बहु चलती औसत ब्रेकआउट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-11-22 13:41:38
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अवलोकन

यह रणनीति कई चलती औसत लाइनों के ब्रेकथ्रू और कॉलबैक के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। जब कीमत ऊपर की ओर चलती औसत लाइन के माध्यम से टूटती है और जब कीमत नीचे की ओर चलती औसत लाइन से नीचे गिरती है तो यह लंबी हो जाती है।

रणनीति तर्क

यह कोड विभिन्न अवधि के साथ 4 चलती औसत लाइनों का उपयोग करता है - 21-दिवसीय, 50-दिवसीय, 100-दिवसीय और 200-दिवसीय। यह लंबी स्थिति में प्रवेश करता है जब कीमत इन एमए लाइनों के माध्यम से टूटती है और छोटी स्थिति में प्रवेश करती है जब कीमत इन एमए लाइनों से नीचे गिरती है। इसके अलावा, स्टॉप लॉस और ले लाभ स्तर रणनीति में सेट किए जाते हैं। विशेष रूप से, स्टॉप लॉस को पिछली मोमबत्ती के सबसे निचले बिंदु के पास सेट किया जाता है, और ले लाभ पिछली मोमबत्ती के सबसे निचले बिंदु और उच्चतम बिंदु के बीच की दूरी के 3 गुना पर सेट किया जाता है।

इस रणनीति का मूल विचार चलती औसत का उपयोग करके प्रवृत्ति का न्याय करना है। जब कीमत ऊपर की एमए लाइनों के माध्यम से टूटती है, तो यह एक ऊपर की प्रवृत्ति को इंगित करती है इसलिए लंबी होनी चाहिए। जब कीमत नीचे की एमए लाइनों से नीचे गिरती है, तो यह एक नीचे की प्रवृत्ति को इंगित करती है इसलिए छोटी होनी चाहिए। विभिन्न अवधियों के साथ कई एमए लाइनों का उपयोग करके प्रवृत्ति को अधिक सटीक रूप से न्याय किया जा सकता है और प्रवृत्ति की स्थिरता के माध्यम से ट्रेडिंग संकेतों को भी सत्यापित किया जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. कई एमए का उपयोग करके प्रभावी ढंग से झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकते हैं
  2. स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट सेट करने से सिंगल लॉस सीमित हो सकता है
  3. लागू करने में सरल

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

  1. एमए रणनीतियाँ असंगति के लिए प्रवण हैं, इस प्रकार मूल्य उलट बिंदुओं को याद करते हैं
  2. गलत संकेतों से नुकसान हो सकता है।
  3. गलत स्टॉप लॉस और ले लाभ सेटिंग्स नुकसान को बढ़ा सकती हैं

इन जोखिमों को एमए मापदंडों को समायोजित करके और स्टॉप लॉस और ले लाभ को अनुकूलित करके कम किया जा सकता है।

अनुकूलन

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम मापदंड खोजने के लिए अधिक एमए संयोजनों का परीक्षण करें
  2. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए अन्य संकेतक जोड़ें
  3. बेहतर जोखिम-लाभ अनुपात के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ का अनुकूलन करें
  4. रणनीति को अधिक मजबूत बनाने के लिए विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए मापदंडों को समायोजित करें

सारांश

सामान्य तौर पर, यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति है जो रणनीति का अनुसरण करती है। फायदे स्पष्ट तर्क और समझने और लागू करने में आसान हैं। नुकसान झूठे संकेतों के लिए प्रवण है। पैरामीटर ट्यूनिंग और अन्य संकेतकों को जोड़कर रणनीति में सुधार किया जा सकता है। यह मध्यम से दीर्घकालिक होल्डिंग के लिए उपयुक्त है और इसका उपयोग अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीतियों के एक घटक के रूप में भी किया जा सकता है।


/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DolarBasar by AlperDursun", shorttitle="DOLARBASAR", overlay=true)

// Input for Moving Averages
ma21 = ta.sma(close, 21)
ma50 = ta.sma(close, 50)
ma100 = ta.sma(close, 100)
ma200 = ta.sma(close, 200)

// Calculate the lowest point of the previous candle for stop loss
lowestLow = ta.lowest(low, 2)

// Calculate the highest point of the previous candle for stop loss
highestHigh = ta.highest(high, 2)

// Calculate take profit levels
takeProfitLong = lowestLow - 3 * (lowestLow - highestHigh)
takeProfitShort = highestHigh + 3 * (lowestLow - highestHigh)

// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(close, ma21) or ta.crossover(close, ma50) or ta.crossover(close, ma100) or ta.crossover(close, ma200)
shortCondition = ta.crossunder(close, ma21) or ta.crossunder(close, ma50) or ta.crossunder(close, ma100) or ta.crossunder(close, ma200)

// Stop Loss Levels
stopLossLong = lowestLow * 0.995
stopLossShort = highestHigh * 1.005

// Exit Conditions
longExitCondition = low < stopLossLong or high > takeProfitLong
shortExitCondition = high > stopLossShort or low < takeProfitShort

if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (longExitCondition)
    strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)

if (shortExitCondition)
    strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)


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