एसएमए पर आधारित दीर्घ-लघु रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति SMA पर आधारित एक सरल बहु-हॉल रणनीति का निर्माण करती है। जब कीमत 20 चक्र उच्च SMA को पार करती है तो अधिक करें और जब कीमत 20 चक्र निम्न SMA को पार करती है तो खाली करें। इसके साथ ही एक स्टॉप-लॉस-एक्जिट तंत्र स्थापित किया गया है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में 20 चक्रों के उच्चतम उच्च मूल्य और निम्नतम निम्न मूल्य एसएमए का उपयोग किया जाता है। जब कीमत उच्चतम एसएमए को पार करती है, तो यह माना जाता है कि यह वर्तमान में ऊपर की ओर है, और जब कीमत निम्नतम एसएमए को तोड़ती है, तो यह माना जाता है कि यह वर्तमान में नीचे की ओर है।
विशेष रूप से, रणनीति पहले 20 चक्र उच्चतम उच्चतम मूल्य और निम्नतम निम्नतम मूल्य के एसएमए की गणना करती है, और एक संकेतक रेखा खींचती है। और फिर निम्नलिखित ट्रेडिंग तर्क सेट करती हैः
उच्चतम एसएमए के साथ समापन मूल्य बहु-प्रमुख प्रस्थानः समापन मूल्य 0.99 गुना उच्चतम SMA से नीचे
खाली सिर प्रवेशः समापन मूल्य के नीचे कम से कम एसएमए के बाद
शून्य से बाहर निकलनाः 1.01 गुना कम से कम SMA के साथ समापन मूल्य
इस प्रकार, एक बहु-स्थानिक रणनीति बनाई गई है जो प्रवृत्ति के साथ काम करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
- एसएमए का उपयोग कर प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करना आसान और व्यावहारिक है
- HIGHEST SMA और LOWEST SMA प्रतिरोध रेखा के रूप में समर्थन करते हैं और सूचक की महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं
- नुकसान को रोकने के लिए तर्कसंगत डिजाइन, अधिकतम नुकसान से बचने के लिए
- विभिन्न समय चक्रों और किस्मों के लिए उपयुक्त
- HIGHEST SMA और LOWEST SMA प्रतिरोध रेखा के रूप में समर्थन करते हैं और सूचक की महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:
- एसएमए सूचकांक में देरी, ट्रेंड टर्नओवर से चूक सकता है
- गैर-बाजार की घटनाओं से बचाव के उपाय
- लेन-देन लागत के प्रभाव के बिना
इन जोखिमों को अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करके नियंत्रित और कम किया जा सकता है, रोकथाम और अनुकूलन मापदंडों की स्थापना आदि।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
- अन्य संकेतकों के साथ प्रवृत्ति का आकलन करें, जैसे कि MACD, KDJ आदि
- अपवादों को संभालने के लिए आकस्मिक घटनाओं के लिए सुरक्षा तंत्र जोड़ना, जैसे कि निलंबन, मूल्य सीमा
- एसएमए चक्र पैरामीटर को अनुकूलित करें, सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजें
- विभिन्न प्रजातियों और समय अवधि के लिए इष्टतम मापदंडों पर विचार करना
- व्यापार लागत के प्रभाव का आकलन करें और सर्वोत्तम स्टॉप-लॉस और स्टॉप-आउट सेट करें
संक्षेप
इस रणनीति की समग्र विचार स्पष्ट है, इसे लागू करना आसान है, एसएमए सूचकांकों के माध्यम से खुलेपन की प्रवृत्ति का न्याय करना, उचित प्रवेश और निकास तंत्र स्थापित करना, अच्छा प्रभाव प्राप्त करना संभव है। आगे अनुकूलन के लिए जगह है, यदि अन्य संकेतकों और तकनीकों के साथ संयुक्त है, तो यह एक अच्छी क्षमता वाली रणनीति हो सकती है जिसे दीर्घकालिक रूप से ट्रैक करने लायक है।
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © AlanAntony
//@version=4
strategy("ma 20 high-low",overlay=true)
//compute the indicators
smaH = sma(high, 20)
smaL = sma(low, 20)
//plot the indicators
plot(smaH,title="smaHigh", color=color.green, linewidth=2)
plot(smaL,title="smaLow", color=color.red, linewidth=2)
//trading logic
enterlong = crossover(close,smaH) //positive ema crossover
exitlong = crossunder(close,0.99*smaH) //exiting long
entershort = crossunder(close,smaL) //negative EMA Crossover
exitshort = crossover(close,1.01*smaH) //exiting shorts
notintrade = strategy.position_size<=0
bgcolor(notintrade ? color.red:color.green)
//execution logic
start = timestamp(2015,6,1,0,0)
//end = timestamp(2022,6,1,0,0)
if time >= start
strategy.entry( "long", strategy.long,1, when = enterlong)
strategy.entry( "short", strategy.short,1, when = entershort)
strategy.close("long", when = exitlong)
strategy.close("short", when = exitshort)
//if time >= end
// strategy.close_all()