20/50 ईएमए क्रॉस के साथ स्विंग ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-12 11:22:33
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अवलोकन

यह रणनीति 20 दिन के सरल चलती औसत (EMA20) और 50 दिन के सरल चलती औसत (EMA50) के स्वर्ण क्रॉस और डेथ क्रॉस की गणना करके प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करती है। जब EMA20 EMA50 के ऊपर पार करता है तो यह लंबा हो जाता है और जब EMA20 EMA50 के नीचे पार करता है तो यह छोटा हो जाता है। यह जोखिम और पुरस्कार को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और लाभ लेने के तंत्र का भी उपयोग करता है।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति के मुख्य संकेतक 20-दिवसीय ईएमए और 50-दिवसीय ईएमए हैं। ईएमए 20 अल्पकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है और ईएमए 50 मध्यमकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है। जब अल्पकालिक प्रवृत्ति मध्यमकालिक प्रवृत्ति से ऊपर जाती है, तो यह इंगित करता है कि बाजार गिरावट से बढ़ रहा है। लंबा जाना लाभ कमा सकता है। जब अल्पकालिक प्रवृत्ति मध्यमकालिक प्रवृत्ति से नीचे जाती है, तो यह इंगित करता है कि बाजार वृद्धि से गिरावट की ओर बढ़ रहा है। छोटा जाना लाभ कमा सकता है। इसलिए, ईएमए 20 और ईएमए 50 के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस संरचनाओं का उपयोग प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

विशेष रूप से, पहले 20-दिवसीय ईएमए और 50-दिवसीय ईएमए के मूल्यों की गणना करें। फिर चार्ट पर ईएमए 20 और ईएमए 50 के लाइन खंडों को प्लॉट करें। जब ईएमए 20 ईएमए 50 से ऊपर पार हो जाता है, तो लंबा हो जाता है। जब ईएमए 20 ईएमए 50 से नीचे पार हो जाता है, तो छोटा हो जाता है। एक ही समय में, स्टॉप लॉस प्रतिशत और जोखिम-लाभ अनुपात को स्टॉप लॉस मूल्य की गणना करने और लाभ मूल्य लेने के लिए इनपुट करें। यह प्रत्येक व्यापार के जोखिम और लाभ को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभ इस प्रकार हैंः

  1. प्रवेश के समय को निर्धारित करने के लिए ईएमए स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस का उपयोग करके प्रवृत्तियों के मोड़ को प्रभावी ढंग से पकड़ सकते हैं।
  2. लंबे और छोटे नियम स्पष्ट और सरल हैं, संचालन में आसान हैं।
  3. जोखिम-लाभ अनुपात को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट का उपयोग करें, जो स्थिर रिटर्न प्राप्त करने के लिए अनुकूल है।
  4. दीर्घकालिक पदों की आवश्यकता के बिना उच्च पूंजी उपयोग दक्षता।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैंः

  1. ईएमए के पास पिछड़े गुण हैं जो मूल्य उलट के सर्वोत्तम समय को याद कर सकते हैं।
  2. गलत स्टॉप-लॉस बिंदु सेटिंग्स अनावश्यक नुकसान का कारण बन सकती हैं।
  3. अचानक होने वाली घटनाएं ईएमए को गलत संकेत देने का कारण बन सकती हैं।
  4. बैकटेस्ट डेटा फिट होने का जोखिम। वास्तविक प्रदर्शन बैकटेस्ट परिणामों से भिन्न हो सकता है।

अनुकूलन

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए ईएमए के विभिन्न मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. सिग्नल फ़िल्टरिंग और सत्यापन के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करें।

  3. गतिशील रूप से स्टॉप लॉस और ले लाभ अनुपात को समायोजित करें। विभिन्न बाजार स्थितियों में विभिन्न अनुपातों को अपनाया जा सकता है।

  4. अचानक घटनाओं से प्रभावित होने की संभावना को कम करने के लिए रखरखाव अवधि को उचित रूप से छोटा करें।

निष्कर्ष

ईएमए गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस स्विंग ट्रेडिंग रणनीति सरल संकेतकों के माध्यम से प्रवेश समय निर्धारित करती है और स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट का उपयोग करके जोखिमों को नियंत्रित करती है। इसमें संचालन की उच्च आसानी है और सक्रिय अल्पकालिक ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है। लेकिन कुछ समस्याएं भी हैं जिन्हें पैरामीटर अनुकूलन, सिग्नल फ़िल्टरिंग और रणनीति के लाभ कारक को बढ़ाने के अन्य साधनों से और बेहतर बनाया जा सकता है।


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start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
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basePeriod: 1h
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*/

//@version=5
strategy("Swing Trading with 20/50 EMA Cross", shorttitle = "EMA Cross", overlay = true)

// Define input for stop-loss and take-profit levels
var float stopLossPct = input.float(1, title = "Stop Loss (%)") / 100
var float rewardRiskRatio = input.float(2, title = "Risk-Reward Ratio")
takeProfitPct = stopLossPct * rewardRiskRatio

// Calculate EMA values
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)

// Plot EMAs on the chart
plot(ema20, title = "20 EMA", color = color.blue)
plot(ema50, title = "50 EMA", color = color.red)

// Trading conditions
longCondition = ta.crossover(ema20, ema50)
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema50)

// Execute long and short trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition)

// Calculate stop-loss and take-profit levels based on risk-reward ratio
stopLossPrice = close * (1 - stopLossPct)
takeProfitPrice = close * (1 + takeProfitPct)

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)


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