चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-06 16:58:20
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अवलोकन

यह चलती औसत क्रॉसओवर पर आधारित एक प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति है। यह अलग-अलग अवधि के साथ दो चलती औसत का उपयोग करता है। जब छोटी अवधि चलती औसत लंबी अवधि चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह लंबी जाती है। जब छोटी अवधि चलती औसत लंबी अवधि चलती औसत से नीचे जाती है, तो यह छोटी जाती है। यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति अनुसरण रणनीति है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति 20 अवधि और 50 अवधि के मूविंग एवरेज का उपयोग करती है। यह पहले इन दो मूविंग एवरेज की गणना करता है, फिर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए उनके बीच क्रॉसओवर बिंदुओं की पहचान करता है। जब 20 अवधि का मूविंग एवरेज 50 अवधि के मूविंग एवरेज से ऊपर जाता है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है। जब 20 अवधि का मूविंग एवरेज 50 अवधि के मूविंग एवरेज से नीचे जाता है, तो यह एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है। इसलिए इस रणनीति का मूल तर्क बाजार की प्रवृत्ति में मोड़ बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए दो मूविंग एवरेज के बीच क्रॉसओवर को ट्रैक करना है।

ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के बाद, रणनीति फिक्स्ड स्टॉप लॉस के साथ ऑर्डर देगी और लाभ मार्जिन लेगी। उदाहरण के लिए, खरीदने के बाद, यह 0.4% स्टॉप लॉस और 0.7% ले लाभ सेट करेगी। स्टॉप लॉस और ले लाभ सेट करके, यह व्यक्तिगत ट्रेडों के जोखिम और लाभ को नियंत्रित करती है।

रणनीति के फायदे

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

सरल और स्पष्ट संचालन तर्क, समझने और लागू करने में आसान
बाजार के रुझान के मोड़ को विश्वसनीय रूप से पकड़ें
एकल व्यापार जोखिम को अच्छी तरह से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ सेट करें

रणनीति के जोखिम

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

अधिक झूठे संकेत जब बाजार में कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होती है
बाजार के शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने में विफल, फंसने की प्रवृत्ति
स्टॉप लॉस और ले लाभ मार्जिन सभी उत्पादों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, अनुकूलन की जरूरत है

विरोधी उपाय:

झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए चलती औसत अवधि का अनुकूलन करें
फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतक जोड़ें
स्टॉप लॉस और ले लाभ मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए चलती औसत अवधि का अनुकूलन करें
फ़िल्टर संकेतों के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे संकेतक जोड़ें
विशिष्ट उत्पादों पर स्टॉप लॉस और लाभ मार्जिन का परीक्षण और अनुकूलन करें
फिक्स्ड स्टॉप लॉस और डायनेमिक में लाभ लेने के लिए बदलें
स्वचालित रूप से इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए मशीन सीखने के एल्गोरिदम जोड़ें

सारांश

कुल मिलाकर यह एक सरल और प्रभावी प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह चलती औसत क्रॉसओवर का उपयोग करके प्रवृत्ति मोड़ बिंदुओं को पकड़ता है और स्टॉप लॉस और ले लाभ के माध्यम से जोखिम को नियंत्रित करता है। यह रणनीति उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जिनके पास प्रवृत्ति निर्णय पर उच्च आवश्यकताएं नहीं हैं। मापदंडों और मॉडल पर आगे अनुकूलन बेहतर रणनीति प्रदर्शन का कारण बन सकता है।

]

/*backtest
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*/

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strategy("QUANT", overlay=true)
lenght1 = input(20)
lenght2 = input(50)


ema1 = ta.ema(close, lenght1)
ema2 = ta.ema(close, lenght2)
plot(ema1, color=color.black)
plot(ema2, color=color.red)

long = ta.crossover(ema1, ema2)

SL = 0.004
TP = 0.007

if long == true
    strategy.entry("Compra Call", strategy.long)
longstop=strategy.position_avg_price*(1-SL)
longprofit=strategy.position_avg_price*(1+TP)
strategy.exit("Venta Call", stop=longstop, limit=longprofit)

short = ta.crossover(ema2, ema1)

if short == true
    strategy.entry("Compra Put", strategy.short)
shortstop=strategy.position_avg_price*(1+SL)
shortprofit=strategy.position_avg_price*(1-TP)
strategy.exit("Venta Put", stop=shortstop, limit=shortprofit)

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