गोल्डन क्रॉस खरीद-फरोख्त और बिक्री-फरोख्त रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक विशिष्ट प्रवृत्ति अनुवर्ती रणनीति है, जिसमें प्रवेश के लिए समय निर्धारित किया गया है, और स्थिति से बाहर निकलने के लिए एक स्टॉपलॉस सेट किया गया है। यह रणनीति उन बाजारों के लिए है जिनमें स्पष्ट रूप से ऊपर की ओर प्रवृत्ति है, जो समय पर रुकावट के दौरान समय पर रुकावट के लिए अनुक्रमिक रूप से ऊपर की ओर प्रवृत्ति में वृद्धि करने में सक्षम है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से बाजार के रुझानों को निर्धारित करने के लिए अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत की गणना करती है और उनके क्रॉसिंग को देखती है। विशिष्ट तर्क इस प्रकार हैः
3-दिन सरल चलती औसत short_ma को अल्पकालिक चलती औसत के रूप में गणना करें
19 दिन की सरल चलती औसत long_ma को दीर्घकालिक चलती औसत के रूप में गणना करें
जब दीर्घकालिक चलती औसत को अल्पकालिक चलती औसत से अलग किया जाता है, तो एक दीर्घकालिक स्थिति में प्रवेश करने के लिए कई संकेत दिए जाते हैं।
जब कीमतों में वृद्धि ने प्रवेश मूल्य को तोड़ दिया*1 + स्टॉप लॉस% पर, पूरी स्थिति को समतल करें
जब दीर्घकालिक चलती औसत को अल्पकालिक चलती औसत के नीचे से पार किया जाता है, तो एक खाली संकेत दिया जाता है और एक खाली स्थिति में प्रवेश किया जाता है
एक विशिष्ट दिनांक सीमा के माध्यम से एक रणनीति के लिए समय सीमा को सीमित करना
100 दिन की सरल चलती औसत को एक बड़े रुझान के सूचक के रूप में गणना करके, केवल तभी ट्रेड करें जब बड़ा रुझान ऊपर की ओर हो
इस रणनीति में चलती औसत के गोल्डन क्रॉसिंग सिद्धांत का पूरा उपयोग किया गया है, जो सूचकांक के निरंतर ऊपर की ओर बढ़ने की प्रवृत्ति में, अल्पकालिक चलती औसत पर लंबी अवधि की चलती औसत को पार करते समय बहु-स्थिति में प्रवेश करने में सक्षम है, जो प्रवृत्ति पर अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम है; जब अल्पकालिक चलती औसत के नीचे लंबी अवधि की चलती औसत को पार करते हैं, तो बहु-स्थिति से बाहर निकलें और रिक्त स्थिति में प्रवेश करें, जो जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में सक्षम है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
रणनीति स्पष्ट और समझने में आसान है, और एक चलती औसत के माध्यम से प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करना आसान है।
प्रवेश निर्णय नियम सरल और प्रभावी हैं, जो जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में सक्षम हैं।
स्टॉप लॉस को लाभ पर लॉक करने के लिए सेट करें, ताकि बाजार में बदलाव होने पर समय पर स्टॉप हो सके।
केवल बड़े रुझानों के दौरान व्यापार करने से अधिकांश उतार-चढ़ाव के दौरान झूठे संकेतों को फ़िल्टर किया जा सकता है।
विभिन्न बाजारों की विशेषताओं के लिए अनुकूलित चलती औसत पैरामीटर
एक विशिष्ट समय अवधि के लिए सत्यापन के लिए एक समय सीमा सेट करें।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
एक चलती औसत रणनीति पैरामीटर के प्रति संवेदनशील होती है और विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं।
केवल ऐतिहासिक डेटा के आधार पर वक्र मिलान, असामान्य परिस्थितियों को संभालने में असमर्थ।
मूल्य वृद्धि को प्रभावी ढंग से संभालने में असमर्थता के कारण स्टॉपलॉस से अधिक हो सकता है।
आपदा के समय, यह एक उचित स्टॉप-लॉस बिंदु के रूप में कार्य करता है।
केवल प्रवृत्ति स्पष्ट बाजार की स्थिति के लिए उपयुक्त है, क्षैतिज मंडराने वाले बाजार के लिए उपयुक्त नहीं है
प्रतिक्रिया समय सीमा का चयन रणनीति सत्यापन के परिणामों को प्रभावित करता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
विभिन्न मापदंडों के संयोजनों को आज़माएं और सबसे अच्छा मापदंड खोजें, जैसे कि चलती औसत की अवधि की संख्या।
निर्णय लेने की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों जैसे कि MACD, Bollinger Bands आदि को एकीकृत करने के लिए जोड़ना।
जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने के लिए गतिशील ट्रैकिंग स्टॉपलॉस सेट करें।
प्रवेश को अनुकूलित करना, लॉजिक को रोकना, जैसे कि प्रारंभिक उच्च बिंदु प्रवेश को तोड़ने पर विचार करना।
विभिन्न बाजार परिवेश के आंकड़ों का परीक्षण करें और रणनीति की स्थिरता का आकलन करें।
पैरामीटर अनुकूलन या सिग्नल निर्णय के लिए मशीन लर्निंग और अन्य मॉडलों को शामिल करने पर विचार करें।
कीमतों में वृद्धि, अपवादों का निपटान, और बंडल को नुकसान पहुंचाना।
संक्षेप
इस रणनीति को एक सरल और प्रभावी चलती औसत क्रॉसिंग सिद्धांत के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जो बढ़ते रुझानों को पकड़ने, जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट करने और स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग बाजारों में बेहतर रिटर्न प्राप्त करने में सक्षम है। लेकिन इस रणनीति में कुछ सीमाएं भी हैं, और रणनीति को अधिक स्थिर और कुशल बनाने के लिए अनुकूलन परीक्षण जारी रखने की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति विचार स्पष्ट है, समझने और लागू करने में आसान है, और शुरुआती सीखने के लिए उपयुक्त है।
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
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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/
// © Ta3MooChi
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strategy("전략", overlay=true,process_orders_on_close = true, pyramiding = 100)
short_ma = ta.sma(close,input.int(3, "단기 이평", minval = 1))
long_ma = ta.sma(close, input.int(19,"장기 이평", minval = 1))
trend_ma = ta.sma(close, input.int(100," 추세 이평", minval = 20, group = "추세 이평"))
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inTrendMa = not use_trend_ma or up_trend
useDateFilter = input.bool(true, title = "특정 기간 백테스트", group = "기간 백테스트")
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 2021"), title = "시작날짜", group = "기간 백테스트")
backtestEndDate = input(timestamp("1 Jan 2022"), title = "종료날짜", group = "기간 백테스트")
inTradeWindow = true
longStopPerc = 1 + input.float(3, "최소수익률%", minval = 1)*0.01
longcondition = ta.crossover(short_ma, long_ma)
shortcondition = ta.crossunder(short_ma, long_ma)
if (longcondition) and inTradeWindow and inTrendMa
strategy.entry("long", strategy.long)
if (shortcondition) and (close > strategy.position_avg_price*longStopPerc) and inTradeWindow
strategy.close_all()
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
strategy.cancel_all()
strategy.close_all(comment = "매매 종료")
plot(short_ma,color = color.yellow)
plot(long_ma,color = color.blue)
plot(trend_ma,color = color.gray)