गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस मूविंग एवरेज ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
सारांशः यह रणनीति तीन अलग-अलग चक्रों की चलती औसत पर आधारित है। लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करते समय अधिक करें और लंबी अवधि की औसत रेखा के माध्यम से लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करते समय कम करें। लंबी अवधि की प्रवृत्ति की औसत रेखा के साथ प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें।
रणनीतिक सिद्धांत:
तीन चलती औसत को परिभाषित करें, क्रमशः अल्पकालिक औसत, दीर्घकालिक औसत और ट्रेंडिंग औसत। अल्पकालिक औसत 20 है, दीर्घकालिक औसत 200 है, और ट्रेंडिंग औसत 50 है।
जब अल्पकालिक औसत रेखा पर लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करते समय अधिक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, और जब अल्पकालिक औसत रेखा के नीचे लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करते समय शून्य बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
यह भी जांचें कि क्या अल्पकालिक औसत और दीर्घकालिक औसत दोनों ट्रेंडिंग औसत के ऊपर हैं, और यदि वे संतुष्ट नहीं हैं, तो सिग्नल को फ़िल्टर करें। इससे उलट संचालन से बचा जा सकता है।
स्टॉप लॉस और स्टॉप स्टॉप को प्रवेश मूल्य के एक निश्चित अनुपात के रूप में सेट किया गया है, जो वास्तविक स्थिति के आधार पर पैरामीटर को अनुकूलित कर सकता है।
प्रवेश के समय को देखने के लिए एक समान रेखा के चौराहे को रेखांकित करें।
शक्ति विश्लेषण:
रणनीति सरल, सहज और समझने और लागू करने में आसान है।
इस प्रकार, यह इस प्रकार है कि यह मध्य और अल्पकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम है।
ट्रेंडिंग इक्विटी के साथ, सिग्नल को और अधिक फ़िल्टर किया जा सकता है, जिससे उलट संचालन से बचा जा सकता है।
तीनों समान रेखाओं के पैरामीटर को विभिन्न बाजारों की विशेषताओं के अनुकूल बनाया जा सकता है।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए कस्टम स्टॉप लॉस स्टॉप पैरामीटर
जोखिम विश्लेषण:
यदि बाजार में कोई भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो यह स्टॉप लॉस को रोक सकता है।
हालांकि, इस तरह की घटनाओं के बाद, व्यापारियों के लिए एक और बड़ा नुकसान हो सकता है।
अनुचित पैरामीटर सेट करने से लेनदेन की आवृत्ति बढ़ सकती है या अवसरों को याद किया जा सकता है।
लेन-देन की लागत के प्रभाव पर ध्यान देने की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशाः
इसके अलावा, यह एटीआर जैसे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अस्थिरता के संकेतकों के साथ जोड़ा जा सकता है।
गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन सीखने के एल्गोरिदम को शामिल किया जा सकता है।
इस प्रकार, एक व्यक्ति को अपने जीवन में एक बार और एक बार और एक बार और एक बार और एक बार और एक बार और एक बार और एक बार और एक बार और एक बार।
लाभ को लॉक करने के लिए चलती रोक को सेट किया जा सकता है
स्टॉप लॉस स्टॉप के पैरामीटर को रीटेस्टिंग द्वारा अनुकूलित किया जा सकता है।
संक्षेप में:
इस रणनीति की समग्र विचार स्पष्ट और आसानी से निष्पादित है, प्रवृत्ति को गोल्डन फोर्क और डैशफोर्क द्वारा व्यवस्थित रूप से कैप्चर किया जाता है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए प्रवृत्ति के समानांतर और स्टॉप लॉस स्टॉप के साथ काम किया जाता है। पैरामीटर सेटिंग को विशिष्ट बाजार की स्थिति के अनुसार अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए और अधिक संकेतकों को और अधिक एकीकृत किया जा सकता है। यह रणनीति मध्यम और अल्पकालिक प्रवृत्ति ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है, जो रिटारगेट और डेमो ट्रेडिंग में अच्छा प्रदर्शन करती है। लेकिन वास्तविक संपत्ति में, जोखिम को रोकने के लिए सावधानी बरतने की आवश्यकता होती है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में कुछ व्यावहारिक मूल्य 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=5
strategy("XAU M15", overlay=true)
// Define input parameters
long_length = input.int(64, title="Long MA Length")
short_length = input.int(1, title="Short MA Length")
trend_length = input.int(200, title="Trend MA Length")
// Calculate moving averages
long_ma = ta.sma(close, long_length)
short_ma = ta.sma(close, short_length)
trend_ma = ta.sma(close, trend_length)
// Plot moving averages on chart
plot(long_ma, color=color.blue, title="Long MA")
plot(short_ma, color=color.red, title="Short MA")
plot(trend_ma, color=color.green, title="Trend MA")
// Entry conditions
enterLong = ta.crossover(long_ma, short_ma) and long_ma > trend_ma and short_ma > trend_ma
enterShort = ta.crossunder(long_ma, short_ma) and long_ma < trend_ma and short_ma < trend_ma
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit conditions
exitLong = ta.crossunder(long_ma, short_ma)
exitShort = ta.crossover(long_ma, short_ma)
if (exitLong)
strategy.close("Long")
if (exitShort)
strategy.close("Short")
// Set stop loss and take profit levels
long_stop_loss_percentage = input(1, title="Long Stop Loss (%)") / 100
long_take_profit_percentage = input(3, title="Long Take Profit (%)") / 100
short_stop_loss_percentage = input(1, title="Short Stop Loss (%)") / 100
short_take_profit_percentage = input(3, title="Short Take Profit (%)") / 100
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=close * (1 - long_stop_loss_percentage), limit=close * (1 + long_take_profit_percentage))
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=close * (1 + short_stop_loss_percentage), limit=close * (1 - short_take_profit_percentage))
plotshape(series=enterLong, title="Buy Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.tiny)
plotshape(series=enterShort, title="Sell Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.tiny)