मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति संभावित खरीद और बिक्री के अवसरों को खोजने के लिए रुझानों का आकलन करने के लिए एक चलती औसत का उपयोग करती है। यह तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत का एक साथ उपयोग करता है, जो उनके क्रॉसिंग के आधार पर एक व्यापार संकेत उत्पन्न करता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में दो अलग-अलग अवधि की चलती औसत का उपयोग किया जाता है। पहली चलती औसत की अवधि कम है, इसे 20 दिनों के लिए निर्धारित किया गया है, ताकि कीमतों में अल्पकालिक रुझानों को पकड़ा जा सके; दूसरी चलती औसत की अवधि अधिक है, इसे 120 दिनों के लिए निर्धारित किया गया है, ताकि कीमतों में दीर्घकालिक रुझानों को मापा जा सके।
जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से नीचे की ओर से गुजरता है, तो इसे एक सुनहरा कांटा संकेत माना जाता है, जो एक अल्पकालिक प्रवृत्ति को ऊपर की ओर इंगित करता है, जिसे खरीदा जा सकता है। जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से नीचे की ओर से गुजरता है, तो इसे एक मृत कांटा संकेत माना जाता है, जो एक अल्पकालिक प्रवृत्ति को नीचे की ओर इंगित करता है, जिसे बेचा जा सकता है।
इस रणनीति का उपयोग करता है ta.crossover और ta.crossunder यह निर्धारित करने के लिए कि क्या एक चलती औसत का क्रॉसिंग होता है, और एक बार क्रॉसिंग होने पर, यह एक संबंधित खरीद या बिक्री संकेत को ट्रिगर करता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह सरल और उपयोग में आसान है। चलती औसत सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले तकनीकी विश्लेषण उपकरणों में से एक है, इसकी रणनीति के सिद्धांतों को समझना आसान है और गैर-पेशेवरों को जल्दी से मास्टर किया जा सकता है। साथ ही, चलती औसत बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है और रुझान की दिशा की पहचान कर सकता है।
अन्य जटिल संकेतकों की तुलना में, चलती औसत रणनीति बनाने में कम कठिनाई होती है। इसे केवल चलती औसत के आवधिक मापदंडों को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है ताकि एक स्थिर रणनीति प्रणाली बनाई जा सके।
इसके अलावा, चलती औसत रणनीतियों में लचीलापन है। विभिन्न प्रकार के ट्रेडों और समय अवधि के लिए अलग-अलग पैरामीटर सेट किए जा सकते हैं, जो दीर्घकालिक से लेकर अल्पकालिक तक हो सकते हैं।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम लगातार गलत संकेतों का सामना करना पड़ता है। जब बाजार में रुझान बार-बार बदलते हैं, तो तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत एक दूसरे को पार करते हैं, जिससे बहुत सारे अनावश्यक व्यापारिक संकेत होते हैं। इस समय, कुछ शोर को फ़िल्टर करने के लिए उचित रूप से चलती औसत चक्र को समायोजित किया जाना चाहिए।
एक अन्य संभावित जोखिम यह है कि एक चलती औसत विलंबता है। जब एक नया रुझान उत्पन्न होता है, तो चलती औसत को प्रतिबिंबित होने में कुछ समय लगता है, और इस समय के अंतर से कुछ स्लाइड-पॉइंट हानि हो सकती है।
इसके अलावा, इस रणनीति में आकस्मिक घटनाओं के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखा गया है, जैसे कि प्रमुख लाभ/लाभ समाचार। इस तरह की घटनाएं चलती औसत की प्रभावशीलता को तोड़ती हैं, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट किया जाना चाहिए।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है यदि हम निम्नलिखित पहलुओं को ध्यान में रखते हैंः
ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे फ़िल्टर को बढ़ाएं ताकि अस्थिरता के दौरान गलत संकेतों से बचा जा सके।
अनुकूलित चलती औसत का उपयोग करें, ताकि बाजार में बदलाव के लिए गतिशील रूप से उतार-चढ़ाव के आधार पर चलती औसत की अवधि को समायोजित किया जा सके।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन, जैसे कि MACD, Stochastic आदि, और अधिक कारकों का उपयोग करके चलती औसत संकेतों की पुष्टि करें।
मूल्य चैनल स्थापित करें, केवल चैनल को तोड़ने के लिए ट्रेडिंग सिग्नल पर विचार करें, अनावश्यक दोहराव से बचें।
स्टॉप लॉस स्टॉप की शर्तों को सेट करें और रणनीति की स्थिरता में सुधार करें।
संक्षेप
सारांश में, चलती औसत पार करने की रणनीति तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग का उपयोग कर व्यापार संकेतों का निर्माण करती है। यह सरल और आसान है और प्रवृत्ति की दिशा की पहचान कर सकता है, लेकिन गलत संकेतों और अंतराल के मुद्दों के जोखिम भी हैं। पैरामीटर को अनुकूलित करके, फ़िल्टर शर्तों को बढ़ाकर और अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करके, इस रणनीति की व्यावहारिकता को काफी बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर, चलती औसत रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति का पालन करने वाली रणनीति है, जो व्यापारियों के अध्ययन और आवेदन के लायक है।
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start: 2022-09-21 00:00:00
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// © brandlabng
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strategy('HG|E30m', overlay=true)
src = input(close, title='Source')
price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(20, title='1st MA Length')
type1 = input.string('EMA', '1st MA Type', options=['EMA'])
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ta.ema(price, ma2)
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