चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के बाद की प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-01 17:18:13
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अवलोकन

यह रणनीति चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस सिद्धांतों का उपयोग करती है, जो रुझान की पहचान और ट्रैकिंग में सहायता के लिए आरएसआई संकेतक के साथ संयुक्त है। यह लंबे समय तक चलती औसत के ऊपर से गुजरने पर लंबा हो जाता है, और लंबे समय तक चलती औसत के नीचे से गुजरने पर छोटा हो जाता है। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति निम्नलिखित सिद्धांतों पर आधारित हैः

नवीनतम मूल्य परिवर्तनों को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने और ब्रेकआउट पर तेजी से प्रतिक्रिया करने के लिए एसएमए के बजाय ईएमए का उपयोग करें।
दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर प्रणालीः दीर्घकालिक ईएमए के ऊपर अल्पकालिक ईएमए क्रॉसिंग लंबी प्रविष्टि के संकेत देती है, जबकि दीर्घकालिक ईएमए के नीचे अल्पकालिक ईएमए क्रॉसिंग छोटी प्रविष्टि के संकेत देती है। यह प्रवृत्ति उलट को निर्धारित करने के लिए स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस सिद्धांतों का उपयोग करता है।
आरएसआई संकेतक ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थितियों का संकेत देकर झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने में सहायता करता है।
एक साथ ढेर किए गए कई चलती औसतः अल्पकालिक संकेत के लिए 55-अवधि ईएमए, मध्यमकालिक प्रवृत्ति के लिए 100-अवधि ईएमए, और दीर्घकालिक प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग के लिए 200-अवधि ईएमए।
जोखिम को नियंत्रित करने के लिए उचित स्टॉप लॉस और लाभ सेटिंग्स लें।

व्यापार का मुख्य तर्क हैः

जब 55-पीरियड ईएमए 100-पीरियड ईएमए से ऊपर जाता है, और 12-पीरियड ईएमए 200-पीरियड ईएमए से ऊपर होता है, तो लंबा दर्ज करें.
लघु प्रविष्ट करें जब 100-अवधि ईएमए 200-अवधि ईएमए से नीचे जाता है।
रिटर्न को अनुकूलित करने के लिए प्रवेश के बाद स्टॉप लॉस और ले लाभ सेट करें।
रिवर्स जोखिम से बचने के लिए जब आरएसआई ओवरबॉट/ओवरसोल्ड दिखाता है तो लंबी/लघु पोजीशन बंद करें।
कई चलती औसत अवधियों का संयोजन प्रवृत्ति की निगरानी और उलटफेर की पुष्टि दोनों के लिए जिम्मेदार है, इस प्रकार प्रमुख प्रवृत्ति का अनुसरण करते हुए लंबे समय तक समेकन में फंसने से बचा जाता है।

लाभ

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

चलती औसत क्रॉसओवर पर आधारित सरल तर्क, समझने और लागू करने में आसान।
ईएमए का उपयोग करके मूल्य परिवर्तनों और रुझान उलटने पर तेजी से प्रतिक्रिया।
एकाधिक चलती औसत अवधियों में रुझान की निगरानी और उलटफेर की पहचान दोनों होती है।
आरएसआई झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करता है और सिग्नल की सटीकता को बढ़ाता है।
डिफ़ॉल्ट स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट पैरामीटर प्रभावी रूप से ट्रेडिंग जोखिमों को नियंत्रित करते हैं।
चलती औसत अवधि, स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट अनुपात आदि को समायोजित करके अत्यधिक अनुकूलन योग्य।

जोखिम

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

अस्थिर बाजारों में फंसने की प्रवृत्ति, अत्यधिक निष्क्रिय संकेत उत्पन्न करना।
डिफ़ॉल्ट पैरामीटर सभी उत्पादों और समय सीमाओं के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं, अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
विशुद्ध रूप से तकनीकी संकेत संचालित, मौलिक बदलाव और घटना जोखिम के लिए प्रवण।
सूचकांक में वृद्धि होने पर कम प्रदर्शन कर सकता है लेकिन बाजार की चौड़ाई भिन्न होती है।
बहुत जल्दी लाभ लेने और प्रवृत्ति के अधिकांश आंदोलन को याद करने का जोखिम।

इन जोखिमों से निपटने के लिए निम्नलिखित अनुकूलन किए जा सकते हैंः

झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम जैसे फ़िल्टर जोड़ें।
प्रत्येक उत्पाद के लिए इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए बैकटेस्ट।
विभिन्न बाजारों में व्हीपसा जोखिमों को सीमित करने के लिए स्टॉप लॉस और प्रॉफिट लेने में कड़ाई।
प्रमुख घटनाओं से पहले संकेतों से बचने के लिए मौलिक फ़िल्टर शामिल करें।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

मशीन लर्निंग आदि के माध्यम से सर्वोत्तम अल्प, मध्यम और दीर्घकालिक संयोजन खोजने के लिए चलती औसत अवधि का अनुकूलन करें।
प्रदर्शन के लिए बंद मूल्य बनाम विशिष्ट मूल्य का परीक्षण करें।
केवल उच्च वॉल्यूम बारों पर संकेत लेने के लिए वॉल्यूम फ़िल्टर जोड़ें.
अधिक सटीकता के लिए स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट अनुपात को अनुकूलित करें। या प्रतिशत के आधार पर गतिशील स्टॉप सेट करें।
प्रदर्शन में सुधार के लिए स्टोकैस्टिक्स, एमएसीडी, बोलिंगर बैंड जैसे अतिरिक्त संकेतकों के साथ समग्र मॉडल बनाएं।
विभिन्न उत्पादों, समय सीमाओं और बाजार की स्थितियों के लिए मजबूती के लिए बैकटेस्ट।
बहुआयामी पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।

निष्कर्ष

यह सरल चलती औसत क्रॉसओवर तर्क के आधार पर रणनीति का पालन करने के लिए एक आसानी से समझने योग्य प्रवृत्ति है। इसमें आसान कार्यान्वयन, विश्वसनीयता और उच्च अनुकूलन क्षमता जैसे फायदे हैं। लेकिन यह अंतर्निहित बाजार जोखिम भी रखता है, जिसमें रणनीति को अधिक मजबूत और बुद्धिमान बनाने के लिए बैकटेस्ट परिणामों के आधार पर मापदंडों और मॉड्यूल के निरंतर अनुकूलन की आवश्यकता होती है। मौलिक अनुसंधान के साथ तकनीकी विश्लेषण को जोड़ने से इसकी पूर्णता और विश्वसनीयता में और सुधार हो सकता है।

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// © pernath

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//######VISUAL#############





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strategy.close("enter long", (Go_Short),alert_message=long_open)

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    strategy.entry("enter short", strategy.short,1, alert_message=short_open) 
  
strategy.exit("cerrar short", "enter short", 1, profit=close*profit_short/100/syminfo.mintick, loss=close*stop_short/100/syminfo.mintick, alert_message=short_close)




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