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स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट के साथ मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-21 15:52:57
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अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न अवधियों के मूविंग एवरेज की गणना करती है, स्वचालित ट्रेडिंग को लागू करने के लिए स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट पॉइंट सेट करती है। यह लंबी अवधि के मूविंग एवरेज के ऊपर चलने पर लंबी अवधि के मूविंग एवरेज के ऊपर जाता है, और लंबी अवधि के मूविंग एवरेज के नीचे जाने पर छोटी अवधि के मूविंग एवरेज के नीचे जाता है। इस बीच, यह जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट पॉइंट सेट करता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति चलती औसत क्रॉसओवर सिद्धांत पर आधारित है। यह एक साथ 9 दिन और 55 दिन के सरल चलती औसत दोनों की गणना करता है। जब 9-दिवसीय एमए 55-दिवसीय एमए से ऊपर पार करता है, तो यह संकेत देता है कि अल्पकालिक प्रवृत्ति ऊपर की ओर उलट गई है, इसलिए लंबी जाती है। जब 9-दिवसीय एमए 55-दिवसीय एमए से नीचे पार करता है, तो यह संकेत देता है कि अल्पकालिक प्रवृत्ति नीचे की ओर उलट गई है, इसलिए छोटी जाती है।

इस बीच, यह रणनीति स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट बिंदुओं को सेट करने के लिए एटीआर संकेतक का उपयोग करती है। एटीआर संकेतक बाजार में मूल्य अस्थिरता की डिग्री को माप सकता है। स्टॉप-लॉस बिंदु को बंद मूल्य माइनस एटीआर मूल्य पर सेट किया जाता है, इसलिए यह बाजार अस्थिरता के आधार पर उचित स्टॉप-लॉस सेट कर सकता है। टेक-प्रॉफिट बिंदु एक जोखिम-इनाम अनुपात का उपयोग करता है, जो यहां 2 पर सेट है - लाभ लें = बंद मूल्य + 2 * एटीआर मूल्य।

लाभ

यह निम्न लाभों के साथ एक बहुत ही सरल और व्यावहारिक अल्पकालिक व्यापारिक रणनीति है:

  1. चलती औसत क्रॉसओवर सिद्धांत को समझना और मास्टर करना आसान है।
  2. स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट का संयोजन जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है और व्यावहारिकता को बढ़ाता है;
  3. चलती औसत मापदंडों को विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल करने के लिए लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है;
  4. एटीआर स्टॉप-लॉस बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप-लॉस बिंदु निर्धारित कर सकता है, काफी बुद्धिमान;
  5. जोखिम-लाभ अनुपात को व्यक्तिगत जोखिम वरीयता के अनुसार समायोजित किया जा सकता है।

जोखिम

इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः

  1. चलती औसत क्रॉसओवर संकेतों में गलत ब्रेकआउट हो सकते हैं, जिससे गलत ट्रेड हो सकते हैं;
  2. गलत स्टॉप-लॉस या टेक-प्रॉफिट सेटिंग्स से नुकसान बढ़ सकता है या लाभ कम हो सकता है;
  3. अनुचित चलती औसत मापदंडों से बहुत अधिक ट्रेडिंग आवृत्ति या लेगिंग सिग्नल हो सकते हैं;
  4. गलत एटीआर पैरामीटर सेटिंग्स भी स्टॉप-लॉस बिंदुओं को बहुत करीब या बहुत दूर बना सकती हैं।

इन जोखिमों को मापदंडों, सख्त स्टॉप-लॉस और उचित स्थिति आकार को अनुकूलित करके कम किया जा सकता है।

अनुकूलन

इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. अनुकूलन उपकरण का उपयोग करने के लिए इष्टतम चलती औसत पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए;
  2. झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए चलती औसत क्रॉसओवर संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतक जोड़ें;
  3. अन्य प्रकार के चलती औसत, जैसे घातीय चलती औसत आदि का प्रयोग करें;
  4. स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट को अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए अनुकूलन में एटीआर पैरामीटर जोड़ने पर विचार करें।

निष्कर्ष

इस रणनीति का समग्र तर्क स्पष्ट और लागू करने में आसान है, विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए मास्टर करने के लिए उपयुक्त है। एक बुनियादी अल्पकालिक ट्रेडिंग रणनीति के रूप में, इसमें सरल संचालन और आसान अनुकूलन के फायदे हैं। जब COMPLETE या अन्य ढांचे के साथ संयुक्त होता है, तो इसे एक व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली बनने के लिए और बढ़ाया जा सकता है।

/*backtest
start: 2022-12-14 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MA Crossover Strategy with Stop-Loss and Take-Profit", overlay=true)

// Input for selecting the length of the moving averages
maShortLength = input(9, title="Short MA Length")
maLongLength = input(55, title="Long MA Length")

// Input for setting the risk-reward ratio
riskRewardRatio = input(2, title="Risk-Reward Ratio")

// Calculate moving averages
maShort = ta.sma(close, maShortLength)
maLong = ta.sma(close, maLongLength)

// Buy condition: 9-period MA crosses above 55-period MA
buyCondition = ta.crossover(maShort, maLong)

// Sell condition: 9-period MA crosses below 55-period MA
sellCondition = ta.crossunder(maShort, maLong)

// Set stop-loss and take-profit levels
atrValue = ta.atr(14)
stopLossLevel = close - atrValue  // Use ATR for stop-loss (adjust as needed)
takeProfitLevel = close + riskRewardRatio * atrValue  // Risk-reward ratio of 1:2

// Execute buy and sell orders with stop-loss and take-profit
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel, profit=takeProfitLevel)

// Plot moving averages on the chart
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")
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