इंडेक्स मूविंग एवरेज क्लोज्ड ब्रेकआउट रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति सूचकांक चलती औसत रेखा की दिशा का आकलन करके बहु-अवकाश दिशा का निर्धारण करती है। जब सूर्य की रेखा मुख्य रूप से सूर्य की रेखा को निगलती है और लेनदेन की मात्रा बढ़ जाती है, तो अधिक संचालन किया जाता है। जब सूचकांक चलती औसत रेखा की दिशा में बदलाव होता है या सूर्य की रेखा को निगलती है, तो समतल संचालन किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
दो अलग-अलग मापदंडों का उपयोग करके, बाजार की प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करने के लिए एक सूचकांक चलती औसत रेखा। अल्पकालिक ईएमए लाइन को दीर्घकालिक ईएमए लाइन के ऊपर एक बहु-शीर्षक बाजार के रूप में माना जाता है, इसके विपरीत एक शून्य-शीर्षक बाजार है।
जब बाजार एक बहुमुखी स्थिति में होता है, तो एक बहुमुखी संकेत उत्पन्न होता है यदि सूर्य रेखा एक पूर्ववर्ती के लाइन को बड़े पैमाने पर खा जाती है, और व्यापार की मात्रा पूर्ववर्ती के लाइन से 1.2 गुना अधिक होती है। यह एक मजबूत बहुमुखी शक्ति को दर्शाता है, जो अधिक करने के लिए पीछा कर सकता है।
जब बाजार की प्रवृत्ति में बदलाव होता है, अर्थात जब अल्पकालिक ईएमए दीर्घकालिक ईएमए के नीचे होता है, तो मल्टीहेड फोर्स कम हो जाता है, तो इसे बराबरी पर रखा जाना चाहिए। या जब कैनियन मोटे तौर पर सूर्य की रेखा को निगलने की स्थिति में होता है, तो दिखाया गया है कि खाली हेड फोर्स भारित हो जाता है, इसे बराबरी पर भी रोक दिया जाना चाहिए।
श्रेष्ठता विश्लेषण
डबल ईएमए का उपयोग बाजार संरचना का आकलन करने के लिए किया जाता है, जो कि अधिक सटीक रूप से बाजार की स्थिति का आकलन करने में मदद करता है।
एकतरफा ताकतों के अचानक प्रवेश के लिए, एक बड़ी स्थिति को पकड़ने के लिए। फ़िल्टर को बढ़ाने के लिए, व्यापार की मात्रा को बढ़ाने के लिए, नकली तोड़फोड़ से बचने के लिए।
स्टॉप-लॉस तंत्र है. स्टॉप-लॉस के बिना स्टॉप-लॉस का उपयोग करने के लिए, बाजार संरचना को बदलने से स्लाइड-पॉइंट के नुकसान को कम किया जा सकता है, जो कि स्टॉप-लॉस की आवश्यकता नहीं है।
जोखिम विश्लेषण
डबल ईएमए निर्णय बाजार संरचना भी गलत निर्णय हो सकता है, जिससे बाजार से चूक या अराजकता हो सकती है। ईएमए चक्र पैरामीटर को उचित रूप से समायोजित किया जा सकता है।
इस प्रकार के लेन-देन के लिए, आप फ़िल्टर शर्तों को जोड़ सकते हैं ताकि गलत लेन-देन से बचा जा सके।
बिना स्टॉप-लॉस सेटिंग के अधिक नुकसान हो सकता है। ब्रेक-इव स्टॉप जैसे तरीकों का परीक्षण किया जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
अधिक सूचकांकों को जोड़कर यह निर्धारित किया जा सकता है कि यह कितना खाली है, जैसे कि एमएसीडी, ऊर्जा लहर, आदि।
यदि आवश्यक हो, तो कुछ हद तक स्टॉप लॉस जोड़ा जा सकता है।
ईएमए चक्र पैरामीटर को ट्रेडिंग किस्मों की विशेषताओं के आधार पर अनुकूलित किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति की समग्र सोच स्पष्ट और समझने में आसान है, सूचकांक का उपयोग करके औसत निर्णय की संरचना को स्थानांतरित करें, ब्रेकआउट को पकड़ने के लिए आकृति को गले लगाएं। निर्णय तर्क सरल है, व्यापार संकेत स्पष्ट हैं। लेकिन कैद होने का जोखिम भी है। आगे के अनुकूलन के साथ, बेहतर रिटर्न की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-11-06 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=5
// # ========================================================================= #
// # | STRATEGY |
// # ========================================================================= #
strategy(
title = "fpemehd Strategy001",
shorttitle = "f_001",
overlay = true,
default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
default_qty_value = 100,
initial_capital = 10000000,
currency = currency.USD,
slippage = 0,
commission_type = strategy.commission.cash_per_order,
commission_value = 0.01,
process_orders_on_close = true)
// # ========================================================================= #
// # | STRATEGY |
// # ========================================================================= #
// Inputs
I_start_date = input (defval = timestamp("20 Jan 1990 00:00 +0900"))
I_finish_date = input(defval = timestamp("20 Dec 2030 00:00 +0900"))
I_short_ema = input.int(defval = 15 , title = "Short EMA", minval = 1 , maxval = 300 , step = 1)
I_long_ema = input.int(defval = 30 , title = "Long EMA", minval = 1 , maxval = 300 , step = 1)
I_body = input.float(defval = 1 , title = "Size of Body", minval = 1 , maxval = 5 , step = 0.1)
time_cond = true
// Calculate Engulfing Candles
C_uptrend = false
C_downtrend = false
C_ema_short = ta.ema(source = close, length = I_short_ema)
C_ema_long = ta.ema(source = close, length = I_long_ema)
C_uptrend := close > C_ema_short and C_ema_short > C_ema_long
C_downtrend := close < C_ema_short and C_ema_short < C_ema_long
C_pre_body = math.abs(open[1]-close[1])
C_pre_body_ratio = (math.abs(open[1]-close[1])) / (math.abs(high[1]-low[1])) * 100
C_now_body = math.abs(open-close)
C_now_body_ratio = (math.abs(open-close)) / (math.abs(high-low)) * 100
C_bullish_engulfing = (open[1] > close[1] and open <= close) and (low < low[1] and high > high[1])
C_bearish_engulfing = (open[1] < close[1] and open >= close) and (low < low[1] and high > high[1])
C_avoid_doge = (C_pre_body_ratio > I_body and C_now_body_ratio > I_body) ? true : false
C_volume_filter = volume > volume[1] * 1.2
// Signals
long_signal = C_uptrend and C_bullish_engulfing and C_avoid_doge and C_volume_filter
close_signal = C_downtrend or C_bearish_engulfing
if long_signal and time_cond
strategy.entry(id = "Long", direction = strategy.long)
if close_signal and time_cond
strategy.close(id = "Long")