9-दिवसीय मूविंग एवरेज और 20-दिवसीय मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति

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Created: 2023-09-28 11:17:10

Last modified: 3 years ago

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ChaoZhang

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अवलोकन

यह रणनीति नौ-दिवसीय औसत और बीस-दिवसीय औसत रेखा के क्रॉसिंग का उपयोग करती है, जो प्रवृत्ति की दिशा को निर्धारित करने के लिए खरीदारी और बिक्री की रणनीति तैयार करती है। यह चलती औसत, K-लाइन और मात्रा के संकेतकों को एकीकृत करती है, जो एक विशिष्ट शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग रणनीति है।

रणनीति सिद्धांत

यह एक सरल ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति है जो नौ-दिवसीय औसत रेखा और बीस-दिवसीय औसत रेखा के क्रॉसिंग पर आधारित है। विशेष रूप से, इसमें निम्नलिखित भाग शामिल हैंः

K लाइन का रंग सेट करें <unk> जब आज का समापन मूल्य कल की तुलना में अधिक हो, तो K लाइन को हरा सेट करें; जब आज का समापन मूल्य कल की तुलना में कम हो, तो K लाइन को लाल सेट करें <unk>
नौ-दिवसीय औसत रेखा के रंग को सेट करें। नौ-दिवसीय औसत रेखा को हरे रंग में सेट करें जब नौ-दिवसीय औसत रेखा बढ़ जाती है और बीस-दिवसीय औसत रेखा भी बढ़ जाती है; नौ-दिवसीय औसत रेखा को लाल रंग में सेट करें जब नौ-दिवसीय औसत रेखा गिरती है और नौ-दिवसीय औसत रेखा भी गिरती है; अन्य स्थितियों में काले रंग में सेट करें।
बीसवें दिन की औसत रेखा के रंगों को सेट करें। बीसवें दिन की औसत रेखा के ऊपर जाने पर काले रंग के लिए सेट करें, नीचे जाने पर काले रंग के लिए सेट करें, और बाकी के लिए नहीं।
दो सौ दिन की औसत रेखा को गहरे नीले रंग में सेट करें
नौ-दिवसीय औसत रेखा और बीस-दिवसीय औसत रेखा के क्रॉसिंग को लाल रंग में सेट करें।
लेनदेन भारित औसत मूल्य (VWAP) को सफेद रंग में सेट करें।
जब नौ दिन की औसत रेखा पर बीस दिन की औसत रेखा पहनें, तो अधिक करें; जब नौ दिन की औसत रेखा के नीचे बीस दिन की औसत रेखा पहनें, तो खाली करें।

उपरोक्त भाग में औसत रेखा, K रेखा, चौराहे और मूल्य सूचकांक का उपयोग करके बाजार के रुझानों और संकेतों का आकलन किया गया है, जो एक विशिष्ट तकनीकी विश्लेषण रणनीति है।

रणनीति का विश्लेषण

यह एक सरल और व्यावहारिक शॉर्टलाइन रणनीति है, जिसके कुछ फायदे हैंः

ऑपरेशन सरल है और इसे आसानी से संभाला जा सकता है। केवल दो समरेखाओं के संबंध को देखने की आवश्यकता है।
छोटी वापसी, शॉर्ट लाइन संचालन के लिए उपयुक्त। नौवें और बीसवें दिन की औसत रेखा में एक निश्चित चिकनाई है, जो शॉर्ट लाइन बाजार के शोर के प्रभाव को कम कर सकती है।
ट्रेंड सिग्नल को आसानी से ढूंढें. समानांतर रेखा का पार होना एक स्पष्ट ट्रेंड रिवर्स सिग्नल है जिसे आसानी से मिस नहीं किया जा सकता है।
कई तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करना, निर्णय लेने की गुणवत्ता में सुधार करना। K लाइन, औसत रेखा और मात्रा मूल्य संकेतकों के संयोजन से, प्रवृत्ति की दिशा का अधिक व्यापक रूप से आकलन किया जा सकता है।
कोड को सरल, परीक्षण और अनुकूलित करने में आसान बनाना। MQL4 भाषा इस रणनीति के तर्क को जल्दी से लागू कर सकती है, जिससे पैरामीटर को समायोजित करना आसान हो सकता है।
विभिन्न किस्मों और अवधि के लिए लागू है। स्टॉक, विदेशी मुद्रा, डिजिटल मुद्रा, आदि। यह रणनीति ओएचएलसी डेटा के साथ लागू की जा सकती है।

जोखिम विश्लेषण

हालांकि इस रणनीति के कुछ फायदे हैं, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं:

नौ-दिवसीय और बीस-दिवसीय औसत रेखा पैरामीटर को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। विभिन्न बाजार चक्रों के तहत प्रभाव में काफी भिन्नता हो सकती है।
झूठी दरारें और रिवर्सिंग के लिए अतिसंवेदनशील. समरेखा पार सिग्नल को जल्दी से मिटाया जा सकता है.
प्रवृत्ति के उतार-चढ़ाव से निपटने में असमर्थता। जब बाजार में लंबे समय तक कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होती है, तो यह रणनीति अक्सर व्यापार घाटे का कारण बनती है।
यदि कोई गलत कमोडिटी है, तो आघात की स्थिति से नुकसान बढ़ सकता है।
यह रणनीति पूरी तरह से ऐतिहासिक K लाइन पर निर्भर करती है और कीमतों पर महत्वपूर्ण समाचारों के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखती है।

उपरोक्त जोखिमों के लिए, स्थिति अनुपात को उचित रूप से समायोजित करने, स्टॉप-लॉस रणनीति, अनुकूलन पैरामीटर का उपयोग करने या अन्य कारकों के साथ संयोजन करने पर विचार किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशा

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः

औसत रेखा मापदंडों को अनुकूलित करें और सबसे अच्छा चक्र संयोजन ढूंढें। आप विभिन्न अल्पकालिक और मध्यवर्ती औसत रेखा चक्रों की कोशिश कर सकते हैं और सबसे उपयुक्त संयोजन ढूंढ सकते हैं।
अन्य संकेतकों जैसे MACD, KD, ब्रिन बैंड आदि को फ़िल्टर करें।
बढ़ी हुई हानि की रणनीति। चलती हानि या सूचकांक चलती हानि की स्थापना, एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए।
प्रवृत्ति फ़िल्टर ऑपरेशन के साथ संयुक्त। केवल जब प्रवृत्ति स्पष्ट है, व्यापार में भाग लेने के लिए, बाजार में उतार-चढ़ाव से बचें।
धन प्रबंधन रणनीतियों का अनुकूलन करें। स्थिति आकार, स्टॉप लॉस की सीमा, स्टॉप लॉस ट्रैकिंग आदि विवरण सेट करें, जिससे रणनीति की स्थिरता में सुधार हो सके।
विभिन्न किस्मों और चक्रों के तहत डेटा का परीक्षण करना। रणनीति को अधिक लचीला बनाने के लिए मापदंडों को समायोजित करना।
मशीन सीखने जैसी उन्नत तकनीकों को जोड़ना। RNN, LSTM और अन्य विधियों का उपयोग विशेषता इंजीनियरिंग और पैरामीटर अनुकूलन के लिए करें।

संक्षेप

इस रणनीति के समग्र रूप से एक सरल और व्यावहारिक अल्पकालिक प्रवृत्ति का पालन करने की रणनीति है. यह प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करने के लिए, K लाइन, औसत और मात्रा मूल्य संकेतकों के संयोजन के साथ निर्णय लेने के लिए, प्रवृत्ति संकेतों की पहचान करने के लिए प्रभावी है. लेकिन इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं, जो लंबे समय तक स्थिरता के लिए पैरामीटर, स्टॉप और फंड प्रबंधन के अनुकूलन की आवश्यकता है। मशीन सीखने जैसी नई तकनीक भी रणनीति की प्रभावशीलता को बढ़ा सकती है। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक सरल और विश्वसनीय विचारधारा प्रदान करती है जो कि अध्ययन और आवेदन के लायक है।

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