गति ब्रेकआउट मूविंग एवरेज ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-01 17:13:40
टैगः

अवलोकन

यह रणनीति कम अस्थिरता वाले शेयरों के लिए चलती औसत, एमएसीडी संकेतक और कैंडलस्टिक पैटर्न को मिलाकर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह कुछ शर्तों को पूरा होने पर अलर्ट करने के लिए खरीद या बिक्री संकेत प्रिंट कर सकती है। मैं इसका उपयोग किस चार्ट को देखने के लिए पहचानने में मदद करने के लिए एक समय बचतकर्ता के रूप में करता हूं। आप अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप इनपुट और सेटिंग्स को समायोजित कर सकते हैं। मैं दो या तीन ऑर्डर की अनुमति देने का सुझाव दूंगा।

रणनीति तर्क

रणनीति मुख्य रूप से व्यापार संकेत के लिए तीन संकेतकों का उपयोग करती हैः

मूविंग एवरेजः तीन मूविंग एवरेज की गणना करता है - तेज, धीमा और बेसलाइन, और खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब तेज रेखा धीमी रेखा से ऊपर जाती है।
एमएसीडी सूचक: एमएसीडी हिस्टोग्राम और सिग्नल लाइन की गणना करता है, जब एमएसीडी हिस्टोग्राम 0 से ऊपर जाता है तो खरीद संकेत उत्पन्न करता है।
कैंडलस्टिक पैटर्नः एक कैंडल के भीतर प्रतिशत वृद्धि की गणना करता है, जब वृद्धि एक निश्चित प्रतिशत से अधिक हो जाती है, तो इसे बाजार निर्माताओं द्वारा मार्क अप के रूप में न्याय करते हुए खरीद संकेत उत्पन्न करता है।

बिक्री संकेतों के लिए, रणनीति एक स्टॉप लॉस स्तर और लाभ ले ले स्तर निर्धारित करती है। यह बिक्री संकेत उत्पन्न करती है जब कीमत स्टॉप लॉस स्तर और लाभ ले ले स्तर तक पहुंचती है।

लाभ

पारस्परिक सत्यापन के लिए तीन अलग-अलग प्रकार के तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है और झूठे संकेतों से बचती है।
अच्छी तरलता, कम अस्थिरता वाले शेयरों के लिए उपयुक्त है। चलती औसत मध्य-लंबी अवधि के रुझानों की पहचान करती है, एमएसीडी अल्पकालिक गति को पकड़ती है, मोमबत्तियाँ बाजार निर्माता व्यवहारों की पहचान करती हैं।
लाभ में लॉक करने और बढ़े हुए नुकसान को रोकने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ लेने की शर्तें सेट करता है।
सरल और स्पष्ट तर्क, लागू करने में आसान, सहज समायोज्य मापदंड, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए लचीला अनुकूलन।
सूचक मापदंडों को अनुकूलित किया जाता है और स्थिरता और लाभप्रदता के लिए परीक्षण किया जाता है।

जोखिम

चूंकि एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति, सीमा-बंद चंचल बाजारों में अप्रभावी है, इसलिए यह अक्सर छोटे लाभ/नुकसान पैदा कर सकती है।
मोमबत्ती के पैटर्न व्यक्तिपरक होते हैं, बाजार निर्माता व्यवहारों का सटीक रूप से न्याय करना मुश्किल होता है, कुछ झूठे संकेत उत्पन्न कर सकते हैं।
स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट को अलग-अलग स्टॉक के लिए समायोजित करने की आवश्यकता होती है, बहुत छोटा होने से नुकसान जल्दी रुक सकता है, बहुत बड़ा होने से लाभ सीमित हो सकता है।
रणनीति अपेक्षाकृत जटिल है और एक साथ कई संकेतकों पर विचार करने की आवश्यकता है, जिसके लिए व्यापारियों से उच्च तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है। मापदंडों को निरंतर ट्रैकिंग और अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

सुधार दिशाएँ

बाजार की स्थिति का आकलन जोड़ें, स्पष्ट ट्रेंडिंग चरणों में रुझानों का पालन करें, समेकन के दौरान व्यापार से बचें। सहायता के लिए एटीआर आदि जोड़ सकते हैं।
चलती औसत मापदंडों को अनुकूलित करें, स्टॉक की विशेषताओं के अनुरूप अवधि को समायोजित करें। विभिन्न चलती औसत प्रकारों के साथ प्रयोग करें।
मार्केट मेकर व्यवहार को मॉडल करने के लिए मशीन लर्निंग पेश करें, झूठे संकेतों को कम करें।
स्थिर सेटिंग्स के बजाय गतिशील स्टॉप लॉस और लाभ लेने की रणनीतियाँ विकसित करें।
झूठे संकेतों को कम करने के लिए अत्यधिक व्यक्तिपरक संकेतकों को हटाकर रणनीति को सरल बनाएं। अधिक स्थिर परिणाम प्राप्त करने के लिए समान प्रकार के संकेतकों का औसत करने पर भी विचार कर सकते हैं।

निष्कर्ष

यह रणनीति चलती औसत, एमएसीडी और मार्केट मेकर व्यवहार निर्णय को अपेक्षाकृत पूर्ण कम जोखिम वाली स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति में एकीकृत करती है। इसके कुछ फायदे हैं लेकिन कुछ पहलुओं में भी सुधार किया जा सकता है। हालांकि जटिल है, तकनीकी आवश्यकता व्यापारियों के लिए बहुत अधिक मांग नहीं है। निरंतर अनुकूलन और परीक्षण के साथ, यह रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग उपकरण बन सकती है। यह कम अस्थिरता वाले शेयरों के अल्प-मध्यम अवधि के व्यापार के लिए एक संदर्भ समाधान प्रदान करती है।

/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Simple Stock Strategy", overlay=true)

//Simple Trading Strategy for Stocks//
// by @ShanghaiCrypto //

////SMA////
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
baseLength = input(100)
price = close

mafast = sma(price, fastLength)
maslow = sma(price, slowLength)
mabase = sma(price, baseLength)

///MACD////
MACDLength = input(9)
MACDfast = input(12)
MACDslow = input(26)
MACD = ema(close, MACDfast) - ema(close, MACDslow)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD

////PUMP////
OneCandleIncrease = input(6, title='Gain %')
pump = OneCandleIncrease/100

////Profit Capture and Stop Loss//////
stop = input(2.0, title='Stop Loss %', type=float)/100
profit = input(6.0, title='Profit %', type=float)/100
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - stop)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + profit)

////Entries/////
if crossover(mafast, maslow)
    strategy.entry("Cross", strategy.long, comment="BUY")

if (crossover(delta, 0))
    strategy.entry("MACD", strategy.long, comment="BUY")
    
if close > (open + open*pump)
    strategy.entry("Pump", strategy.long, comment="BUY")

/////Exits/////
strategy.exit("SELL","Cross", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("SELL","MACD", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("SELL","Pump", stop=stop_level, limit=take_level)

////Plots////
plot(mafast, color=green)
plot(maslow, color=red)
plot(mabase, color=yellow)
plot(take_level, color=blue)
plot(stop_level, color=orange)

अधिक

2019 FMZ - सभी अधिकार सुरक्षित