दोहरी ईएमए क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-10-30 12:27:50
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अवलोकन

डबल ईएमए क्रॉसओवर रणनीति एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह विभिन्न अवधियों की दो ईएमए लाइनों का उपयोग करती है और उनके क्रॉसओवर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। जब तेज ईएमए धीमी ईएमए के ऊपर से गुजरती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेज ईएमए धीमी ईएमए के नीचे से गुजरती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। यह रणनीति मध्यम-लंबी अवधि के रुझानों को ट्रैक कर सकती है और प्रवृत्ति की शुरुआत के चरणों में ट्रेडिंग अवसरों को पकड़ सकती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के प्रमुख घटक निम्नलिखित हैंः

तेजी से ईएमए और धीमी ईएमए के लिए लंबाई सेट करें. यहाँ तेजी से ईएमए लंबाई 12 है, धीमी ईएमए 26 है.
तेजी से ईएमए और धीमी ईएमए की गणना करें। तेजी से ईएमए तेजी से प्रतिक्रिया करता है जबकि धीमी ईएमए अधिक स्थिर है।
व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए ईएमए क्रॉसओवर स्थितियों का निर्धारण करें। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
संकेतों के आधार पर ट्रेडों में प्रवेश करें. जब लंबे समय तक जाते हैं, तो मौजूदा शॉर्ट पोजीशन पहले बंद हो जाते हैं और फिर लॉन्ग पोजीशन खुल जाते हैं। इसके विपरीत।
स्टॉप लॉस प्वाइंट सेट करें. जब लंबे समय तक जाते हैं, तो स्टॉप लॉस ट्रिगर किया जाता है यदि कीमत एक सेट प्रतिशत से पिछले निचले स्तर से नीचे गिर जाती है. इसके विपरीत.
सिग्नल के आधार पर एक्जिट ट्रेड। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से नीचे जाता है तो लंबी पोजीशन बंद हो जाती हैं। जब तेज ईएमए धीमे ईएमए से ऊपर जाता है तो शॉर्ट पोजीशन बंद हो जाती हैं।

तर्क सरल और सहज है। ईएमए क्रॉसओवर प्रवृत्ति दिशा और शक्ति निर्धारित करता है। तेज ईएमए अल्पकालिक मूल्य परिवर्तनों पर जल्दी प्रतिक्रिया करता है जबकि धीमी ईएमए स्थिर रूप से दीर्घकालिक प्रवृत्तियों का जवाब देती है। दो लाइनों का क्रॉसओवर प्रवृत्ति परिवर्तनों का पता लगाने का एक क्लासिक तरीका है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभ इस प्रकार हैंः

EMA और क्रॉसओवर प्रभावी संकेतकों और संकेतों के रूप में मान्यता प्राप्त हैं।
मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक कर सकता है और अवसरों को जल्दी पकड़ सकता है।
दोहरी ईएमए व्यवस्था से बाजार के अल्पकालिक उतार-चढ़ाव से होने वाले शोर से बचा जा सकता है।
इसमें स्पष्ट प्रवेश नियम, निकास नियम और स्टॉप लॉस नियम हैं।
केवल कुछ मापदंडों की जरूरत है, अति-फिटिंग के लिए प्रवण नहीं है। शुरुआती के लिए उपयुक्त आसान मापदंड ट्यूनिंग।
अच्छा बैकटेस्ट परिणाम, लाइव ट्रेडिंग के लिए व्यवहार्य। स्टैंडअलोन या अन्य रणनीतियों के साथ संयुक्त किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिमः

दोहरी ईएमए क्रॉसओवर झूठे संकेतों और whipsaws उत्पन्न करने के लिए प्रवण है। अमान्य संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए मापदंडों को ट्यून करने की आवश्यकता है।
सीमाओं और रुझानों के उलट-पुलट की स्थिति को अच्छी तरह से संभाल नहीं सकता है। अन्य संकेतकों से पुष्टि की आवश्यकता है।
दोहरी ईएमए रणनीति उच्च स्तरों का पीछा करने और निम्न स्तरों को बेचने की प्रवृत्ति रखती है।
बैकटेस्ट के परिणाम कुछ हद तक ओवरफिट हो सकते हैं। पैरामीटर संवेदनशीलता को मजबूती के लिए परीक्षण किया जाना चाहिए।
समय पर स्टॉप लॉस नहीं होने से बड़े नुकसान हो सकते हैं। उचित स्टॉप लॉस स्तर निर्धारित किए जाने चाहिए।
लेनदेन की लागत वास्तविक लाभप्रदता को प्रभावित कर सकती है। विभिन्न उत्पादों के लिए कमीशन कारकों पर विचार किया जाना चाहिए।

सुधार के क्षेत्र

रणनीति में सुधार के कुछ तरीके:

सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए ईएमए अवधि मापदंडों का अनुकूलन करें, आगे बढ़ो अनुकूलन और मशीन सीखने का उपयोग करें।
अनिश्चित रुझानों में व्यापार से बचने के लिए ADX, CCI आदि जैसे ट्रेंड फिल्टर संकेतक जोड़ें।
वास्तविक ट्रेडिंग के संकेतों को सुनिश्चित करने के लिए बैलेंस वॉल्यूम पर ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे वॉल्यूम संकेतक जोड़ें।
बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से स्टॉप को समायोजित करने के लिए गतिशील स्टॉप लॉस लागू करें।
जोखिम प्रबंधन के लिए सहसंबंध का उपयोग करने के लिए सहसंबंधित उत्पादों को मिलाएं।
पैरामीटर अनुकूलन, फीचर इंजीनियरिंग, सिग्नल फ़िल्टरिंग आदि के लिए मशीन लर्निंग का परिचय दें।
लेन-देन की लागत पर विचार करें, व्यापार आवृत्ति को कम करने के लिए स्टॉप और आकार को समायोजित करें।
अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए उत्पाद की विशेषताओं के आधार पर मापदंडों को अनुकूलित करें।
मजबूतता में सुधार के लिए अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन के लिए समग्र रणनीति ढांचा तैयार करें।

ये सुधार लाइव ट्रेडिंग के लिए रणनीति को अधिक मजबूत और लाभदायक बना सकते हैं।

निष्कर्ष

यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए दोहरे ईएमए क्रॉसओवर का उपयोग करती है और प्रभावी रूप से मध्यम-लंबी अवधि के रुझानों को ट्रैक कर सकती है। इसके फायदे इसकी सादगी और अच्छे बैकटेस्ट परिणामों में निहित हैं, जिससे शुरुआती लोगों के लिए इसका उपयोग करना आसान हो जाता है। लेकिन जोखिम मौजूद हैं और पैरामीटर अनुकूलन, संकेतक जोड़ने, गतिशील स्टॉप, व्यापार लागतों का अनुकूलन आदि के माध्यम से प्रबंधित किया जाना चाहिए। रणनीति का उपयोग अतिरिक्त व्यावहारिकता के लिए स्टैंडअलोन या दूसरों के साथ संयुक्त किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2

strategy(title = "EMA Cross Strategy", shorttitle = "EMA Cross",calc_on_order_fills=true,calc_on_every_tick =true, initial_capital=21000,commission_value=.25,overlay = true,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
StartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
StartDay = input(1, "Backtest Start Day")
UseStopLoss = input(true,"UseStopLoss")

window() => time >=  timestamp(StartYear, StartMonth, StartDay,00,00) ? true : false

stopLoss = input(20, title = "Stop loss percentage(0.1%)")


maFastSource   = input(defval = open, title = "Fast MA Source")
maFastLength   = input(defval = 12, title = "Fast MA Period", minval = 1)
// long ma
maSlowSource   = input(defval = open, title = "Slow MA Source")
maSlowLength   = input(defval = 26, title = "Slow MA Period", minval = 1)

maFast = ema(maFastSource, maFastLength)
maSlow = ema(maSlowSource, maSlowLength)


fast = plot(maFast, title = "Fast MA", color = #7a8598, linewidth = 2, style = line, transp = 50)
slow = plot(maSlow, title = "Slow MA", color = #e08937, linewidth = 2, style = line, transp = 50)


longEMA = crossover(maFast, maSlow)
exitLong = crossunder(maFast, maSlow)

shortEMA = crossover(maSlow, maFast)
exitShort = crossover(maFast, maSlow)


if (longEMA)
    strategy.entry("LongId", strategy.long, when=window())
 
if (shortEMA)
    strategy.entry("ShortId", strategy.short, when=window())


if (UseStopLoss)
    strategy.exit("StopLoss", "LongId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)
    strategy.exit("StopLoss", "ShortId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)

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