दोहरी चलती औसत निगरानी मॉडल

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-17 16:33:29
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अवलोकन

यह रणनीति अल्पकालिक में अत्यधिक मूल्यवान शेयरों की पहचान करने और मूल्य में गिरावट से लाभ प्राप्त करने के लिए छोटी स्थिति लेने के लिए दोहरे घातीय चलती औसत (ईएमए) और चलती औसत क्रॉसओवर (एमएसीडी) संकेतकों के संयोजन का उपयोग करती है। यह रणनीति तेजी से मूल्य परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करने की ईएमए की क्षमता और गति की दिशा की निगरानी में एमएसीडी की ताकत का पूरा लाभ उठाती है, बुल्स और भालू के बीच मोड़ के बिंदुओं पर अल्पकालिक लाभ के अवसरों को पकड़ती है।

रणनीति तर्क

8-दिवसीय ईएमए और 26-दिवसीय ईएमए की गणना करें। जब 8-दिवसीय ईएमए 26-दिवसीय ईएमए से ऊपर जाता है, तो इसे खरीद संकेत माना जाता है।
डीईए नामक अंतर के 12-दिवसीय ईएमए, 26-दिवसीय ईएमए और 9-दिवसीय ईएमए के साथ एमएसीडी की गणना करें। जब एमएसीडी डीईए से ऊपर जाता है, तो इसे खरीद संकेत माना जाता है।
प्रवेश नियमः 8-दिवसीय ईएमए > 26-दिवसीय ईएमए और एमएसीडी डीईए से ऊपर पार करते हैं, दोनों शर्तें पूरी होने पर लंबे समय तक।
बाहर निकलने का नियमः प्रवेश मूल्य के 3% पर ट्रेलिंग स्टॉप लॉस सेट करें, प्रवेश मूल्य के 1% पर ट्रेलिंग स्टॉप लॉस सेट करें, बाहर निकलें जब कोई भी स्पर्श हो।

यह रणनीति ईएमए की कीमत पर तेजी से प्रतिक्रिया और गति की दिशा पर एमएसीडी के निर्णय दोनों का उपयोग करती है, जिससे बुल से भालू तक के प्रमुख मोड़ की पहचान होती है। तेजी से ईएमए धीमी ईएमए के खिलाफ अल्पकालिक आंतरिक मूल्य के सुधार को दर्शाता है, जबकि एमएसीडी दोहरे संकेतकों का उपयोग करके व्यापारिक अवसरों को पकड़ने की सटीकता में सुधार करते हुए चलती औसत की दिशा की भविष्यवाणी करने वाली ट्रेडिंग शक्ति में परिवर्तन को दर्शाता है।

लाभ विश्लेषण

ईएमए और एमएसीडी संयोजन ट्रेडिंग संकेतों को पकड़ने की सटीकता में सुधार करता है। ईएमए मूल्य रुझानों को पकड़ता है जबकि एमएसीडी गति की दिशा में परिवर्तन का न्याय करता है, संयुक्त रूप से वे अल्पकालिक चरम को पहचानते हैं और झूठे ब्रेकआउट से नुकसान से बचते हैं।
ट्रेलिंग स्टॉप लॉस जोखिमों को नियंत्रित करता है और समय पर बाहर निकलता है। 1% ट्रेलिंग स्टॉप प्रवेश के बाद सेट किया जाता है जिससे नुकसान का विस्तार नहीं होता है।
ठोस बैकटेस्ट डेटा. रणनीति वास्तविक व्यापारिक वातावरण का अनुकरण करते हुए 2022 में पूरे भालू बाजार के माध्यम से बैकटेस्ट किया जाता है.
लचीला पैरामीटर ट्यूनिंग. स्टॉप लॉस अनुपात, स्थिति आकार अनुपात व्यक्तिगत जोखिम वरीयता से मेल खाने के लिए अनुकूलन योग्य हैं.

जोखिम विश्लेषण

बार-बार ट्रेडिंग करने के लिए करीब से निगरानी की आवश्यकता होती है। 5 मिनट की समय सीमा का मतलब है कि ट्रेडों का पालन करने के लिए पर्याप्त समय की आवश्यकता होती है।
बहुत कम स्टॉप लॉस होने से समय से पहले आउट हो सकता है। बहुत कम स्टॉप लॉस होने से जल्दी आउट हो सकता है।
ईएमए और एमएसीडी ट्रेंडिंग बाजारों के लिए बेहतर काम करते हैं।
ट्रेडिंग लागतों पर विचार करना आवश्यक है। प्रत्येक व्यापार में कमीशन होते हैं, लगातार ट्रेडिंग करने से लागत बढ़ जाती है।

अनुकूलन दिशाएँ

प्रवेश और निकास को अनुकूलित करने के लिए ईएमए अवधि मापदंडों को समायोजित करें। इष्टतम संयोजन खोजने के लिए ईएमए अवधि को छोटा करने, ईएमए के बीच फैलाव बढ़ाने का परीक्षण कर सकते हैं।
समय से पहले स्टॉप लॉस जोखिम को कम करने के लिए स्टॉप लॉस अनुपात को अनुकूलित करें। अनुवर्ती स्टॉप लॉस को उचित रूप से चौड़ा करने से अत्यधिक आक्रामक स्टॉप से बचा जाता है।
इष्टतम खोजने के लिए विभिन्न धारण अवधि का परीक्षण करें। सर्वोत्तम धारण अवधि का पता लगाने के लिए विभिन्न धारण अवधि के लिए रिटर्न का मूल्यांकन करें।
अन्य तकनीकी फ़िल्टर जोड़ने का मूल्यांकन करें। व्यापारिक निर्णयों की प्रभावशीलता में सुधार के लिए अस्थिरता सूचकांक आदि जोड़ने का परीक्षण करें।

निष्कर्ष

यह दोहरी ईएमए और एमएसीडी ट्रेडिंग रणनीति का उद्देश्य शॉर्टिंग और मुनाफे के लिए अल्पकालिक पुलबैक अवसरों को पकड़ना है। यह दोहरी पुष्टि के साथ व्यापार समय में सटीकता में सुधार के लिए ईएमए की त्वरित प्रतिक्रिया और एमएसीडी की गति परिवर्तन निर्णय शक्ति का पूरी तरह से उपयोग करता है। अनुकूलन स्थान पैरामीटर ट्यूनिंग, फिसलन नियंत्रण, होल्डिंग अवधि आदि में हैं। सावधानीपूर्वक पैरामीटर अनुकूलन से अच्छे रिटर्न हो सकते हैं।

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start: 2023-09-16 00:00:00
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basePeriod: 15m
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Coinrule

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// strategy('Fast EMA above Slow EMA with MACD (by Coinrule)',
//          overlay=true,
//          initial_capital=1000,
//          process_orders_on_close=true,
//          default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
//          default_qty_value=30,
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showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 1, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0

// EMAs 
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plot(fastEMA, color = color.blue)
plot(slowEMA, color = color.green)
//buyCondition1 = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
buyCondition1 = fastEMA > slowEMA


// DMI and MACD inputs and calculations
[macd, macd_signal, macd_histogram] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
buyCondition2 = ta.crossover(macd, macd_signal)


// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0
shortStopPrice = 0.0

longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0

shortStopPrice := if strategy.position_size < 0
    stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
    math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    999999
    

if (buyCondition1 and buyCondition2 and notInTrade and timePeriod)
    strategy.entry(id="Long", direction = strategy.long)

strategy.exit(id="Exit", stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)


//if (sellCondition1 and sellCondition2 and notInTrade and timePeriod)
//strategy.close(id="Close", when = sellCondition1 or sellCondition2)

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