मासिक समापन मूल्य और चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-11-23 17:09:01 अंत में संशोधित करें: 2023-11-23 17:09:01
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मासिक समापन मूल्य और चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

अवलोकन

इस रणनीति का उपयोग कर एक व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए चन्द्र रेखा के समापन मूल्य और चलती औसत के क्रॉसिंग. जब चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के ऊपर चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के ऊपर चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के ऊपर चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के नीचे चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन के समय चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा के समापन के समय चन्द्र रेखा के समापन मूल्य के पार चन्द्र रेखा

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति का मूल तर्क हैः

  1. गतिशील औसत के लिए आवधिक पैरामीटर दर्ज करें, SMA या ईएमए चुनें
  2. चलती औसत को प्रदर्शित करने के लिए चुन सकते हैं
  3. एक और स्टॉक के समापन मूल्य को सिग्नल के रूप में चुनें
  4. चन्द्र रेखा के समापन मूल्य और चलती औसत के संबंध के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल
    • बंद होने की कीमत पर चलती औसत रेखा, अधिक करें
    • समापन मूल्य के नीचे चलती औसत रेखा के माध्यम से, बियर

यह रणनीति चलती औसत रेखा की चिकनी विशेषताओं का उपयोग करती है, कीमतों के कुछ शोर को फ़िल्टर करती है और शेयरों की कीमतों के मध्य-अवधि के रुझानों को पकड़ती है। जब शेयरों की कीमतें औसत रेखा से ऊपर होती हैं, तो यह दर्शाता है कि शेयरों की कीमतें एक बैल बाजार की प्रवृत्ति बना रही हैं; जब शेयरों की कीमतें औसत रेखा से नीचे होती हैं, तो यह दर्शाता है कि शेयरों की कीमतों की प्रवृत्ति एक भालू बाजार में बदल रही है।

रणनीतिक लाभ

इस रणनीति के कुछ प्रमुख फायदे हैंः

  1. चंद्रमा के आंकड़ों का उपयोग करके, स्टॉक की कीमतों में मध्य और दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ने के लिए रात भर के शोर को फ़िल्टर करें
  2. अनुकूलन योग्य चलती औसत अवधि, विभिन्न शेयरों के लिए अनुकूलित पैरामीटर
  3. एक और स्टॉक को सिग्नल स्रोत के रूप में चुनना, स्थिरता में सुधार के लिए
  4. एडवांस्ड एंटी-रिपेंटिंग तकनीक का उपयोग करके, प्रभावी रूप से वापस जाने से बचें
  5. परीक्षण अनुकूलन के लिए एक वैकल्पिक समय चक्र इनपुट

कुल मिलाकर, रणनीति का ढांचा सरल और व्यावहारिक है और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से अधिकांश शेयरों पर लागू किया जा सकता है, विशेष रूप से मध्यम और दीर्घकालिक निवेशकों के लिए उपयुक्त है।

रणनीतिक जोखिम

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जो मुख्य रूप से निम्नलिखित पर केंद्रित हैंः

  1. मासिक डेटा अपडेट धीमा है, वास्तविक समय में मूल्य परिवर्तन को प्रतिबिंबित नहीं करता है
  2. कुछ देरी के साथ, शॉर्ट-लाइन ट्रेडिंग के अवसरों से चूक गए
  3. चलती औसत रेखा में विलंबता होती है, सिग्नल उत्पन्न करने का समय नियंत्रित नहीं किया जा सकता है
  4. गलत पैरामीटर चयन से अति-रक्षा या अवसरों की कमी हो सकती है

जोखिमों को कम करने के लिए, आप निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलन कर सकते हैंः

  1. कम समय सीमा के साथ तकनीकी संकेतक के साथ सहायक निर्णय
  2. सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए चलती औसत रेखा चक्र को समायोजित करें
  3. संकेत स्रोत के रूप में अधिक स्थिर संकेतों का उपयोग करना
  4. एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्थिति आकार को उचित रूप से समायोजित करें

रणनीति अनुकूलन दिशा

इस रणनीति में अनुकूलन के लिए काफी जगह है, जो मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित की जा सकती हैः

  1. लाभ को लॉक करने और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए अतिरिक्त स्टॉप-लॉस रणनीतियाँ
  2. KD, MACD, आदि जैसे अन्य संकेतकों के साथ संयोजन, ट्रेडिंग सिग्नल की सटीकता में सुधार
  3. मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके गतिशील रूप से अनुकूलित चल औसत पैरामीटर
  4. स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़े गए ताकि स्थिति प्रवृत्ति के साथ बदल जाए
  5. बाजार की स्थिति के लिए लचीला समायोजन के साथ बहु-हवा रूपांतरण सुविधा
  6. joining और कम समय सीमा के साथ K लाइनों, अधिक संवेदनशील लेनदेन के लिए

संक्षेप

मासिक समापन मूल्य और चलती औसत रेखा क्रॉसिंग रणनीति की समग्र अवधारणा स्पष्ट है, इसे आसानी से लागू किया जा सकता है, इसे पैरामीटर को समायोजित करके विभिन्न शेयरों पर लागू किया जा सकता है, विशेष रूप से मध्यम और लंबी लाइन निवेशकों के लिए उपयुक्त है। स्टॉप-लॉस, ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर और अन्य मॉड्यूल की निरंतर मजबूती के साथ, रणनीति को बेहतर प्रदर्शन करने की उम्मीद है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-11-16 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © universique

//@version=4
strategy("Monthly MA Close ", shorttitle="MMAC", overlay=true, default_qty_type =  strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
//MAY 6 2020 18:00

// No repaint function 
// Function to securely and simply call `security()` so that it never repaints and never looks ahead.
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on)
//sec10 = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, higherTf, data)

// ————— Converts current chart resolution into a float minutes value.
f_resInMinutes() => 
    _resInMinutes = timeframe.multiplier * (
      timeframe.isseconds ? 1. / 60             :
      timeframe.isminutes ? 1.                  :
      timeframe.isdaily   ? 60. * 24            :
      timeframe.isweekly  ? 60. * 24 * 7        :
      timeframe.ismonthly ? 60. * 24 * 30.4375  : na)
// ————— Returns the float minutes value of the string _res.
f_tfResInMinutes(_res) =>
    // _res: resolution of any TF (in "timeframe.period" string format).
    // Dependency: f_resInMinutes().
    security(syminfo.tickerid, _res, f_resInMinutes())

// —————————— Determine if current timeframe is smaller that higher timeframe selected in Inputs.
// Get higher timeframe in minutes.
//higherTfInMinutes = f_tfResInMinutes(higherTf)
// Get current timeframe in minutes.
currentTfInMinutes = f_resInMinutes()
// Compare current TF to higher TF to make sure it is smaller, otherwise our plots don't make sense.
//chartOnLowerTf = currentTfInMinutes < higherTfInMinutes

// Input
switch1=input(true, title="Show MA")
exponential = input(true, title="Exponential MA")
ticker = input(false, title="Other ticker MA")

tic_ma = input(title="Ticker MA", type=input.symbol, defval="BTC_USDT:swap")
res_ma = input(title="Time MA (W, D, [min])", type=input.string, defval="M")
len_ma = input(8, minval=1, title="Period MA")

ma_cus = exponential?f_secureSecurity(tic_ma, res_ma, ema(close,len_ma)) : f_secureSecurity(tic_ma, res_ma, sma(close,len_ma))
ma_long = exponential?f_secureSecurity(syminfo.tickerid, res_ma, ema(close,len_ma)) : f_secureSecurity(syminfo.tickerid, res_ma, sma(close,len_ma))

cl1 = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, 'M', close)
cl2 = f_secureSecurity(tic_ma, 'M', close)

// Input Backtest Range
showDate  = input(defval = false, title = "Show Date Range", type = input.bool)
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 1,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 1995, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1850)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1850)

// Funcion Example
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false       // create function "within window of time"

// Calculation
bullish_cross = ticker?cl2>ma_cus : cl1>ma_long
bearish_cross = ticker?cl2<ma_cus : cl1<ma_long

MAColor = bullish_cross ? color.green : bearish_cross ? color.red : color.orange

// Strategy
strategy.entry("long", strategy.long, when = window() and bullish_cross)
strategy.close("long", when = window() and bearish_cross)

// Output
plot(switch1?ma_long:na,color = MAColor,linewidth=4)

// Alerts
alertcondition(bullish_cross, title='Bullish', message='Bullish')
alertcondition(bearish_cross, title='Bearish', message='Bearish')