करना है।

रणनीतिक लाभ

  • एकतरफा घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए लगातार पोजीशन खोलना
  • औसत रेखा का उपयोग करें और संभावित खरीद बिंदुओं का पता लगाएं
  • निकटतम स्टॉप पॉइंट सेट करें, छोटे लॉकिंग को निर्धारित करें
  • बड़े रुझानों के प्रभाव को कम करने के लिए कम समय पर पकड़ें
  • उच्च पूंजी उपयोगिता, छोटे पूंजी वृद्धि के लिए उपयुक्त

रणनीतिक जोखिम

  • औसत समय में देरी, सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु से चूक सकते हैं
  • व्यापारिक लागत के लिए कम लाभप्रद
  • अधिक निष्क्रिय लेनदेन, समय और प्रयास की लागत के साथ लेनदेन की आवृत्ति
  • स्टॉप पॉइंट बहुत रूढ़िवादी है और ट्रेंड के साथ पर्याप्त रूप से नहीं चल रहा है
  • बाजार में लाभ कमाना मुश्किल

जोखिम को निम्न तरीकों से कम किया जा सकता हैः

  • औसत रेखा मापदंडों का अनुकूलन, खरीद बिंदु निर्णय की सटीकता में सुधार
  • EXIT को उचित रूप से ढीला करना और अधिक ट्रेंडिंग मुनाफे का पीछा करना
  • अन्य तकनीकी संकेतकों को जोड़ने के लिए पुष्टि, शून्य लेनदेन को कम करना
  • पूंजी उपयोगिता और स्थिति प्रबंधन का अनुकूलन
  • इस पर विचार

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. सममूल्य पैरामीटर संयोजन का अनुकूलन करें

अधिक औसत चक्र मापदंडों का परीक्षण करें और एक संयोजन का पता लगाएं जो उलटापन को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करता है।

  1. रोक-टोक को आसान बनाना

इस प्रकार, हम अपने व्यापार को और अधिक लाभदायक बनाने के लिए स्टॉप डिस्टेंसिंग को उचित रूप से कम कर सकते हैं।

  1. अन्य तकनीकी सूचकांकों को शामिल करना

उदाहरण के लिए, KDJ, MACD, आदि।

  1. स्थिति प्रबंधन का अनुकूलन

स्थिति का आकार सेट करें और गतिशील रूप से स्टॉप और स्टॉपलॉस के आधार पर समायोजित करें।

  1. पुनः प्रवेश प्रणाली में शामिल हों

यदि रुझान जारी रहता है, तो सशर्त वापसी पर विचार किया जा सकता है।

संक्षेप

इस रणनीति के लिए शॉर्ट-लाइन स्केलिंग रणनीति प्रकार है, जो व्यापार संकेतों का गठन करने के लिए और एक छोटी राशि के विकास के लिए उपयुक्त है, जो एक छोटी राशि के विकास के लिए उपयुक्त है. यह प्रभावी रूप से एक भी नुकसान और जोखिम को नियंत्रित कर सकते हैं. लेकिन वहाँ है लाभ कमाने के लिए अंतरिक्ष छोटे, व्यापार की आवृत्ति आदि समस्या. हम पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप समायोजन, सूचक फ़िल्टर जोड़ने आदि के माध्यम से सुधार कर सकते हैं, और अधिक लाभ कमाने के लिए अंतरिक्ष का विस्तार, रणनीति अधिक स्थिर और कुशल बनाने के लिए अपने लाभ के आधार पर बनाए रखने के लिए.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//strategy(shorttitle='Moving Average Scalper (by Coinrule)',title='Moving Average Scalper', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true       // create function "within window of time"

//MA inputs and calculations
movingaverage_signal = sma(close, input(9))
movingaverage_fast = sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input(200))
movingaverage_mid= sma(close, input(100))

//Entry 
bullish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_fast)

strategy.entry(id="long", long = true, when = bullish and movingaverage_fast < movingaverage_mid and movingaverage_mid < movingaverage_slow and window())

//Exit

bearish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_slow)


Stop_loss= ((input (2))/100)
Take_profit= ((input (8))/100)

longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)

strategy.close("long", when = bearish)

// close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())

//PLOT
plot(movingaverage_signal, color=color.black, linewidth=2 )
plot(movingaverage_fast, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=2)
plot(movingaverage_mid, color=color.blue, linewidth=2)