डबल ईएमए गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति दोहरे ईएमए संकेतकों पर आधारित है। यह रणनीति तेज लाइन ईएमए और धीमी लाइन ईएमए की गणना करके तेज लाइन पर धीमी लाइन को पार करते समय अधिक करती है और तेज लाइन के नीचे धीमी लाइन को पार करते समय सपाट होती है। यह रणनीति सरल और आसान है और मध्यम अवधि के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति को मुख्य रूप से दो ईएमए संकेतकों के आधार पर लागू किया जाता है। सबसे पहले, फास्ट लाइन ईएमए और धीमी लाइन ईएमए की गणना की जाती है। फास्ट लाइन ईएमए चक्र छोटा है, जो मूल्य परिवर्तन को संवेदनशील रूप से दर्शाता है; धीमी लाइन ईएमए चक्र लंबा है, जो दीर्घकालिक प्रवृत्ति को दर्शाता है। जब फास्ट लाइन नीचे से धीमी लाइन को पार करती है, तो गोल्डन फोर्क सिग्नल उत्पन्न होता है, यह दर्शाता है कि अल्पकालिक कीमतों में वृद्धि की गति मजबूत है, और अधिक खरीद सकते हैं; जब फास्ट लाइन ऊपर से धीमी लाइन को पार करती है, तो एक मृत फोर्क सिग्नल उत्पन्न होती है, यह दर्शाता है कि अल्पकालिक कीमतों में गिरावट की गति मजबूत है।
विशेष रूप से, इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित कदम शामिल हैंः
एसएमए चक्र की लंबाई, डेटा स्रोत आदि सहित फास्टलाइन ईएमए और धीमी लाइन ईएमए के पैरामीटर दर्ज करें
फास्ट लाइन ईएमए और धीमी लाइन ईएमए की गणना करें
गोल्डन फोर्क टाइमिंग को परिभाषित करेंः तेज रेखा नीचे से धीमी रेखा को पार करती है
डेड फोर्क टाइमिंग को परिभाषित करेंः फास्ट लाइन ऊपर से नीचे तक धीमी लाइन को पार करती है
गोल्डन फॉर्क्स के दौरान अधिक खरीदें
मरने के बाद भी
वैकल्पिक रूप से अनुमति दी जाती है कि क्या कोई शून्य है, और क्या स्टॉप-स्टॉप रणनीति का उपयोग किया जाता है
ख़रीद-बिक्री सूचनाओं का निर्यात
इस सरल द्वि-ईएमए क्रॉसिंग रणनीति के माध्यम से, कीमतों में अल्पकालिक रुझानों को संयोग से पकड़ने और लाभ प्राप्त करने की अनुमति है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
इस तरह की रणनीतियाँ सरल, स्पष्ट और समझने में आसान हैं।
केवल दो ईएमए सूचकांकों की आवश्यकता होती है।
इस प्रकार, यह मूल्य के अल्पकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए और अस्थिरता से लाभ उठाने के लिए है।
अनुकूलित ईएमए चक्र, विभिन्न चक्रों के लिए बाजार के वातावरण के लिए लचीलापन
आप चुन सकते हैं कि क्या आपको लॉकरिंग की अनुमति है या नहीं, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक लचीली रणनीति है।
ट्रेडिंग जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस-स्टॉप रणनीति का उपयोग करने का विकल्प।
खरीद और बिक्री के बारे में सूचनाएं निर्यात की जा सकती हैं, ताकि निगरानी की जा सके।
रणनीति को अनुकूलित करना आसान है, ईएमए मापदंडों को लचीले ढंग से सेट करना, लाभ कमाने के लिए जगह का अनुकूलन करना।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
डबल ईएमए रणनीति में गलत संकेतों का उत्पादन होता है, जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है।
अनावश्यक स्टॉप पॉइंट सेटिंग्स से नुकसान बढ़ सकता है।
ट्रेडिंग की आवृत्ति अधिक हो सकती है, जिससे ट्रेडिंग की लागत और स्लिप पॉइंट का खतरा बढ़ सकता है।
फिक्स्ड ईएमए पैरामीटर बाजार में बदलाव के लिए अनुकूल नहीं है।
यह एक ऐसा समय है जब लोग अपने जीवन में कुछ भी करने के लिए तैयार नहीं होते हैं।
हालांकि, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या यह ट्रेंड बदल रहा है, लेकिन यह संभव है कि यह स्थिति में बदलाव ला सकता है।
संबंधित जोखिम प्रबंधन उपाय:
ईएमए मापदंडों को अनुकूलित करें और झूठे संकेतों की संभावना को कम करें।
स्टॉपलॉस को तर्कसंगत रूप से सेट करें और एकतरफा नुकसान को नियंत्रित करें।
ईएमए चक्रों का अनुकूलन करें और ट्रेडों की आवृत्ति को कम करें।
ईएमए पैरामीटर को विभिन्न बाजार चरणों में गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है।
इस प्रकार, हम अपने व्यापार को और अधिक मजबूत करने के लिए एक नया तरीका ढूंढ रहे हैं।
प्रवृत्तियों को पहचानने के लिए संकेतकों के साथ मिलकर, प्रमुख प्रवृत्तियों की दिशा निर्धारित करें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
गतिशील रूप से ईएमए पैरामीटर का अनुकूलन, विभिन्न बाजार चरणों में विभिन्न ईएमए चक्र संयोजनों का उपयोग करना, पैरामीटर सरलीकरण प्रभाव का अनुकूलन करना।
स्टॉक की चयन शर्तों को बढ़ाएं, कुछ शर्तों को पूरा करने वाले स्टॉक को रणनीतिक ट्रेडिंग के लिए चुनें, सफलता की दर में सुधार करें।
अस्थिरता के संकेतकों के साथ संयोजन में, कम अस्थिरता के चरण में स्थिति को कम करने के लिए जोखिम से बचें।
संश्लेषित मात्रा संकेतकों के साथ, उच्च मात्रा में प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए संकेत उत्पन्न करता है।
मूल्य शर्तों को सेट करना, जैसे कि 20 दिन की रेखा को तोड़ना और ईएमए रणनीति व्यापार करना।
स्टॉप-लॉस रणनीति को अनुकूलित करें और लाभ को लॉक करने के लिए स्टॉप-ऑफ स्थितियां सेट करें।
इस प्रकार, हम अपने व्यापार को और अधिक मजबूत करने के लिए एक और कदम उठाते हैं।
निरंतर अनुकूलन रणनीति के लिए गहरी सीखने के एल्गोरिदम और विभिन्न मशीन सीखने के एल्गोरिदम के साथ संयुक्त।
संक्षेप
संक्षेप में, दो ईएमए गोल्डन फोर्क-डेड-फोर्क रणनीति की समग्र अवधारणा सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है, यह कीमतों में उतार-चढ़ाव को पकड़ने और लाभ कमाने के लिए है, लेकिन इसमें कुछ लाभकारी जोखिम भी हैं। हम पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप-लॉस स्टॉप, स्टॉक फ़िल्टरिंग, बड़े पैमाने पर प्रवृत्ति निर्णय आदि के माध्यम से जोखिम को नियंत्रित कर सकते हैं, और संतुष्ट रिटर्न को सुचारू रूप से प्राप्त कर सकते हैं। यह रणनीति लगातार अनुकूलित और उन्नत हो सकती है, जो निरंतर अनुसंधान और सुधार के लायक 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)