ईएमए क्रॉसओवर ट्रैकिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
ईएमए क्रॉसिंग रणनीति दो अलग-अलग चक्रों के ईएमए औसत के क्रॉसिंग को ट्रैक करके मूल्य प्रवृत्तियों का आकलन करती है, जिससे खरीद और बेचने के संकेत मिलते हैं। जब छोटी अवधि ईएमए पर लंबी अवधि के ईएमए को पार करते हैं तो खरीद संकेत मिलता है, और जब छोटी अवधि ईएमए के नीचे लंबी अवधि के ईएमए को पार करते हैं तो बेचने के संकेत मिलते हैं। यह रणनीति सुपरट्रेंड सूचक के साथ-साथ ओवरफॉल ब्रेक के साथ होती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से ईएमए औसत रेखा पर आधारित है। ईएमए औसत रेखा मूल्य डेटा फ़िल्टर शोर को चिकना करने में सक्षम है, ईएमए औसत रेखा के क्रॉसिंग के माध्यम से मूल्य प्रवृत्ति का न्याय करती है। जब छोटी अवधि ईएमए ((20 चक्र) पर लंबी अवधि ईएमए ((50 चक्र) से गुजरती है, तो यह दर्शाता है कि छोटी अवधि की कीमतें अब लंबी अवधि की कीमतों के ऊपर हैं, जो एक खरीद संकेत उत्पन्न करती हैं। जब छोटी अवधि ईएमए चक्र के नीचे लंबी अवधि के ईएमए से गुजरती हैं, तो यह दर्शाता है कि छोटी अवधि की कीमतें लंबी अवधि की कीमतों से नीचे गिरती हैं, जो कि कीमतों की गिरावट की प्रवृत्ति को दर्शाती हैं, जो एक बिक्री संकेत उत्पन्न करती हैं।
साथ ही, यह रणनीति सुपरट्रेंड संकेतक के साथ मिलकर ईएमए क्रॉसिंग द्वारा उत्पन्न झूठे संकेतों को फ़िल्टर करती है। सुपरट्रेंड संकेतक एटीआर के आधार पर गणना किए गए ऊपरी और निचले ट्रैक हैं, जो वास्तविक प्रवृत्ति को अधिक सटीक रूप से निर्धारित कर सकते हैं। जब कीमत सुपरट्रेंड संकेतक के ऊपरी ट्रैक को तोड़ती है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, और जब कीमत सुपरट्रेंड संकेतक के निचले ट्रैक को तोड़ती है तो एक बिक्री उत्पन्न होती है। संकेत केवल तभी उत्पन्न होता है जब सुपरट्रेंड संकेतक एक ही समय में एक खरीद/बिक्री संकेत उत्पन्न करता है। ईएमए क्रॉसिंग एक वास्तविक व्यापार संकेत उत्पन्न करता है। यह ईएमए के झूठे क्रॉसिंग संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है क्योंकि कीमत में उतार-चढ़ाव होता है।
विशेष रूप से, इस रणनीति के लिए निम्नलिखित मापदंड हैं:
जब 20 ईएमए 50 ईएमए को पार करता है, और कीमत सुपरट्रेंड को पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है;
जब 20 ईएमए 50 ईएमए को पार करता है और कीमत सुपरट्रेंड के नीचे गिर जाती है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
ईएमए के माध्यम से बड़े रुझानों का आकलन करने के लिए, सुपरट्रेंड सूचक के साथ-साथ झटके को फ़िल्टर करने के लिए, रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल की सटीकता में सुधार किया जा सकता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
ईएमए क्रॉसओवर रणनीतियों के निम्नलिखित फायदे हैंः
ऑपरेशन सरल है और इसे लागू करना आसान है। केवल दो ईएमए औसत रेखाओं के क्रॉसिंग की गणना की आवश्यकता है।
ईएमए एक चलती औसत के रूप में, कुछ शोर को फ़िल्टर करने में सक्षम है।
सुपरट्रेंड सूचकांकों के साथ, झूठे संकेतों को कम करने के लिए शोर को और फ़िल्टर करें।
विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए ईएमए चक्र मापदंडों को अनुकूलित करके।
अनुकूलित लंबी और छोटी स्थिति, कई व्यापारिक तरीकों को लागू करना।
विभिन्न प्रकार के व्यापारियों के लिए अलग-अलग समय चक्रों में लागू किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
ईएमए की क्रॉसिंग रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैं:
जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो ईएमए क्रॉस सिग्नल मूल्य परिवर्तनों को समय पर प्रतिबिंबित करने में असमर्थ हो सकते हैं।
ईएमए औसत रेखा में विलंबता होती है, जो गलत संकेत दे सकती है।
अल्पकालिक ईएमए और दीर्घकालिक ईएमए पैरामीटर गलत तरीके से सेट किए गए हैं, जिससे बहुत अधिक गलत संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
केवल औसत रेखा क्रॉसिंग के आधार पर बाजार की वास्तविक प्रवृत्ति का पता नहीं लगाया जा सकता है, और कुछ प्रकार की अंधाधुंधता है।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस रणनीति चुनने की आवश्यकता होती है।
निम्नलिखित कदम इस खतरे को कम करने में मदद कर सकते हैंः
ईएमए चक्र पैरामीटर का अनुकूलन करें और उपयुक्त धीमी गति से औसत रेखा चक्र चुनें।
उचित रूप से कम होल्डिंग समय और समय पर हानि को रोकना।
अन्य मापदंडों जैसे कि चलती औसत, K-लाइन आकृति आदि के साथ संयुक्त निर्णय लें।
लेनदेन की आवृत्ति को उचित रूप से समायोजित करें और लेनदेन की संख्या को कम करें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
ईएमए औसत रेखा के आवधिक मापदंडों को अनुकूलित करें, विभिन्न चक्रों और बाजार की परिस्थितियों के लिए अनुकूलित करें। अनुकूलित मापदंडों के अनुकूलन तंत्र को पेश किया जा सकता है।
अलग-अलग औसत रेखा सूचकांकों जैसे SMA, KWMA आदि का प्रयोग करें।
अधिक संकेतक के साथ संयोजन व्यापार के लिए, बहु-कारक मॉडल बनाने के लिए। जैसे कि MACD, RSI आदि। पैरामीटर अनुकूलन और भार समायोजन के लिए मशीन सीखने एल्गोरिदम की शुरूआत।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस ट्रैकिंग, स्टॉप लॉस प्रतिशत आदि जैसे स्टॉप लॉस रणनीतियों को जोड़ना।
लेनदेन मात्रा फिल्टर को लागू करें, लेनदेन मात्रा के संकेतकों के साथ संयोजन में झूठे संकेतों से बचें।
अनुकूलित रणनीति exits, सेट आउटफील्ड नियम. EXIT signals जैसे कि K-लाइन आकृति का संयोजन, ब्रेकआउट आदि.
उच्च समय चक्र में प्रवृत्ति की पुष्टि करें, कम समय चक्र में प्रवेश करें, प्रवृत्ति का पालन करें।
संक्षेप
ईएमए क्रॉसिंग रणनीति एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह कीमतों के मध्य-अवधि के रुझानों की पहचान करने में सक्षम है, जो खरीद और बेचने के लिए एक सिग्नल पैदा करता है। सुपरट्रेंड सूचक के साथ संयोजन में, यह शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है, जिससे गलत ट्रेडों को कम किया जा सकता है। लेकिन यह रणनीति अभी भी पीछे है, जो गलत संकेतों का उत्पादन करने का जोखिम पैदा करती है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप-लॉस, अन्य संकेतकों के संयोजन आदि के माध्यम से रणनीति की प्रभावशीलता को बढ़ा सकती है। ईएमए क्रॉसिंग रणनीति संचालित करने में आसान है।
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © alokbothra
//@version=5
strategy("Ema Crossover", overlay=true, initial_capital = 1000)
start = timestamp(2021,1,1,0,0)
end = timestamp(2023,10,30,0,0)
plot (ta.ema(close,20), title = "Ema 20", color = color.green , linewidth = 2)
plot (ta.ema(close,50), title = "Ema 50", color = color.red, linewidth = 2 )
//supertrend 1
Periods = input(title='ATR Period', defval=11)
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=3)
changeATR = input(title='Change ATR Calculation Method ?', defval=true)
showsignals = input(title='Show Buy/Sell Signals ?', defval=true)
highlighting = input(title='Highlighter On/Off ?', defval=true)
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = close - Multiplier * atr
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn =close+ Multiplier * atr
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title='Up Trend', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.green, 0))
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title='UpTrend Begins', location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0))
dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title='Down Trend', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.red, 0))
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title='DownTrend Begins', location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0))
mPlot = plot(ohlc4, title='', style=plot.style_circles, linewidth=0)
changeCond = trend != trend[1]
longonly = input.bool(defval = true, title = 'Long Only')
shortonly = input.bool(defval = true, title = 'Short Only')
longCondition = (ta.ema(close, 20) >= ta.ema(close, 50))
shortCondition = (ta.ema(close, 20) <= ta.ema(close, 50))
long = (trend == 1)
short = (trend == -1)
sell= short
cover= long
if time >= start and time < end
if longonly
if ((longCondition) and (long))
strategy.entry ("Long Entry", strategy.long, comment ="Long Entry")
if strategy.position_size > 0
strategy.close("Long Entry", when = sell, comment = "Long Exit")
if shortonly
if ((shortCondition) and (short))
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short Entry")
if strategy.position_size < 0
strategy.close("Short Entry", when = cover, comment = "Short Exit")