दोहरी चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-04 15:03:14
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अवलोकन

यह रणनीति खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए सरल चलती औसत क्रॉसओवर और औसत सच्ची सीमा संकेतक का उपयोग करती है। यह प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों से संबंधित है। यह मुख्य रूप से प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए 50-दिवसीय और 100-दिवसीय चलती औसत क्रॉसओवर का उपयोग करता है और जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए एटीआर के आधार पर स्टॉप लॉस सेट करता है।

रणनीति तर्क

50-दिवसीय सरल चलती औसत SMA1 और 100-दिवसीय सरल चलती औसत SMA2 की गणना करें
जब SMA1 SMA2 से पार होता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब SMA1 SMA2 से नीचे पार करता है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
14 दिन के एटीआर की गणना करें
एटीआर को एक सेट कारक से गुणा करके स्टॉप लॉस बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है
जब एक खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है, तो समापन मूल्य माइनस स्टॉप लॉस बिंदु स्टॉप लॉस बिक्री बिंदु है। जब एक बिक्री संकेत ट्रिगर किया जाता है, तो समापन मूल्य प्लस स्टॉप लॉस बिंदु स्टॉप लॉस खरीद बिंदु है।

यह देखा जा सकता है कि यह रणनीति मुख्य रूप से चलती औसत की प्रवृत्ति न्याय क्षमता और एटीआर की जोखिम नियंत्रण क्षमता पर निर्भर करती है। तर्क सरल और समझने और लागू करने में आसान है।

लाभ

सरल तर्क लागू करने में आसान, शुरुआती के लिए उपयुक्त
चलती औसत प्रभावी रूप से रुझानों का पता लगा सकती है
एटीआर स्टॉप लॉस व्यक्तिगत ब्लैक स्वान घटनाओं से नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है
मापदंडों को विभिन्न बाजार वातावरण के लिए आसानी से समायोजित किया जा सकता है

जोखिम

कई झूठे संकेत रेंज-बाउंड बाजारों के दौरान ट्रिगर किए जा सकते हैं, रिवर्स पॉइंट्स को याद करते हुए
एटीआर तेजी से बदलते बाजारों के प्रति पर्याप्त संवेदनशीलता से प्रतिक्रिया नहीं कर सकता है, जिससे अपेक्षित से अधिक नुकसान हो सकता है
पैरामीटर सेटिंग्स और एटीआर गुणक अनुभव पर निर्भर करते हैं। अनुचित सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं
दोहरी चलती औसत के अपने आप में विलंब प्रभाव है, मोड़ बिंदुओं को याद कर सकते हैं

जोखिम प्रबंधन:

संकेतक को अधिक संवेदनशील बनाने के लिए चलती औसत अवधि को छोटा करना
अधिक लचीले स्टॉप लॉस के लिए एटीआर गुणक को गतिशील रूप से समायोजित करें
झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतक जोड़ें
बड़े समय-सीमा संरचना के आधार पर कार्य करें

अनुकूलन दिशाएँ

चलती औसत के अन्य प्रकार का प्रयास करें, जैसे ईएमए जो बेहतर फ़िल्टर करते हैं
एटीआर को बदलने के लिए केल्टनर चैनलों आदि के साथ गतिशील स्टॉप लॉस पर विचार करें
फ़िल्टर संकेतों के लिए वॉल्यूम जैसे सहायक संकेतक जोड़ें
एलियट तरंगों, समर्थन प्रतिरोध आदि जैसी अवधारणाओं के साथ प्रवृत्ति प्रमुख बिंदुओं की पहचान करें।

सारांश

यह एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है, जो जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए प्रवृत्ति की दिशा और एटीआर स्टॉप लॉस निर्धारित करने के लिए चलती औसत का उपयोग करती है। तर्क सरल और समझने में आसान है। लेकिन इसमें कुछ पिछड़ने और झूठे संकेत जोखिम हैं। रणनीति को अधिक अनुकूल बनाने के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग, संकेतक अनुकूलन, अधिक कारकों को शामिल करने आदि के माध्यम से सुधार किया जा सकता है। कुल मिलाकर यह रणनीति शुरुआती अभ्यास और अनुकूलन के लिए उपयुक्त है, लेकिन वास्तविक व्यापार में इसे लागू करते समय सावधान रहने की आवश्यकता है।

/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMA and ATR Strategy", overlay=true)

// Step 1. Define strategy settings
lengthSMA1 = input.int(50, title="50 SMA Length")
lengthSMA2 = input.int(100, title="100 SMA Length")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.int(4, title="ATR Multiplier")

// Step 2. Calculate strategy values
sma1 = ta.sma(close, lengthSMA1)
sma2 = ta.sma(close, lengthSMA2)
atr = ta.atr(atrLength)

// Step 3. Output strategy data
plot(sma1, color=color.blue, title="50 SMA")
plot(sma2, color=color.red, title="100 SMA")

// Step 4. Determine trading conditions
longCondition = ta.crossover(sma1, sma2)
shortCondition = ta.crossunder(sma1, sma2)

longStopLoss = close - (atr * atrMultiplier)
shortStopLoss = close + (atr * atrMultiplier)

// Step 5. Execute trades based on conditions
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Sell", "Buy", stop=longStopLoss)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Buy", "Sell", stop=shortStopLoss)

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