एक दोहरी चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
इस रणनीति में एक क्रॉस ऑफ द फास्ट मूविंग एवरेज और एक स्लो मूविंग एवरेज को खरीदा और बेचा जाता है। जब फास्ट मूविंग एवरेज नीचे से स्लो मूविंग एवरेज को तोड़ता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब फास्ट मूविंग एवरेज ऊपर से नीचे से स्लो मूविंग एवरेज को तोड़ता है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीति सिद्धांत
द्विआधारी ट्रेडिंग रणनीतियाँ दो अलग-अलग पैरामीटर सेट की चलती औसत की तुलना का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती हैं। एक तेजी से चलती औसत है, जिसमें छोटे पैरामीटर सेट होते हैं, जो मूल्य परिवर्तन को अधिक तेज़ी से पकड़ सकते हैं; दूसरा धीमी गति से चलती औसत है, जिसमें बड़े पैरामीटर सेट होते हैं, जो दीर्घकालिक रुझानों के लिए एक निर्णय सूचक के रूप में कार्य करते हैं। जब अल्पकालिक कीमतें लंबी अवधि की कीमतों की कीमतों की तुलना में अधिक होती हैं, तो तेजी से चलती औसत पर धीमी गति से चलती औसत को तोड़ने से एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; और जब अल्पकालिक कीमतें लंबी अवधि की कीमतों की प्रवृत्ति से कम होती हैं, तो धीमी गति से चलती औसत को तोड़ने से एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
विशेष रूप से, इस रणनीति में दो चलती औसत पैरामीटर दर्ज किए जाते हैं, जो तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत की गणना करते हैं। इसके बाद, दो चलती औसत रेखाओं को एक मूल्य चार्ट पर चित्रित किया जाता है, जिसमें तेजी से नीली रेखा नीली और धीमी गति से लाल होती है। जब तेज नीली रेखा नीचे से लाल रेखा को पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब तेजी से नीली रेखा ऊपर से नीचे से लाल रेखा को पार करती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। व्यापार के बाद, एक संकेत उत्पन्न होता है और संबंधित खरीद या बिक्री संचालन को निष्पादित किया जाता है। अंत में, स्टॉप लॉजिक को खरीदने के लिए सेट करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- ऑपरेशन सरल, समझने और लागू करने में आसान है।
- चलती औसत के लाभों का लाभ उठाएं और बड़े रुझानों के बाहर अल्पकालिक अवसरों का लाभ उठाएं।
- रणनीति पैरामीटर को विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए लचीला और अनुकूलित किया जा सकता है।
- विभिन्न समय चक्रों और किस्मों में इस्तेमाल किया जा सकता है।
- अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि लेनदेन की मात्रा, स्टोच सूचकांक आदि।
जोखिम विश्लेषण
एक समान दोहरी रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
- द्वि-समान रेखाओं के क्रॉसिंग में वक्रता और संरेखण के आघात प्रवृत्ति को प्रभावी रूप से फ़िल्टर करने में असमर्थ है, जिससे अधिक गलत संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
- जब कीमतें औसत रेखा के पास उतार-चढ़ाव करती हैं, तो अक्सर क्रॉस-आउट होता है, जिससे बहुत अधिक लेनदेन होता है।
- औसत रेखा पैरामीटर को गलत तरीके से सेट करना भी रणनीति को प्रभावित कर सकता है।
उपरोक्त जोखिमों को निम्न तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- औसत रेखा के पार होने पर मूल्य और औसत रेखा के बीच की दूरी का आकलन करें और शून्य संकेतों को फ़िल्टर करें जो दूरी के बहुत करीब हैं।
- अन्य सशर्त फ़िल्टर जोड़ें, जैसे कि लेन-देन की मात्रा में वृद्धि, स्टॉक इंडिकेटर आदि, ताकि अस्थिर क्षेत्रों में अमान्य व्यापार से बचा जा सके।
- विभिन्न औसत रेखा मापदंडों और उनके संयोजनों का परीक्षण करें और सर्वोत्तम मापदंडों का पता लगाएं।
अनुकूलन दिशा
द्वि-समान-रेखा रणनीतियों को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः
- लेन-देन की मात्रा में वृद्धि का निर्णय, कीमतों के क्रॉसिंग औसत के साथ लेनदेन की मात्रा में स्पष्ट वृद्धि होने पर संकेत उत्पन्न होता है।
- स्टोचैस्टिक ऑस्सिलेटर जैसे सहायक संकेतकों के साथ, ओवरबॉट ओवरसोल्ड क्षेत्र को गलत संकेतों से बचें।
- विभिन्न किस्मों और समय अवधि के लिए परीक्षण के लिए इष्टतम औसत पैरामीटर
- ट्रेंड को समझने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ें।
- डीपीएल और निर्णय वृक्ष मॉडल के संयोजन के साथ एक अनुकूली ट्रेडिंग प्रणाली का निर्माण करना।
संक्षेप
द्वि-समान-रेखा ट्रेडिंग रणनीति समग्र रूप से बहुत ही क्लासिक व्यावहारिक है। यह प्रवृत्ति ट्रैकिंग और अल्पकालिक मूल्य उलट के दो आयामों को जोड़ती है, जिससे रणनीति बड़े रुझानों को ट्रैक करने के साथ-साथ पलटाव के अवसरों को याद नहीं करती है। मॉडल और मापदंडों को अनुकूलित करके, अपने सरल दृश्य लाभ को बनाए रखते हुए, बेहतर रणनीति प्रदर्शन के लिए अधिक विश्वसनीय व्यापारिक संकेत प्राप्त किए जा सकते हैं। विभिन्न व्यापारी अपनी पसंद और बाजार की स्थिति के अनुसार रणनीति के विशिष्ट विवरण को समायोजित कर सकते हैं।
/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)
// Input parameters
fastLength = input(10, title="Fast MA Length")
slowLength = input(21, title="Slow MA Length")
stopLossPercent = input(1, title="Stop Loss Percentage")
// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)
// Plot the moving averages on the chart
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA")
// Define trading signals
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
// Execute trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
// Implement stop loss
strategy.exit("Stop Loss/Profit", from_entry="Long", loss=close * stopLossPercent / 100, profit=close * 2)
// Plot buy and sell signals on the chart
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)