दोहरी ईएमए क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-16 16:15:38
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अवलोकन

यह एक दोहरी ईएमए क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति है जो तेज ईएमए और धीमे ईएमए संकेतकों पर आधारित है। यह रणनीति लंबे संकेत उत्पन्न करती है जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर पार हो जाती है, और लंबी स्थिति बंद कर देती है जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे पार हो जाती है। यह रणनीति मध्यम अवधि के व्यापार के लिए सरल और व्यावहारिक है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से दोहरे ईएमए संकेतकों के साथ लागू की जाती है। तेजी से ईएमए में मूल्य परिवर्तनों को संवेदनशील रूप से प्रतिबिंबित करने के लिए एक छोटी अवधि होती है, जबकि धीमी ईएमए में दीर्घकालिक रुझानों को इंगित करने के लिए एक लंबी अवधि होती है।

जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर जाता है, तो एक स्वर्ण क्रॉस बनता है, जो लंबी अवधि के लिए अल्पकालिक में ऊपर की कीमत गति को इंगित करता है। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे जाता है, तो एक मृत्यु क्रॉस बनता है, जो लंबी स्थिति को बंद करने के लिए नीचे की गति को दर्शाता है।

विशेष रूप से, रणनीति में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. अवधि, स्रोत आदि सहित तेज और धीमी ईएमए के लिए इनपुट मापदंड

  2. तेजी से ईएमए और धीमी ईएमए की गणना करें।

  3. स्वर्ण क्रॉस को तब परिभाषित करें जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर जाता है।

  4. मृत्यु क्रॉस को परिभाषित करें जब तेज ईएमए धीमी ईएमए से नीचे पार हो जाती है।

  5. सोने के क्रॉस पर लंबे समय तक जाओ।

  6. मौत के क्रॉस पर बंद पदों.

  7. शॉर्टिंग और स्टॉप लॉस/प्रॉफिट लेने के विकल्प।

  8. आउटपुट खरीद और बिक्री सूचनाएं।

इस सरल दोहरी ईएमए क्रॉसओवर प्रणाली के साथ, रणनीति लाभ के लिए अल्पकालिक रुझानों को पकड़ सकती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. तर्क सरल और स्पष्ट है, समझने में आसान है।

  2. केवल दोहरे ईएमए का उपयोग करता है, लागू करना आसान है।

  3. स्विंग मुनाफे के लिए अल्पकालिक रुझानों को पकड़ सकता है।

  4. विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलन योग्य ईएमए अवधि।

  5. जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए शॉर्ट्स का विकल्प।

  6. स्टॉप लॉस/प्रॉफिट लेने का विकल्प

  7. निगरानी के लिए खरीद/बिक्री सूचनाएं।

  8. बेहतर लाभ के लिए ईएमए मापदंडों को अनुकूलित करना आसान है।

जोखिम विश्लेषण

कुछ जोखिम भी हैं:

  1. दोहरे ईएमए से गलत संकेत उत्पन्न हो सकते हैं जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है।

  2. गलत स्टॉप लॉस सेटिंग नुकसान को बढ़ा सकती है।

  3. उच्च व्यापारिक आवृत्ति लागत और फिसलने के जोखिम को बढ़ाती है।

  4. निश्चित ईएमए मापदंड बाजार परिवर्तनों के अनुकूल नहीं हो सकते।

  5. गति का पीछा करने के लिए प्रवण, शांत निर्णय खो देते हैं।

  6. रुझान उलटने की पहचान नहीं कर सकता, उलटा पद खोल सकता है।

संबंधित जोखिम प्रबंधन उपाय:

  1. झूठे संकेतों को कम करने के लिए ईएमए मापदंडों का अनुकूलन करें.

  2. उचित स्टॉप लॉस को प्रति ट्रेड लॉस की सीमा पर सेट करें।

  3. आवृत्ति को कम करने के लिए ईएमए अवधि को अनुकूलित करें।

  4. बाजार के विभिन्न चरणों के लिए ईएमए को गतिशील रूप से समायोजित करें।

  5. गति का पीछा करने से बचने के लिए प्रवृत्ति संकेतक जोड़ें।

  6. प्रवृत्ति के साधनों से प्रमुख प्रवृत्ति दिशा की पहचान करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. विभिन्न बाजारों के लिए ईएमए मापदंडों का गतिशील अनुकूलन

  2. सटीकता में सुधार के लिए स्टॉक फ़िल्टर जोड़ें।

  3. कम अस्थिरता वाले वातावरण में स्थिति को कम करने के लिए अस्थिरता सूचकांक को शामिल करें।

  4. संकेतों के लिए वॉल्यूम पुष्टिकरण जोड़ें.

  5. संकेत लेने से पहले 20SMA ब्रेकआउट की तरह मूल्य स्तर निर्धारित करें।

  6. स्टॉप लॉस और लाभ लेने की रणनीतियों में सुधार करें।

  7. प्रवृत्ति के विरुद्ध व्यापार करने से बचने के लिए प्रमुख प्रवृत्ति का विश्लेषण जोड़ें।

  8. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ रणनीति को लगातार अनुकूलित करें।

सारांश

संक्षेप में, दोहरी ईएमए क्रॉसओवर रणनीति में अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए सरल और स्पष्ट तर्क है, लेकिन इसमें कुछ लाभ जोखिम भी हैं। हम लगातार संतोषजनक रिटर्न प्राप्त करने के लिए मापदंडों को अनुकूलित करके, स्टॉप लॉस / लाभ लेने को लागू करके, स्टॉक को फ़िल्टर करके, प्रमुख रुझानों आदि का न्याय करके जोखिमों का प्रबंधन कर सकते हैं। रणनीति को निरंतर अनुसंधान और सुधार के साथ क्रमिक रूप से सुधार किया जा सकता है।


/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy("EMA Strategy", shorttitle="EMA Strategy", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


// === Inputs ===
// short ma
maFastSource = input(defval=close, title="Fast MA Source")
maFastLength = input(defval=3, title="Fast MA Period", minval=1)

// long ma
maSlowSource = input(defval=close, title="Slow MA Source")
maSlowLength = input(defval=9, title="Slow MA Period", minval=1)

// invert trade direction
shorting = input(defval=false, title="Allow Shorting?")
// risk management
useStop = input(defval=false, title="Use Initial Stop Loss?")
slPoints = input(defval=25, title="Initial Stop Loss Points", minval=1)
useTS = input(defval=false, title="Use Trailing Stop?")
tslPoints = input(defval=120, title="Trail Points", minval=1)
useTSO = input(defval=false, title="Use Offset For Trailing Stop?")
tslOffset = input(defval=20, title="Trail Offset Points", minval=1)

// Messages for buy and sell
message_buy  = input("Buy message", title="Buy Alert Message")
message_sell   = input("Sell message", title="Sell Alert Message")

// Calculate start/end date and time condition
startDate  = input(timestamp("2021-01-01T00:00:00"), type = input.time)
finishDate = input(timestamp("2021-12-31T00:00:00"), type = input.time)
 
time_cond  = true

// === Vars and Series ===
fastMA = ema(maFastSource, maFastLength)
slowMA = ema(maSlowSource, maSlowLength)

plot(fastMA, color=color.blue)
plot(slowMA, color=color.purple)

goLong() =>
    crossover(fastMA, slowMA)
killLong() =>
    crossunder(fastMA, slowMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=goLong() and time_cond, alert_message = message_buy)
strategy.close("Buy", when=killLong() and time_cond, alert_message = message_sell)

// Shorting if using
if shorting
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when=killLong() and time_cond, alert_message = message_sell)
    strategy.close("Sell", when=goLong() and time_cond, alert_message = message_buy)

if useStop
    strategy.exit("XLS", from_entry="Buy", stop=strategy.position_avg_price / 1.08)
    strategy.exit("XSS", from_entry="Sell", stop=strategy.position_avg_price * 1.08)



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