दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर ट्रेंड ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-06 10:27:00
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अवलोकन

यह रणनीति 9-दिवसीय चलती औसत (एमए), 20-दिवसीय एमए और 200-दिवसीय एमए के बीच क्रॉसओवर स्थितियों की गणना करके बाजार के रुझानों को निर्धारित करती है। यह डबल एमए क्रॉसओवर के क्लासिक विचार को 200-दिवसीय एमए के साथ जोड़ती है जो दीर्घकालिक प्रवृत्ति को मापती है। यह एक अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय प्रवृत्ति व्यापार रणनीति है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति मुख्य रूप से 9-दिवसीय एमए, 20-दिवसीय एमए और 200-दिवसीय एमए के बीच संबंधों की गणना करके मूल्य रुझानों का आकलन करती है।

सबसे पहले, यह 9-दिवसीय एमए और 20-दिवसीय एमए की गणना करता है। यदि 9-दिवसीय एमए 20-दिवसीय एमए से ऊपर जाता है, तो यह एक खरीद संकेत है। यदि 9-दिवसीय एमए 20-दिवसीय एमए से नीचे जाता है, तो यह एक बिक्री संकेत है। यह डबल एमए क्रॉसओवर का सबसे बुनियादी निर्णय नियम है।

दूसरा, यह दीर्घकालिक रुझानों का आकलन करने के लिए एक संकेतक के रूप में 200-दिवसीय एमए की गणना करता है। यदि 20-दिवसीय एमए 200-दिवसीय एमए से ऊपर जाता है, तो यह दीर्घकालिक तेजी का संकेत देता है। यदि 20-दिवसीय एमए 200-दिवसीय एमए से नीचे जाता है, तो यह दीर्घकालिक मंदी का संकेत देता है।

अंत में, यह विशिष्ट प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए 9-दिवसीय एमए, 20-दिवसीय एमए और 200-दिवसीय एमए के बीच संबंधों को जोड़ती है। केवल जब 9-दिवसीय एमए और 20-दिवसीय एमए एक ही दिशा में एक साथ पार करते हैं तो वास्तविक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होंगे।

इस रणनीति में कई बाजारों के बीच क्रॉसओवर स्थितियों की गणना करके, शॉर्ट-टर्म और लॉन्ग-टर्म मूल्य आंदोलनों को प्रभावी ढंग से निर्धारित करने के लिए बाजारों की ट्रेंड ट्रैकिंग क्षमता का पूर्ण उपयोग किया जाता है, जिससे खरीद और बिक्री संचालन का मार्गदर्शन होता है।

लाभ विश्लेषण

डबल एमए क्रॉसओवर का प्रयोग मध्यम अल्पकालिक मूल्य रुझानों को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है और लाभ उत्पन्न कर सकता है।
200-दिवसीय एमए निर्णय जोड़ने से दीर्घकालिक डाउनट्रेंड के दौरान लंबे समय तक जाने से बचा जाता है, जिससे नुकसान कम होता है।
कई एमए संबंधों को जोड़ने से संकेत अधिक विश्वसनीय होते हैं और अप्रभावी ट्रेडों से बचा जाता है।
एमए क्रॉसओवर सिग्नल स्पष्ट और आसानी से न्याय करने योग्य हैं, जो मैनुअल ट्रेडिंग अभ्यास के लिए उपयुक्त हैं।
सरल और साफ कोड समझने और लागू करने में आसान है, क्वांट ट्रेडिंग के शुरुआती लोगों के लिए अच्छा है।
अनुकूलन के लिए लचीला, जैसे एमए अवधि को समायोजित करना या अन्य संकेतक जोड़ना।

जोखिम विश्लेषण

एमए रणनीतियाँ पैरामीटर ट्यूनिंग के प्रति संवेदनशील होती हैं, विभिन्न एमए अवधि बहुत अलग परिणाम दे सकती हैं।
डबल एमए क्रॉसओवर केवल मध्यम अल्पकालिक रुझानों का आकलन करता है, दीर्घकालिक बड़े रुझानों को याद कर सकता है।
क्रॉसओवर सिग्नल पीछे रह सकते हैं और ट्रेडों को खोने से पूरी तरह से बच नहीं सकते हैं।
बार-बार व्यापार करने से कमीशन और स्लिप-अप लागत बढ़ जाती है, जिससे वास्तविक लाभ की संभावना कम हो जाती है।
बहुत सरल कोड लाइव ट्रेडिंग में कम प्रदर्शन कर सकता है, अनुकूलन की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न एमए अवधि संयोजनों का परीक्षण करें।
स्टॉप लॉस रणनीतियों को व्यापार हानि राशि के प्रति सख्ती से नियंत्रण में जोड़ें।
बाजार की बदलती स्थितियों के अनुसार स्थिति के आकार पर विचार करें।
प्रवेश संकेतों को अनुकूलित करें, जैसे कि गति की पुष्टि जोड़ना।
उचित लाभ ले स्तर निर्धारित करके बाहर निकलने का अनुकूलन करें।
रुझानों और वापसी की संभावनाओं का आकलन करने के लिए अधिक संकेतक जोड़ें।
अधिक जटिल व्यापारिक तर्क की खोज करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें।

निष्कर्ष

यह रणनीति दोहरे एमए क्रॉसओवर और दीर्घकालिक एमए ट्रेंड जजमेंट के क्लासिक विचारों को जोड़ती है ताकि एमए ट्रेंड-फॉलोइंग विशेषताओं का उपयोग करके ट्रेडिंग निर्णयों का मार्गदर्शन किया जा सके। इसमें सरल तर्क है और इसे समझना और लागू करना आसान है, जो क्वांट ट्रेडिंग शुरुआती लोगों के लिए अच्छा है। हालांकि, यह पैरामीटर संवेदनशील है और इसमें पिछड़े मुद्दे हैं जिन्हें आगे अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक बुनियादी ढांचा प्रदान करती है जिसे अधिक शक्तिशाली ट्रेडिंग सिस्टम विकसित करने के लिए बढ़ाया जा सकता है। निवेशक अपनी आवश्यकताओं के आधार पर रणनीति को जोड़ने और लगातार अनुकूलित करने के लिए उपयुक्त तत्व चुन सकते हैं, ताकि मात्रात्मक ट्रेडिंग में दीर्घकालिक अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त किया जा सके।

/*backtest
start: 2023-10-29 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=1
strategy("Dieyson Swingtrade EMA 20+200 and bar & line color", overlay=true)


//bar color rules
Dgbar = close>close[1] and ema(close,20)>ema(close[1],20)
Drbar = close<close[1] and ema(close,20)<ema(close[1],20)

//Barcolors
barcolor(Dgbar ? green : na)
barcolor(Drbar ? red : na)

//MM09 Colorful

MMgreen9 = ema(close,9)>ema(close[1],9) and ema(close,20)>ema(close[1],20)
MMred9 = ema(close,9)<ema(close[1],9) and ema(close,9)<ema(close[1],9)
col8 = (MMgreen9 ? color(green,0) : na)
col28 = (MMred9 ? color(red,0) : na)
col38 = (not MMgreen9 and not MMred9 ? color(black,0) : na)

//plot(ema(close,9), color=col8, style=line, linewidth=1)
//plot(ema(close,9), color=col28, style=line, linewidth=1)
//plot(ema(close,9), color=col38, style=line, linewidth=1)

//MM20 Colorful

MMgreen = ema(close,20)>ema(close[1],20)
MMred = ema(close,20)<ema(close[1],20)
col = (MMgreen ? color(green,0) : na)
col2 = (MMred ? color(red,0) : na)
col3 = (not MMgreen and not MMred ? color(yellow,0) : na)
col4 = color(black,0)
plot(ema(close,20), color=col, style=line, linewidth=2)
plot(ema(close,20), color=col2, style=line, linewidth=2)
plot(ema(close,20), color=col3, style=line, linewidth=2)
plot(ema(close,200), color=col4, style=line, linewidth=3)
//plot(vwap(15), color(white,0), style=line, linewidth=3)
//plot(cross(ema(close,9), ema(close,20)) ? ema(close,9) : na, style = cross,color=fuchsia, transp=0, linewidth = 4)
plot(cross(ema(close,20), ema(close,200)) ? ema(close,20) : na, style = cross,color=fuchsia, transp=0, linewidth = 4)

c = crossover(ema(close,9), ema(close,20)) and ema(close,9) > ema(close,20)
// c = crossover(close, ema (close,9) and ema(close,9) > ema(close[1],9))
v = crossunder(close, ema (close,9))

strategy.entry("COMPRA", strategy.long,when=c)
strategy.entry("VENDA", strategy.short,when=v)

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