टर्टल ब्रेकआउट ईएमए क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति दो अलग-अलग चक्रों के ईएमए औसत रेखाओं का उपयोग करती है, जो उनके क्रॉसिंग के माध्यम से ट्रेंड रिवर्स को निर्धारित करती है, ताकि यह प्रवेश और निकास सिग्नल के रूप में कार्य कर सके। यह रणनीति सरल, समझने में आसान और संचालित करने में आसान है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति दो ईएमए औसत रेखाओं की गणना करने के लिए ta.ema फ़ंक्शन का उपयोग करती है, एक 10 चक्र की लंबाई और एक 20 चक्र की लंबाई के साथ, जो अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझानों का प्रतिनिधित्व करती है। कोड दो ईएमए के क्रॉसिंग को ta.crossover और ta.crossunder के माध्यम से आंकता है, जो कि लंबे ईएमए को पार करने पर अधिक होता है और लंबे ईएमए को पार करने पर खाली होता है। इस प्रकार विभिन्न ईएमए चक्रों के बीच के क्रॉसिंग का उपयोग करके रुझान के मोड़ को पकड़ने के लिए।
इस रणनीति में lastCrossTime चर का भी उपयोग किया गया है, जो पिछले क्रॉस के समय को रिकॉर्ड करता है, ताकि बार-बार क्रॉस से व्यर्थ लेनदेन को रोका जा सके। प्रत्येक प्रभावी क्रॉस के लिए, पहले सभी मौजूदा पदों को समतल करें, और फिर क्रॉस दिशा के अनुसार एक बार स्थिति खोलें। स्थिति खोलने के बाद, स्टॉप-लॉस को समतल करने के लिए सेट करें।
रणनीतिक लाभ
रणनीति सरल, स्पष्ट, समझने और संचालित करने में आसान है।
ईएमए का उपयोग करके प्रवृत्ति के मोड़ का आकलन करना एक सामान्य और प्रभावी तकनीकी सूचक रणनीति है।
अलग-अलग आवधिक ईएमए का उपयोग करके, यह सुनिश्चित किया जाता है कि बड़े रुझानों को पकड़ने के साथ-साथ अल्पकालिक परिवर्तनों के लिए संवेदनशीलता को बढ़ाया जा सके।
स्टॉपलॉस सेट करें जो एक व्यापार के जोखिम और लाभ को नियंत्रित करता है।
LastCrossTime चर का उपयोग करके दोहराए गए संकेतों को फ़िल्टर करें और व्यर्थ लेनदेन से बचें।
रणनीतिक जोखिम
ईएमए क्रॉसिंग में गलत सिग्नल उत्पन्न करने की संभावना होती है, और गलतफहमी का खतरा होता है।
स्थिर टीपी और एसएल बाजार में बदलाव का सामना करने के लिए मुश्किल है, गतिशील स्टॉपलॉस सेट करना चाहिए।
केवल ईएमए क्रॉसिंग पर आधारित प्रणाली, जो आघात की स्थिति में नुकसान के लिए अतिसंवेदनशील है।
लेनदेन लागत के प्रभाव को ध्यान में नहीं रखते हुए, वास्तविक संचालन में स्प्रेड जैसे लेनदेन लागत पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है।
यह रणनीति मुख्य रूप से ट्रेंडिंग ट्रेडों के लिए है, जो कि अस्थिर ट्रेडों के लिए कम प्रभावी हो सकती है।
स्टॉप लॉस को अनुकूलित करके, फ़िल्टरिंग शर्तों को बढ़ाकर, अन्य संकेतकों के संयोजन के माध्यम से सुधार किया जा सकता है। फिक्स्ड डिस्क पर जोखिम को सख्ती से नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है ताकि एकल नुकसान से बचा जा सके।
रणनीति अनुकूलन दिशा
ईएमए को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर का परीक्षण किया जा सकता है ताकि अधिक उपयुक्त चक्र संयोजन की तलाश की जा सके।
KDJ, MACD जैसे सहायक संकेतकों को जोड़ें।
गतिशील स्टॉप-स्टॉप लॉस सेट करें, जैसे कि रुझान के साथ मार्जिनल लॉस।
व्यापार की मात्रा के बारे में अधिक निर्णय लेने के लिए, जब बड़ी संख्या में आते हैं तो प्रवेश पर विचार करें।
अन्य ग्राफिकल आकृति के साथ न्याय करें, जैसे कि महत्वपूर्ण प्रतिरोध बिंदु को तोड़ना।
फिक्स्ड डिस्क की लागत प्रभाव को ध्यान में रखते हुए, एक उचित स्टॉप लॉस सेट करें।
संक्षेप
इस रणनीति की समग्र सोच सरल और स्पष्ट है, ईएमए की औसत रेखा का उपयोग तेजी से क्रॉस निर्णय प्रवृत्ति को उलट देने के लिए, स्टॉप लॉस के साथ जोखिम को नियंत्रित करने के लिए। रणनीति संचालित करने में आसान है, लेकिन ईएमए क्रॉस में कुछ गलतफहमी का जोखिम है, संकेतक मापदंडों को और अनुकूलित करने की आवश्यकता है, और अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ गलतफहमी को कम करने के लिए। प्रवृत्ति में बेहतर प्रभाव है, लेकिन अस्थिरता के दौरान यह मुश्किल है। वास्तविक समय की बिक्री को सख्ती से नियंत्रित करने के लिए, स्टॉप लॉस की सीमा का अनुकूलन करें, उचित रूप से छोटे पदों को संकुचित करें। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक बुनियादी प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जिसे मात्रात्मक व्यापार के प्रवेश के रूप में सीखा जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-10-30 00:00:00
end: 2023-11-06 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('XXXquang', overlay=true)
// Sử dụng hàm input.int() và input.float() để tạo các trường nhập liệu với giới hạn giá trị
length1 = input.int(10, title="Length EMA Short", minval=1)
length2 = input.int(20, title="Length EMA Long", minval=1)
lotSize = input.int(1, title="Lot Size", minval=1)
takeProfitLevel = input.int(600, title="Take Profit Level", minval=1)
stopLossLevel = input.int(200, title="Stop Loss Level", minval=1)
ema1 = ta.ema(close, length1)
ema2 = ta.ema(close, length2)
var float lastCrossTime = na
if ta.crossover(ema1, ema2)
if na(lastCrossTime)
strategy.close_all()
strategy.entry('Buy Order', strategy.long, qty=lotSize)
strategy.exit('Exit Buy', 'Buy Order', profit=takeProfitLevel / syminfo.pointvalue, loss=stopLossLevel / syminfo.pointvalue)
lastCrossTime := timenow
if ta.crossunder(ema1, ema2)
if na(lastCrossTime)
strategy.close_all()
strategy.entry('Sell Order', strategy.short, qty=lotSize)
strategy.exit('Exit Sell', 'Sell Order', profit=takeProfitLevel / syminfo.pointvalue, loss=stopLossLevel / syminfo.pointvalue)
lastCrossTime := timenow
plot(ema1, title='EMA Short', color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(ema2, title='EMA Long', color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)