चलती औसत क्रॉसओवर और एमएसीडी संयोजन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-24 13:51:02
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अवलोकन

यह रणनीति एक स्वचालित ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली और एमएसीडी संकेतक को जोड़ती है जो ट्रेंडिंग अवधि में लंबी जाती है और ट्रेंड रिवर्स पर लाभ / बंद हो जाती है। रणनीति का नाम है चलती औसत क्रॉसओवर और एमएसीडी संयोजन रणनीति।

सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से मूविंग एवरेज क्रॉसओवर सिस्टम और एमएसीडी संकेतक के संयोजन पर आधारित है। विशेष रूप से, यह लंबे समय तक चला जाता है जब अल्पकालिक मूविंग एवरेज लंबी अवधि के मूविंग एवरेज से पार हो जाता है, और कम हो जाता है जब अल्पकालिक मूविंग एवरेज लंबी अवधि के मूविंग एवरेज से नीचे पार हो जाता है। यहां 21-दिवसीय ईएमए को अल्पकालिक एमए और 100-दिवसीय ईएमए को दीर्घकालिक एमए के रूप में उपयोग किया जाता है।

उसी समय, एमएसीडी संकेतक का उपयोग ट्रेडिंग संकेतों की पुष्टि करने के लिए किया जाता है। केवल जब एमएसीडी डीआईएफएफ लाइन डीईए लाइन के ऊपर पार करती है तो एक लंबा संकेत ट्रिगर किया जाएगा। और एक बार डीआईएफएफ लाइन डीईए लाइन के नीचे पार हो जाने के बाद, लंबी स्थिति को स्टॉप लॉस के लिए बंद कर दिया जाएगा।

इसके अतिरिक्त आरएसआई का उपयोग अत्यधिक शॉर्टिंग से बचने के लिए किया जाता है, जिसमें केवल तभी शॉर्ट पोजीशन शुरू की जाती है जब आरएसआई 30% से कम हो।

स्टॉप लॉस के लिए, रणनीति एक निश्चित प्रतिशत ट्रेलिंग स्टॉप विधि को अपनाती है, जिसमें लॉन्ग स्टॉप लॉस को प्रवेश मूल्य से 1% नीचे और शॉर्ट स्टॉप लॉस को प्रवेश मूल्य से 1% ऊपर सेट किया जाता है। रणनीति में एक चलती लाभ निकासी भी लागू होती है जब लंबी स्थिति का फ्लोटिंग लाभ प्रवेश मूल्य का 3% तक पहुंच जाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ मुख्य प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए चलती औसत प्रणाली का उपयोग करना है, फिर प्रवेश संकेतों के लिए एमएसीडी संकेतक का उपयोग करना है, जो प्रभावी रूप से झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर कर सकता है। अकेले चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली का उपयोग करने की तुलना में, यह अप्रभावी व्यापार आवृत्तियों को कम कर सकता है और जीत दर में सुधार कर सकता है।

इसके अतिरिक्त, निश्चित प्रतिशत स्टॉप लॉस और चलती लाभ लेने से नुकसान को स्वीकार्य सीमाओं के भीतर रखने में मदद मिलती है, जबकि संभव होने पर लाभ को जल्दी सुरक्षित किया जाता है। यह खाता ड्रॉडाउन को कम कर सकता है और वास्तविक व्यापार में लालच से प्रेरित नुकसान से बच सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली में विलंबित समस्याएं हैं, जिससे देरी से प्रवेश और सर्वोत्तम प्रवेश बिंदुओं की कमी हो सकती है। एमए मापदंडों को अनुकूलित करके इसे बेहतर बनाया जा सकता है।
एमएसीडी सूचक झूठे संकेत उत्पन्न करने के लिए प्रवण है। अन्य फ़िल्टर जैसे कि केडीजे जोड़े जा सकते हैं।
फिक्स्ड प्रतिशत स्टॉप लॉस कभी-कभी समय पर बाहर नहीं निकल सकता है। गतिशील ट्रेलिंग स्टॉप लॉस पर विचार किया जा सकता है।
इस रणनीति में बड़े ड्रॉडाउन हो सकते हैं। जोखिम को कम करने के लिए स्थिति का आकार कम किया जा सकता है।
यह रणनीति केवल लंबी अवधि तक ही चलती है और यह गिरावट से लाभ नहीं उठा सकती है। शॉर्टिंग के तंत्र को जोड़ा जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः

अधिक सटीक संकेतों के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें। विभिन्न एमए प्रकार जैसे ईएमए और एसएमए का परीक्षण किया जा सकता है।
खराब ट्रेडों को कम करने के लिए एमए क्रॉसओवर सिग्नल जैसे कि केडीजे, आरएसआई आदि को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतक जोड़ें।
जोखिमों को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए गतिशील स्टॉप लॉस विधियों जैसे ट्रेसिंग स्टॉप और एटीआर स्टॉप का परीक्षण करें।
शॉर्टिंग तंत्र जोड़ें ताकि रणनीति डाउनट्रेंड से लाभ उठा सके।
अधिकतम निकासी को कम करने के लिए स्थिति आकार और धन प्रबंधन को अनुकूलित करें।
विभिन्न उत्पादों और परिसंपत्ति वर्गों पर परीक्षण प्रदर्शन लागू करने की क्षमता का विस्तार करने के लिए।
मापदंडों को स्वतः अनुकूलित करने और मैनुअल हस्तक्षेप को कम करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को शामिल करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति उच्च लाभप्रदता के लिए चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली और एमएसीडी संकेतक की ताकतों को जोड़ती है। पैरामीटर ट्यूनिंग, अतिरिक्त फ़िल्टर, स्टॉप लॉस तंत्र और शॉर्टिंग तंत्र में आगे के सुधार स्थिरता में सुधार और ड्रॉडाउन को कम कर सकते हैं। मशीन लर्निंग को शामिल करने से प्रयोज्यता भी बढ़ सकती है। कुल मिलाकर यह मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए एक अच्छी दिशा प्रदान करता है, लेकिन अभी भी एक मजबूत रणनीति बनने के लिए निरंतर परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

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// strategy("MA_50_200_CROSS", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

EMA21 = ta.ema(close, 21)
EMA100 = ta.ema(close, 100)
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, 12, 26, 9)

plot(EMA21)
plot(EMA100, color = color.orange)

openLong = ta.crossover(EMA21, EMA100) and macdLine > signalLine
openShort = ta.crossunder(EMA21, EMA100) and ta.rsi(close, 14) <= 33

crossunderMACD = ta.crossunder(macdLine, signalLine)


if (strategy.opentrades < 1)
    if openLong 
        strategy.entry("L",strategy.long, 1)

   if openShort
      strategy.entry("S",strategy.short, 1)

// slose long
// if ((strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03) <= open) 
//     strategy.exit("profit L", "L", limit = close)

// else if strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01 >= open or crossunderMACD
//     strategy.exit("loss L", "L", stop = close)

// slose short
// if (strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03) >= open
//     strategy.exit("profit S", "S", limit = (strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03))

// else if strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01 <= open
//    strategy.exit("loss S", "S", stop = (strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01))

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