मूविंग एवरेज गोल्डन क्रॉस रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है जो एक चलती औसत रेखा पर आधारित है। यह ट्रेंड की दिशा का आकलन करने के लिए तेजी से चलने वाली औसत रेखा और धीमी गति से चलने वाली औसत रेखा के गोल्ड और डेड फोर्क का उपयोग करता है, जिससे कम जोखिम वाले ट्रेंड ट्रैकिंग ट्रेडों को प्राप्त किया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में 9 लंबाई की एक तेज चलती औसत रेखा और 21 लंबाई की एक धीमी चलती औसत रेखा का उपयोग किया जाता है। जब एक तेज चलती औसत रेखा पर एक धीमी चलती औसत रेखा को पार करता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार एक ऊंची प्रवृत्ति में प्रवेश कर रहा है, और जब एक तेज चलती औसत रेखा के नीचे एक धीमी चलती औसत रेखा को पार करता है, तो यह दर्शाता है कि बाजार एक नीचे की प्रवृत्ति में प्रवेश कर रहा है।
विशेष रूप से, रणनीति तेजी से चलती औसत रेखा और धीमी गति से चलती औसत रेखा के मानों की गणना करके और दोनों के बड़े अनुपात की तुलना करके प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है। बहुमुखी दिशा में, यदि तेजी से चलती औसत रेखा पर धीमी गति से चलती औसत रेखा को पार किया जाता है, तो यह एक बहुसंकेतक संकेत को ट्रिगर करता है और लंबी स्थिति में प्रवेश करता है।
इस प्रकार, बाजार के रुझानों के परिवर्तन को पकड़ने के लिए एक धीमी गति से औसत रेखा के साथ एक सुनहरा कांटा, कम जोखिम वाले ट्रेंड ट्रैकिंग ट्रेडों को प्राप्त करने के लिए।
रणनीतिक लाभ
- प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए चलती औसत रेखा का उपयोग करें, जो बाजार के शोर को फ़िल्टर कर सकती है और प्रवृत्ति की दिशा की पहचान कर सकती है
- तेजी से चलती औसत रेखा तेजी से प्रवृत्ति परिवर्तन को पकड़ती है, धीमी गति से चलती औसत रेखा फ़िल्टर झूठे संकेत
- ट्रेडिंग सिग्नल का उपयोग करेंः गोल्ड फोर्क खरीदें, डैड फोर्क बेचें, उच्च और निम्न का पीछा न करें
- रणनीतिक लेनदेन तर्क सरल, स्पष्ट और आसानी से समझने योग्य है
रणनीतिक जोखिम
- चलती औसत में देरी के कारण, रुझान में बदलाव के लिए सबसे अच्छा समय चूक सकता है
- फिक्स्ड औसत की लंबाई बाजार के विभिन्न चक्रों के लिए अनुकूल नहीं है
- द्वि-समान-रेखा रणनीतियाँ अक्सर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए प्रवण होती हैं और ओवरफिट होने का जोखिम होता है
- केवल औसत रेखा का उपयोग करके आकस्मिक घटनाओं के लिए अतिसंवेदनशीलता का आकलन करें, नुकसान का जोखिम
जोखिम प्रबंधन के लिए औसत रेखा को समायोजित करें, फ़िल्टर के रूप में अन्य संकेतकों को शामिल करें, और स्टॉप लॉस स्टॉप सेट करें।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स का प्रयास करें, जैसे कि औसत रेखा लंबाई संयोजन, गोल्डन फोर्क-डे-फोर्क निर्णय मानदंड, आदि
- फ़िल्टर जैसे ऊर्जा संकेतकों को बढ़ाएं, झूठी दरारों से बचें
- प्रवृत्ति सूचकांक में वृद्धि, प्रवृत्ति और अस्थिरता के बीच अंतर
- अस्थिरता सूचकांक के साथ संयोजन में अनुकूलित स्टॉप लॉस स्टॉप सेटिंग
- मशीन सीखने एल्गोरिदम के लिए गतिशील अनुकूलन मापदंडों का परिचय
संक्षेप
इस रणनीति को एक सरल ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति के रूप में माना जाता है, जिसका मुख्य विचार यह है कि तेजी से और धीमी गति से औसत रेखा के संयोजन के माध्यम से प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित की जाए। इसके फायदे सरल और समझने में आसान हैं, व्यापार के नियम स्पष्ट हैं, और प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने में सक्षम हैं; नुकसान यह है कि इसमें देरी है और झूठे संकेत उत्पन्न करने में आसान है। हम इस रणनीति को अनुकूलित कर सकते हैं और इसे बाजार की स्थिति के लिए बेहतर बनाने के लिए पैरामीटर को समायोजित कर सकते हैं और अन्य तकनीकी संकेतकों को शामिल कर सकते हैं। कुल मिलाकर, एक बुनियादी रणनीति के रूप में, द्वि-समानता रेखा रणनीति एक सरल और विश्वसनीय विचारधारा प्रदान करती है। इस रणनीति को लगातार अनुकूलित और सुधारित किया जा सकता है ताकि यह वास्तविक लेनदेन में बेहतर हो सके।
/*backtest
start: 2023-09-01 00:00:00
end: 2023-09-20 23:59:59
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Profitable Crypto Strategy", shorttitle="Profit Strategy", overlay=true)
// Define strategy parameters
fastLength = input.int(9, title="Fast MA Length", minval=1)
slowLength = input.int(21, title="Slow MA Length", minval=1)
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss %", step=0.1)
takeProfitPercent = input.float(1.0, title="Take Profit %", step=0.1)
// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)
// Entry condition: Buy when fast MA crosses above slow MA
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
// Exit condition: Sell when fast MA crosses below slow MA
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
// Plot moving averages on the chart
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.orange, title="Slow MA")
// Strategy entry and exit logic
var stopLossPrice = 0.0
var takeProfitPrice = 0.0
if (longCondition)
stopLossPrice := close * (1.0 - stopLossPercent / 100)
takeProfitPrice := close * (1.0 + takeProfitPercent / 100)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.close("Long")
// Set stop loss and take profit for open positions
strategy.exit("Stop Loss/Profit", stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)