गैलीलियो गैलीली की चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-18 12:07:07
टैगः

img

अवलोकन

गैलीलियो गैलीली की चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति चलती औसत पर आधारित एक ट्रेडिंग रणनीति है। यह एक निर्दिष्ट अवधि में घातीय चलती औसत (ईएमए) की गणना करके और ईएमए और मूल्य के बीच क्रॉसओवर की तुलना करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। बिक्री सिग्नल तब उत्पन्न होते हैं जब कीमत ऊपर से नीचे ईएमए से नीचे गिरती है, जबकि खरीद सिग्नल तब होते हैं जब कीमत नीचे से ऊपर की ओर ईएमए से ऊपर टूट जाती है।

रणनीति तर्क

गैलीलियो गैलीलियो की रणनीति का मूल घातीय चलती औसत (ईएमए) में निहित है। ईएमए एक प्रकार का चलती औसत है जो हाल की कीमतों पर अधिक वजन रखता है। इसका गणना सूत्र हैः

आज का ईएमए = (आज का समापन मूल्य × समतल कारक) + (कल का ईएमए × (1 − समतल कारक))

जहां समतल कारक α = (2/(अवधियों की संख्या + 1))

रणनीति गतिशील रूप से उपयोगकर्ता इनपुट अवधि मापदंडों के आधार पर ईएमए की गणना करती है। यह तब व्यापार संकेतों को निर्धारित करने के लिए मूल्य और ईएमए के बीच क्रॉसओवर की तुलना करता हैः

  1. जब कीमत ऊपर से नीचे की ओर ईएमए से नीचे गिरती है, तो शॉर्ट ट्रेडिंग के लिए एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

  2. जब कीमत नीचे से ईएमए के ऊपर टूट जाती है, तो लंबी ट्रेडिंग के लिए एक खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है।

यह रणनीति चार्ट पर ईएमए लाइन को भी दिखाती है, साथ ही साथ खरीदारी और बिक्री संकेतों को दर्शाने वाले तीर मार्कर भी।

लाभ विश्लेषण

गैलीलियो गैलीलियो की चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

  1. सरल तर्क जो समझने और लागू करने में आसान हो, शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त हो।
  2. ईएमए के उपयोग के द्वारा मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया।
  3. अतिशयोक्ति के बिना स्पष्ट क्रॉसओवर संकेत।
  4. ईएमए मापदंडों को समायोजित करके विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल होने की लचीलापन।
  5. परिभाषित प्रवेश और निकास संकेत जोखिम नियंत्रण प्रदान करते हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के संभावित जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. उच्च मूल्य अस्थिरता के दौरान अधिक झूठे संकेत हो सकते हैं। एक स्टॉप लॉस रणनीति अनुकूलन में मदद कर सकती है।
  2. एक एकल संकेतक पर निर्भरता मूल्य हेरफेर के लिए इसे कमजोर बनाती है। अतिरिक्त संकेतक मजबूती में सुधार कर सकते हैं।
  3. विलंब प्रभाव, विशेष रूप से अचानक घटनाओं के बाद.
  4. लंबे समय तक चलने वाले एकतरफा मूल्य रुझानों के अनुकूल होने में असमर्थता, चलती औसत रणनीतियों के बीच एक आम सीमा।

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति को अनुकूलित करने के कुछ तरीकेः

  1. झूठे संकेतों के प्रति अधिक मजबूती के लिए एक समग्र रणनीति बनाने के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें। उदाहरणों में मात्रा, प्रवृत्ति संकेत आदि शामिल हैं।

  2. एकल व्यापार हानि राशि को नियंत्रित करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लॉस या प्रतिशत आधारित स्टॉप लॉस जैसे स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।

  3. इष्टतम सेटिंग्स खोजने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों के साथ ईएमए का परीक्षण करें। अन्य चलती औसत प्रकारों का भी मूल्यांकन किया जा सकता है।

  4. आरंभिक मूल्य उलटों के बाद रिबाउंड को पकड़ने के लिए पुनः प्रवेश तर्क का आकलन करें, लाभप्रदता में सुधार करें।

निष्कर्ष

गैलीलियो गैलीली का चलती औसत क्रॉसओवर एक सरल लेकिन व्यावहारिक रणनीति है जिसमें स्पष्ट तर्क और आसान संचालन है। यह नौसिखिया क्वांट ट्रेडरों के लिए उपयुक्त है। निरंतर सुधार के साथ, इसका प्रदर्शन समय के साथ तेजी से बेहतर हो सकता है।


/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 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/
// © armigoldman

//@version=3
strategy(title="Galileo Galilei", shorttitle="Galileo Galilei", overlay=true, initial_capital = 100000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value = 100000)
len = input(11, minval=1, title="Length")
src = input(open, title="Source")
out = ema(src, len)
plot(out, title="EMA", color=yellow)
//last8h = highest(close, 8)
//lastl8 = lowest(close, 8)

//plot(last8h, color=red, linewidth=2)
//plot(lastl8, color=green, linewidth=2)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE

// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2020, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=12, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2021, title="To Year", minval=1970)

// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true


bearish = cross(close, out) == 1 and close[1] > close
bullish = cross(close, out) == 1 and close[1] < close

plotshape(bearish, color=white, style=shape.arrowdown, text="BEAR", location=location.abovebar)
plotshape(bullish, color=white, style=shape.arrowup, text="BULL", location=location.belowbar)

buy = if cross(close, out) == 1 and close[1] < close
    strategy.entry("BUY", strategy.long, when=time_cond)
        //strategy.close_all(when=bearish)
        // strategy.exit("exit", "Long", profit =, loss = 35)


sell = if cross(close, out) == 1 and close[1] > close
    strategy.entry("SELL", strategy.short, when=time_cond)
        //sell = if bearish
        //strategy.close_all(when=bullish)
        // strategy.exit("exit", "Long", profit = bullish, loss = 100)

profit = strategy.netprofit
if not time_cond
    strategy.close_all()

//plotshape(true, style=shape.triangleup, location=location.abovebar)


अधिक