मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-23 13:38:02 अंत में संशोधित करें: 2023-11-23 13:38:02
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मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति

अवलोकन

औसत रेखा क्रॉसिंग रणनीति एक ट्रेडिंग रणनीति है जो एक चलती औसत रेखा पर आधारित है। यह तेजी से चलती औसत रेखा और धीमी गति से चलती औसत रेखा के क्रॉसिंग का उपयोग करता है जो एक खरीद और बेचने के संकेत के रूप में कार्य करता है। यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब तेज औसत रेखा धीमी औसत रेखा को नीचे से तोड़ती है; जब तेज औसत रेखा धीमी औसत रेखा को नीचे से तोड़ती है, तो यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करती है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति में SMA फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है, जो एक निर्दिष्ट अवधि के लिए एक सरल चलती औसत की गणना करता है, जो एक तेज औसत और एक धीमी औसत के रूप में कार्य करता है। रणनीति की डिफ़ॉल्ट तेज औसत अवधि 18 दिन है, जिसे पैरामीटर द्वारा समायोजित किया जा सकता है।

क्रॉसओवर फ़ंक्शन का उपयोग क्रॉस सिग्नल का पता लगाने के लिए किया जाता है, जो एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है। क्रॉसओवर फ़ंक्शन का उपयोग क्रॉस सिग्नल का पता लगाने के लिए किया जाता है, जो एक बेच संकेत उत्पन्न करता है।

रणनीति ट्रैक सिग्नल और एग्जिट सिग्नल के माध्यम से स्वचालित ट्रेडिंग को लागू करती है। मल्टीहेड इनपुट तब ट्रिगर किया जाता है जब तेज औसत रेखा नीचे से धीमी औसत रेखा को तोड़ती है; खाली हेड इनपुट तब ट्रिगर किया जाता है जब तेज औसत रेखा ऊपर से धीमी औसत रेखा को तोड़ती है। इसी तरह के एग्जिट सिग्नल भी रिवर्स क्रॉसिंग पर उत्पन्न होते हैं।

श्रेष्ठता विश्लेषण

  • एक मजबूत प्रवृत्ति ट्रैकिंग क्षमता के साथ चलती औसत रेखा क्रॉसिंग का उपयोग करके मूल्य प्रवृत्तियों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करें
  • औसत रेखा रणनीति सरल, सीधा, स्पष्ट, और समझने में आसान है
  • विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित रणनीति को समायोजित करके औसत रेखा पैरामीटर को अनुकूलित करें
  • मानव हस्तक्षेप के बिना स्वचालित लेनदेन के लिए रणनीतियाँ, कम परिचालन लागत

जोखिम और समाधान

  • जब कीमतों में उतार-चढ़ाव होता है, तो कई बार अक्षम क्रॉस सिग्नल होते हैं, जो अक्सर व्यापार के जोखिम को जन्म देते हैं। इसे फ़िल्टर शर्तों को जोड़कर टाला जा सकता है।
  • पैरामीटर अनुकूलन पर ध्यान दें, क्योंकि विभिन्न पैरामीटरों का रणनीति के प्रदर्शन पर अधिक प्रभाव पड़ता है। आप पैरामीटर अनुकूलन को वापस ले सकते हैं, या अनुकूलन औसत रेखा को पेश कर सकते हैं।
  • एक निश्चित चूक संकेत का जोखिम है, जो अन्य संकेतकों के साथ या सहायक शर्तों के रूप में फ़िल्टर किया जा सकता है।
  • एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप-लॉस रणनीति शुरू की जा सकती है।

अनुकूलन दिशा

  • अनुकूलित औसत या गतिशील अनुकूलित औसत पैरामीटर को पेश किया जा सकता है, जिससे औसत पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित किया जा सके और बाजार का बेहतर पालन किया जा सके।
  • फ़िल्टरिंग की शर्तों को बढ़ाया जा सकता है ताकि कीमतों में उतार-चढ़ाव और अनिश्चित रुझान के दौरान गलत संकेतों से बचा जा सके। उदाहरण के लिए, ट्रेड वॉल्यूम फ़िल्टर की शुरुआत।
  • अन्य संकेतकों के साथ संयोजन किया जा सकता है, जैसे कि ब्रिन बेल्ट फ़िल्टर के रूप में या प्रवेश के लिए सहायक शर्तों के रूप में, रणनीति के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए।
  • स्टॉप लॉस रणनीति को लागू किया जा सकता है ताकि एकल नुकसान को स्वीकार्य सीमा के भीतर रखा जा सके।

संक्षेप

समानांतर क्रॉसिंग रणनीति एक अधिक क्लासिक और सरल ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह मुख्य रूप से ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में समानांतर क्रॉसिंग का उपयोग करता है, सिद्धांत सरल, सीधा और आसानी से समझने योग्य है, और पैरामीटर को बाजार के अनुकूल करने के लिए समायोजित किया जा सकता है। लेकिन कुछ कमियां भी हैं, जैसे कि झटके और रुझान परिवर्तन के प्रभाव के लिए अतिसंवेदनशीलता, लगातार संकेत, आदि। इन समस्याओं को फ़िल्टर, पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करने, स्टॉप लॉस आदि को जोड़कर सुधार किया जा सकता है। इस रणनीति में व्यापक अनुकूलन स्थान और दिशा है और यह मात्रात्मक व्यापार की बुनियादी रणनीतियों में से एक है।

रणनीति स्रोत कोड
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end: 2023-11-17 04:00:00
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//@version=3
strategy(title = "MA Close Strategy", shorttitle = "MA Close",calc_on_order_fills=true,calc_on_every_tick =true, initial_capital=21000,commission_value=.25,overlay = true,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

MASource   = input(defval = open, title = "MA Source")
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StartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
StartDay = input(1, "Backtest Start Day")
UseStopLoss = input(true,"UseStopLoss")
stopLoss = input(50, title = "Stop loss percentage(0.1%)") 

window() => time >=  timestamp(StartYear, StartMonth, StartDay,00,00) ? true : false

MA = sma(MASource,MaLength)

plot(MA, title = "Fast MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 50)

long = crossunder(MA, close)
short = crossover(MA, close)

if (long)
    strategy.entry("LongId", strategy.long, when = long)
    strategy.exit("ExitLong", from_entry = "LongId", when = short)

if (short)
    strategy.entry("ShortId", strategy.short, when = short)
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    strategy.exit("StopLoss", "LongId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)
    strategy.exit("StopLoss", "ShortId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)