डबल ईएमए गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस ट्रैकिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति के द्वारा गणना की तेजी से ईएमए और धीमी गति से ईएमए, और दोनों के आकार के संबंध की तुलना करें, दो ईएमए के गोल्ड फोर्क और डेड फोर्क व्यापार संकेतों को प्राप्त करने के लिए, प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति के अंतर्गत आते हैं. जब तेजी से लाइन पर धीमी गति से लाइन को पार करने के लिए एक खरीद संकेत उत्पन्न, जब तेजी से लाइन के नीचे धीमी गति से लाइन को पार करने के लिए एक बेचने के संकेत उत्पन्न, एक सरल प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति को प्राप्त करने के लिए.
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य तर्क निम्नलिखित में से कुछ है:
फास्टलाइन ईएमए और स्लोलाइन ईएमए की गणना करेंः फास्टइनपुट के लिए फास्टलाइन ईएमए और स्लोइनपुट के लिए स्लोलाइन ईएमए की लंबाई की गणना करें।
समय सीमा सेट करेंः useDateFilter पैरामीटर सेट करें कि क्या फ़िल्टर समय सेट करें, बैकटेस्ट स्टार्टडेट और बैकटेस्ट एंडडेट सेट करें।
ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करेंः फास्ट लाइन ईएमए और धीमी लाइन ईएमए के आकार के संबंध को तुलना करने के लिए ta.crossover () और ta.crossunder () फ़ंक्शंस के माध्यम से, जब फास्ट लाइन धीमी लाइन से गुजरती है तो खरीदें सिग्नल उत्पन्न करें और जब फास्ट लाइन धीमी लाइन से गुजरती है तो बेचें सिग्नल उत्पन्न करें।
समय सीमा से बाहर के आदेशों को संसाधित करनाः समय सीमा से बाहर के आदेशों को रद्द करना और सभी पदों को समतल करना।
चलती औसत को रेखांकित करेंः एक चार्ट पर एक तेज रेखा ईएमए और एक धीमी रेखा ईएमए की चलती औसत को रेखांकित करें।
रणनीतिक लाभ
यह एक बहुत ही सरल ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है, जिसके कुछ फायदे हैंः
रणनीति तर्क सरल है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
ईएमए ने मूल्य डेटा को चिकना कर दिया है, जिससे व्यापारिक शोर कम हो सकता है।
विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित ईएमए चक्र पैरामीटर
एक विशिष्ट समय सीमा के लिए परीक्षण करने के लिए एक लचीला प्रतिक्रिया समय सीमा सेट करें।
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में प्रवेश और प्रस्थान की स्थिति को अनुकूलित किया जा सकता है
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं, जिनके बारे में ध्यान देने की आवश्यकता हैः
डबल ईएमए रणनीति बाजार में बदलाव के प्रति अधिक लचीला नहीं है।
बार-बार लेन-देन और दोहराव के जोखिम।
ईएमए पैरामीटर की गलत सेटिंग ट्रेडिंग सिग्नल त्रुटि का कारण बन सकती है।
अनुचित समय सीमा के कारण ओवरफिट हो सकता है।
इस तरह की घटनाओं में, एक व्यक्ति के पास एक गैर-कानूनी संपत्ति है, जिसे वापस ले लिया गया है।
पैरामीटर अनुकूलन, उचित फ़िल्टरिंग उतार-चढ़ाव, और स्टॉप लॉस सेट करके जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
ईएमए चक्र पैरामीटर का अनुकूलन करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन चुनें।
अनावश्यक लेनदेन से बचने के लिए अन्य संकेतकों को फ़िल्टर करें।
एक और स्टॉप लॉस रणनीति, एकल नुकसान को नियंत्रित करना।
ट्रेडों की आवृत्ति को कम करने के लिए रुझानों, उतार-चढ़ावों और अन्य फ़िल्टरों के साथ।
विभिन्न नस्लों के अनुबंधों का परीक्षण करें और उन लोगों को खोजें जो सबसे अच्छी रणनीति के लिए उपयुक्त हैं।
स्लाइड पॉइंट्स, शुल्क और अन्य लागत नियंत्रण का उपयोग करके, रिटर्न्स को अधिक यथार्थवादी बनाएं।
संक्षेप
इस रणनीति के लिए कुल मिलाकर एक बहुत ही सरल दोहरी ईएमए सोने के कांटा-डेड कांटा रणनीति, तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है, तेजी से धीमी गति से लाइन ईएमए तुलना के माध्यम से व्यापार संकेत उत्पन्न. इस रणनीति के फायदे को लागू करने के लिए सरल है, लेकिन वहाँ भी कुछ समस्याएं हैं जैसे कि अक्सर व्यापार, अति-अनुकूलन के लिए प्रवण आदि. अगले कदम में सुधार किया जा सकता है जैसे कि पैरामीटर अनुकूलन, जोखिम नियंत्रण, ताकि रणनीति अधिक मजबूत और व्यावहारिक हो सके।
/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MollyETF_EMA_Crossover", overlay = true, initial_capital = 100000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
fastInput = input( 10, "Fast EMA")
slowInput = input( 21, "Slow EMA")
// Calculate two moving averages with different lengths.
float fastMA = ta.ema(close, fastInput)
float slowMA = ta.ema(close, slowInput)
// STEP 1. Create inputs that configure the backtest's date range
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 2018"),
title="Start Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("7 Sep 2023"),
title="End Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
// STEP 2. See if current bar falls inside the date range
inTradeWindow = true
// STEP 3. Include the date filter with the entry order conditions
// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if inTradeWindow and ta.crossover(fastMA, slowMA)
strategy.entry("buy", strategy.long)
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
if inTradeWindow and ta.crossunder(fastMA, slowMA)
strategy.close_all(comment="sell")
// STEP 4. With the backtest date range over, exit all open
// trades and cancel all unfilled pending orders
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
strategy.cancel_all()
strategy.close_all(comment="Date Range Exit")
// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)