गोल्डन क्रॉस डेथ क्रॉस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति सरल चलती औसत के गोल्डन क्रॉस और डेड फॉर्क्स सिद्धांतों का उपयोग करती है, जिससे स्टॉक की लंबी और छोटी स्थिति संभव हो जाती है। जब तेज लाइन धीमी रेखा को नीचे से तोड़ती है, तो अधिक करें; जब तेज लाइन धीमी रेखा को नीचे से तोड़ती है, तो कम करें।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में पहले दो औसत के लिए गणना पैरामीटर सेट किए गए हैं, जिसमें औसत प्रकार और चक्र की लंबाई शामिल है।
getMAType () फ़ंक्शन के माध्यम से दो औसत के मानों की गणना करें। जिसमें fastMA लघु अवधि औसत है, और slowMA लंबी अवधि औसत है।
इस रणनीति का मूल तर्क हैः
जब फास्ट एमए पर स्लो एमए पहना जाता है, तो एक बहु सिग्नल जारी किया जाता है;
जब फास्ट एमए धीमी एमए के नीचे से गुजरता है, तो एक रिक्त सिग्नल short होता है।
अंत में, रिटर्निंग अवधि के दौरान, अधिक संकेतों के लिए लंबी स्थिति की रणनीति; कम संकेतों के लिए खाली स्थिति की रणनीति।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- यह स्पष्ट, सरल और समझने में आसान है।
- अधिकांश स्टॉक किस्मों के लिए एक व्यापक समान-रेखा पार सिद्धांत लागू होता है।
- अनुकूलन योग्य औसत प्रकार और पैरामीटर, अनुकूलन योग्य
- एक पहेली रणनीति संरचना का उपयोग करें, प्रत्येक भाग स्पष्ट रूप से कार्य करता है, जो बाद में अनुकूलन के लिए सुविधाजनक है।
जोखिम विश्लेषण
- समानांतर क्रॉसिंग में एक प्रकार का विलंब होता है, जिसके कारण कुछ व्यापारिक अवसरों को खो दिया जा सकता है।
- इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए, यह एक अच्छा विकल्प है।
- पैरामीटर अनुकूलन पर्याप्त व्यापक प्रणाली नहीं है, हाथ से अनुभव की सहायता की आवश्यकता है।
- एकल लेनदेन जोखिम और हानि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में असमर्थता
जोखिमों के लिए, आप निम्नलिखित में से किसी एक को अनुकूलित कर सकते हैंः
प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों पर फ़िल्टर जोड़ें।
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीति में वृद्धि।
“हमारे देश में, हम अपने बाजारों में उतार-चढ़ाव से बचने के लिए ऊर्जा सूचकांक आदि को लागू कर सकते हैं।
पैरामीटर अनुकूलन तंत्र स्थापित करें, जो स्वचालित रूप से सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन ढूंढता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः
अतिरिक्त स्टॉप-लॉस रणनीतियाँ, जैसे कि एक निश्चित स्टॉप-लॉस सेट करना या स्टॉप-लॉस को ट्रैक करना और नुकसान को नियंत्रित करना।
स्थिति प्रबंधन रणनीतियों को बढ़ाएं, जैसे कि स्थिर स्थिति, गतिशील स्थिति, व्यापार जोखिम को नियंत्रित करना।
फ़िल्टर जोड़े गए हैं, जो अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ प्रवृत्ति की पहचान करते हैं, जीत की दर में सुधार करते हैं।
ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर सेटिंग, ग्रिड खोज, रैखिक पुनरावृत्ति आदि के माध्यम से इष्टतम पैरामीटर ढूंढना।
एक्सटेंशन ट्रेडिंग रणनीतियों को समृद्ध करने के लिए अधिक विदेशी मुद्रा रणनीति, जैसे कि ब्रेकआउट रिवर्स, बैच निर्माण, आदि।
भूकंप की स्थिति में फंसने से बचने के लिए ऊर्जा के स्तर को बढ़ाएं।
ट्रेडों की विविधता को बढ़ाकर स्टॉक इंडेक्स, वायदा, विदेशी मुद्रा, डिजिटल मुद्रा आदि को शामिल किया गया है।
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर चलती औसत के क्रॉसिंग सिद्धांतों के शेयरों की लंबी और छोटी स्थिति का चयन करने के लिए। रणनीति की अवधारणा सरल, स्पष्ट, व्यापक उपयोग, अनुकूलनशील है, और कुछ व्यावहारिक मूल्य है। लेकिन इस रणनीति में कुछ पिछड़ापन भी है, प्रभावी रूप से फ़िल्टर करने में असमर्थ है। भविष्य में रोकथाम, पैरामीटर को अनुकूलित करने, फ़िल्टर जोड़ने आदि के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे रणनीति अधिक फायदेमंद हो।
/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//strategy("Golden X BF Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2010, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
///////////// MA Params /////////////
source1 = input(title="MA Source 1", defval=close)
maType1 = input(title="MA Type 1", defval="sma", options=["sma", "ema", "swma", "wma"])
length1 = input(title="MA Length 1", defval=50)
source2 = input(title="MA Source 2", defval=close)
maType2 = input(title="MA Type 2", defval="sma", options=["sma", "ema", "swma", "wma"])
length2 = input(title="MA Length 2", defval=200)
///////////// Get MA Function /////////////
getMAType(maType, sourceType, maLen) =>
res = sma(close, 1)
if maType == "ema"
res := ema(sourceType, maLen)
if maType == "sma"
res := sma(sourceType, maLen)
if maType == "swma"
res := swma(sourceType)
if maType == "wma"
res := wma(sourceType, maLen)
res
///////////// MA /////////////
fastMA = getMAType(maType1, source1, length1)
slowMA = getMAType(maType2, source2, length2)
long = crossover(fastMA, slowMA)
short = crossunder(fastMA, slowMA)
/////////////// Plotting ///////////////
checkColor() => fastMA > slowMA
colCheck = checkColor() ? color.lime : color.red
p1 = plot(fastMA, color = colCheck, linewidth=1)
p2 = plot(slowMA, color = colCheck, linewidth=1)
fill(p1, p2, color = checkColor() ? color.lime : color.red)
bgcolor(long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=20)
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)