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चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-03 16:22:18
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अवलोकन

यह चलती औसत क्रॉसओवर संकेतों पर आधारित एक प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति है। जब तेजी से चलती औसत नीचे से धीमी गति से चलती औसत से ऊपर पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेजी से चलती औसत ऊपर से धीमी गति से चलती औसत से नीचे पार करती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति दो चलती औसत का उपयोग करती है, एक 20-अवधि सरल चलती औसत और एक 30-अवधि सरल चलती औसत। जब 20-अवधि एमए 30-अवधि एमए के ऊपर पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब 20-अवधि एमए 30-अवधि एमए के नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत ट्रिगर किया जाता है।

चलती औसत खुद प्रवृत्ति संकेतक के रूप में कार्य करते हैं, प्रभावी रूप से बाजार की प्रवृत्ति दिशा को चित्रित करते हैं। क्रॉसओवर सिद्धांत रणनीति को समय पर प्रवृत्ति उलट बिंदुओं को पकड़ने और व्यापार संकेत उत्पन्न करने की अनुमति देता है। 20 दिन और 30 दिन की अवधि को शोर के प्रति बहुत संवेदनशील होने के बिना बाजार की प्रवृत्ति को प्रतिबिंबित करने के लिए उपयुक्त रूप से सेट किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

  1. तर्क सरल और स्पष्ट है, समझने और लागू करने में आसान है, शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है;
  2. प्रवृत्ति के अनुसार व्यापार करने से विपरीत प्रवृत्ति की स्थिति और अनावश्यक हानि से बचा जाता है;
  3. चलती औसत में बाजार शोर को दूर करने और झूठे संकेतों से बचने के लिए फ़िल्टरिंग प्रभाव होता है।
  4. पैरामीटर सेटिंग्स बहुत अधिक संवेदनशीलता पैदा नहीं करने के लिए उचित हैं।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिमों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. बाजार समेकन के दौरान अक्सर स्टॉप लॉस ऑर्डर ट्रिगर किए जा सकते हैं जब चलती औसत क्रॉसओवर अक्सर होती है;
  2. मजबूत रुझानों के दौरान चलती औसत की पिछड़ी प्रकृति के कारण कुछ लाभों का अभाव;
  3. अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स स्थिरता को प्रभावित कर सकती हैं।

समाधान:

  1. घुमावदार औसत अवधि को समायोजित करें, वक्रों को चिकना करने और क्रॉसओवर आवृत्ति को कम करने के लिए त्रिकोण घुमावदार औसत आदि का उपयोग करें;
  2. प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए अन्य संकेतकों का प्रयोग करें, समेकन के दौरान व्यापार से बचें;
  3. सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।

अनुकूलन दिशाएँ

रणनीति को अनुकूलित करने के लिए मुख्य पहलूः

  1. विभिन्न प्रकार के चलती औसत, जैसे भारित चलती औसत, त्रिकोणीय चलती औसत आदि का परीक्षण करें।
  2. समेकन के दौरान संकेतों से बचने के लिए अन्य तकनीकी संकेतक जोड़ें;
  3. प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए एलीट तरंगों, चैनल सिद्धांत जैसी अन्य विश्लेषण तकनीकों को शामिल करें;
  4. गतिशील रूप से मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को अपनाना;
  5. धन प्रबंधन को परिष्कृत करने के लिए क्वांट टूल का उपयोग करें और स्टॉप लॉस/लाभ लेने की तकनीक लागू करें।

निष्कर्ष

चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली एक सरल और प्रभावी प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है, शुरुआती लोगों के लिए सीखने के लिए बहुत उपयुक्त है। यह चलती औसत क्रॉसओवर और प्रवृत्ति के साथ व्यापार से लाभ के आधार पर व्यापार संकेत उत्पन्न करता है। रणनीति को अधिक स्थिर और कुशल बनने के लिए कई तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता है।

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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gliese581d

//@version=4
strategy(title="Moving Averages Testing", overlay=true, precision=2, calc_on_every_tick=false, max_bars_back=5000, pyramiding=2,  
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//SETTINGS

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//MOVING AVERAGES

ma_1 = ma1_type == "EMA" ? ema(close, ma1_len) : sma(close, ma1_len)
ma_2 = ma2_type == "EMA" ? ema(close, ma2_len) : sma(close, ma2_len)


//STRATEGY

//trade entries
long_entry = long_cond == "price x MA1" ? crossover(close, ma_1) : long_cond == "price x MA2" ? crossover(close, ma_2) : long_cond == "MA1 x MA2" ? crossover(ma_1, ma_2) : false
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start_month = input(defval=4, title="Strategy Start Month", type=input.integer, minval=1, maxval=12, step=1)
start_year = input(defval=2018, title="Strategy Start Year", type=input.integer, minval=2000, maxval=2025, step=1)
end_month = input(defval=12, title="Strategy End Month", type=input.integer, minval=1, maxval=12, step=1)
end_year = input(defval=2020, title="Strategy End Year", type=input.integer, minval=2000, maxval=2025, step=1)

in_time =true

strategy.entry("Long", strategy.long, when=longs_on and in_time and long_entry)
strategy.close("Long", when=longs_on and not shorts_on and short_entry)

strategy.entry("Short", strategy.short, when=shorts_on and in_time and short_entry)
strategy.close("Short", when=shorts_on and not longs_on and long_entry)


//PLOTTING

//color background
last_entry_was_long = nz(barssince(long_entry)[1], 5000) < nz(barssince(short_entry)[1], 5000)
bgcol = (longs_on and last_entry_was_long) ? color.green : (shorts_on and not last_entry_was_long) ? color.red : na
bgcolor(color=bgcol, transp=90)

plot((long_cond == "price x MA1" or long_cond == "MA1 x MA2") or (short_cond == "price x MA1" or short_cond == "MA1 x MA2") ? ma_1 : na, color=color.blue)
plot((long_cond == "price x MA2" or long_cond == "MA1 x MA2") or (short_cond == "price x MA2" or short_cond == "MA1 x MA2") ? ma_2 : na, color=color.black)
plotshape(long_entry, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(short_entry, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)
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