मूविंग एवरेज गोल्डन क्रॉस और डेड क्रॉस ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-08 15:23:33 अंत में संशोधित करें: 2023-12-08 15:23:33
कॉपी: 1 क्लिक्स: 601
1
ध्यान केंद्रित करना
1621
समर्थक

मूविंग एवरेज गोल्डन क्रॉस और डेड क्रॉस ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

इस रणनीति में 20 दिन की रेखा और 60 दिन की रेखा के चलती औसत के क्रॉसिंग का उपयोग किया जाता है, जो एक खरीद और बिक्री संकेत बनाता है। जब कीमत 20 दिन की रेखा को पार कर जाती है, तो अधिक करें; जब कीमत 20 दिन की रेखा को पार कर जाती है, तो ब्लीच। इसी तरह, जब कीमत 60 दिन की रेखा को पार करती है, तो एक खरीद और बिक्री संकेत भी बनता है। यह रणनीति एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है।

रणनीति सिद्धांत

  1. 20 दिन सरल चलती औसत और 60 दिन सरल चलती औसत की गणना करें
  2. 20 दिन की सीमा पार करने के बाद, अधिक करें
  3. जब समापन मूल्य ने 20 दिन की रेखा को तोड़ दिया, तो बेंच ने बंद कर दिया
  4. 60 दिन की सीमा पार करने के बाद अधिक करें
  5. जब समापन मूल्य 60 दिन की सीमा को पार कर गया, तो बेंचमार्क

ऊपर दिए गए ट्रेडिंग सिग्नल और नियम इस रणनीति को बनाते हैं। जब कीमत औसत से अधिक हो जाती है, तो यह संकेत देती है कि प्रवृत्ति शुरू हो गई है, और प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए अधिक किया जा सकता है; जब कीमत औसत से नीचे गिरती है, तो यह संकेत देती है कि प्रवृत्ति समाप्त हो गई है, और इस समय एक सामान्य स्थिति सही विकल्प है।

रणनीतिक लाभ

  1. द्विआधारी चलती औसत के संयोजन के साथ, रणनीति को अधिक स्थिर बनाया जाता है। 20 दिन की रेखा अल्पकालिक रुझान के अवसरों को तेजी से पकड़ती है; 60 दिन की रेखा कुछ अल्पकालिक बाजार के शोर को फ़िल्टर करती है और मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को बंद कर देती है।
  2. 2018 से, ताइवान के शेयर बाजार को चुना गया है, जो कि मुख्य भूमि के ए शेयरों, ताइवान के शेयरों की तुलना में अधिक पूर्ण है और रणनीति के प्रभाव को प्रदर्शित करता है।
  3. उचित स्टॉप और पोजीशन कंट्रोल सेट करें ताकि जोखिम को अधिकतम रूप से नियंत्रित किया जा सके

रणनीतिक जोखिम

  1. रणनीति केवल एक चलती औसत पर आधारित है, और जब बाजार में कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होती है, तो अधिक Whirlaway और विचलन उत्पन्न होता है।
  2. रणनीतियों को खरीदने / बेचने की संख्या और स्थिति के लिए अनुकूलित नहीं किया गया है, जिससे धन का अधिकतम उपयोग नहीं किया जा सकता है।
  3. यह रणनीति कीमतों में उतार-चढ़ाव के प्रति सममित प्रतिक्रिया देती है और बाजार की विभिन्न स्थितियों का सामना करने में असमर्थ है।

जोखिम समाधान:

  1. अन्य संकेतकों के संयोजन जैसे कि केडीजे, एमएसीडी आदि को जोड़ा जा सकता है, जिससे कई बार सत्यापन किया जा सकता है और गलत व्यापार से बचा जा सकता है।
  2. बाजार मूल्य, अस्थिरता और अन्य कारकों के आधार पर स्थिति और व्यापारिक पूंजी के उपयोग की दक्षता को अनुकूलित किया जा सकता है।
  3. बड़े पैमाने पर सूचकांक के विभिन्न चरणों के आधार पर असममित संचालन का उपयोग किया जा सकता है, जो स्पष्ट रुझानों के दौरान व्यापार को कम करने और स्थिति को बढ़ाने के लिए है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. ऑप्टिमाइज़ करें कि कितनी खरीदी और बेची गई है। स्टॉप लॉस सूचना के अनुसार स्थिति की संख्या को गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है।
  2. चलती औसत के लिए अनुकूलित दैनिक पैरामीटर. बेहतर पैरामीटर खोजने के लिए चरणबद्ध अनुकूलन, यादृच्छिक अनुकूलन, आदि का उपयोग किया जा सकता है।
  3. अतिरिक्त स्टॉप-लॉस रणनीतियाँ। एक स्टॉप-लॉस को स्थानांतरित करना या एक स्टॉप-लॉस को लटकाना, लाभ की बेहतर सुरक्षा कर सकता है।
  4. स्थिति प्रबंधन में वृद्धि। पूंजी के आकार और बाजार मूल्य के आकार के आधार पर गतिशील रूप से एकल लेनदेन की स्थिति को समायोजित करना।

संक्षेप

इस रणनीति के समग्र एक विशिष्ट दोहरी चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति है. मुख्य विचार प्रवृत्ति का पालन करना है, जब कीमत औसत को तोड़ती है, तो प्रवृत्ति की स्थिति स्थापित करना है. रणनीति सरल, व्यावहारिक और लागू करने में आसान है. इसके अलावा, कुछ अनुकूलन के लिए जगह है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस से बचाव, स्थिति प्रबंधन आदि के माध्यम से बेहतर रणनीति प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 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/
// © Astorhsu

//@version=5
strategy("Astor SMA20/60 TW", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
backtest_year = input(2018, title='backtest_year') //回測開始年分
backtest_month = input.int(01, title='backtest_month', minval=1, maxval=12) //回測開始月份
backtest_day = input.int(01, title='backtest_day', minval=1, maxval=31)  //回測開始日期
start_time = timestamp(backtest_year, backtest_month, backtest_day, 00, 00)  //回測開始的時間函數

//Indicators
sma20 = ta.sma(close,20)
sma60 = ta.sma(close,60)
plot(sma20, color=color.green, title="sma(20)")
plot(sma60, color=color.red, title="sma(60)")

//進場條件
longCondition = ta.crossover(close, ta.sma(close, 20))
if (longCondition) and time >= start_time
    strategy.entry("open long20", strategy.long, qty=1, comment="站上m20做多")


shortCondition = ta.crossunder(close, ta.sma(close, 20))
if (shortCondition) and time >= start_time
    strategy.close("open long20",comment="跌破m20平倉", qty=1)     
    
longCondition1 = ta.crossover(close, ta.sma(close, 60))
if (longCondition1) and time >= start_time
    strategy.entry("open long60", strategy.long, qty=1, comment="站上m60做多")


shortCondition1 = ta.crossunder(close, ta.sma(close, 60))
if (shortCondition1) and time >= start_time
    strategy.close("open long60",comment="跌破m60平倉", qty=1)