चलती औसत के आधार पर रणनीति का अनुसरण करने वाला रुझान

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-18 12:23:59
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अवलोकन

यह रणनीति चलती औसत पर आधारित एक प्रवृत्ति के बाद की रणनीति है। यह प्रवृत्ति ट्रैकिंग के लिए ट्रेडिंग सिग्नल के कई सेट बनाने के लिए विभिन्न अवधियों की ईएमए लाइनों का उपयोग करती है। जब कीमत लंबी अवधि के चलती औसत से नीचे टूट जाती है, तो रणनीति धीरे-धीरे औसत लागत को कम करने के लिए लंबी स्थिति का निर्माण करेगी। रणनीति कम अवधि के चलती औसत के आधार पर स्टॉप लॉस की शर्तें भी निर्धारित करती है।

रणनीति तर्क

रणनीति व्यापार संकेतों के निर्माण के लिए विभिन्न अवधियों की 5 ईएमए लाइनों का उपयोग करती है, जो 10-दिवसीय, 20-दिवसीय, 50-दिवसीय, 100-दिवसीय और 200-दिवसीय ईएमए हैं। रणनीति पिरामिड ट्रेडिंग को लागू करने के लिए इन ईएमए लाइनों के साथ मूल्य संबंध के आधार पर 4 खरीद शर्तों को परिभाषित करती है।

जब कीमत 20-दिवसीय ईएमए से नीचे होती है जबकि 50-दिवसीय ईएमए से ऊपर होती है, तो पहला खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है। जब 50-दिवसीय ईएमए से नीचे होता है जबकि 100-दिवसीय ईएमए से ऊपर होता है, तो दूसरा खरीद संकेत ट्रिगर किया जाता है। तीसरा और चौथा खरीद संकेत तब ट्रिगर किया जाता है जब कीमत क्रमशः 100-दिवसीय ईएमए और 200-दिवसीय ईएमए से नीचे गिरती है। स्थिति का आकार भी क्रमिक रूप से qt1 से qt4 तक विस्तारित होता है।

बिक्री पक्ष पर, स्टॉप लॉस शर्तों के दो समूह हैं। पहला स्टॉप लॉस है जब कीमत 10-दिवसीय ईएमए से अधिक हो जाती है जबकि 10-दिवसीय ईएमए अन्य ईएमए लाइनों से ऊपर होती है। दूसरा समान है लेकिन यह तब बाहर निकलता है जब कीमत पिछले बंद से नीचे गिर जाती है। ये दोनों शर्तें रुझानों के दौरान अल्पकालिक लाभ सुनिश्चित करने के लिए हैं।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ दीर्घकालिक होल्ड के लिए बाजार के रुझानों को स्वचालित रूप से ट्रैक करने की क्षमता है। कई प्रवेश स्थितियों और प्रगतिशील स्थिति निर्माण का उपयोग करके, यह लगातार अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न करने के लिए लागत आधार को कम करता है। यह एकल प्रवेश मूल्य स्तर से जुड़े मूल्य निर्धारण जोखिम को भी विविधता देता है।

स्टॉप लॉस के पक्ष में, रणनीति लाभ लेने और आगे के नुकसान से बचने के लिए कम अवधि के मूविंग एवरेज टर्निंग पॉइंट्स को ट्रैक करती है। इससे डाउनसाइड जोखिम कम हो जाता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम लंबे समय तक चलने वाले समेकन या डाउनट्रेंड में फंस जाना है। जब समग्र बाजार एक रेंजिंग या डाउनस्ट्रीम चैनल में प्रवेश करता है, तो चलती औसत संकेत कम विश्वसनीय हो जाते हैं। इससे निरंतर लंबे निर्माण से निरंतर नुकसान हो सकता है।

एक और जोखिम बिंदु यह है कि चलती औसत हमेशा बारी को सटीक रूप से नहीं दर्शाती है। मूल्य अंतराल या विस्फोटक आंदोलनों के परिणामस्वरूप दोषपूर्ण संकेत हो सकते हैं। इसके लिए सत्यापन और अनुकूलन के लिए अतिरिक्त तकनीकी संकेतकों की आवश्यकता होती है।

अनुकूलन दिशाएँ

अन्य तकनीकी संकेतक जैसे वॉल्यूम या बोलिंगर बैंड्स को खरीद शर्तों में शामिल किया जा सकता है ताकि प्रविष्टि सटीकता में और सुधार किया जा सके।

बोलिंगर ऊपरी बैंड या प्रमुख समर्थन क्षेत्रों के आधार पर स्टॉप लॉस की दूसरी परतें भी जोड़ी जा सकती हैं। यह अनावश्यक छोटे स्टॉप से बचने में मदद करता है। ट्रेल कीमतों के लिए अनुकूलन स्टॉप लॉस को लागू करना लाभ की बेहतर सुरक्षा के लिए एक और वृद्धि क्षेत्र है।

निष्कर्ष

यह रणनीति एक चलती औसत प्रणाली के माध्यम से व्यापार के बाद प्रवृत्ति को लागू करती है। पिरामिड स्थिति निर्माण के माध्यम से, इसका उद्देश्य दोहरे स्टॉप लॉस तंत्र के साथ पूंजी संरक्षण सुनिश्चित करते हुए निरंतर रुझानों से अधिकतम रिटर्न प्राप्त करना है। यह आगे की ट्रैकिंग और लाइव परीक्षण के योग्य रणनीति है। पैरामीटर और मॉडल व्यावहारिक प्रदर्शन के आधार पर क्रमिक रूप से अनुकूलित किए जा सकते हैं।

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA_zorba1", shorttitle="zorba_ema", overlay=true)

// Input parameters
qt1 = input.int(5, title="Quantity 1", minval=1)
qt2 = input.int(10, title="Quantity 2", minval=1)
qt3 = input.int(15, title="Quantity 3", minval=1)
qt4 = input.int(20, title="Quantity 4", minval=1)
ema10 = ta.ema(close, 10)
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Date range filter
start_date = timestamp(year=2021, month=1, day=1)
end_date = timestamp(year=2024, month=10, day=27)
in_date_range = true

// Profit condition
profit_percentage = input(1, title="Profit Percentage")  // Adjust this value as needed

// Pyramiding setting
pyramiding = input.int(2, title="Pyramiding", minval=1, maxval=10)

// Buy conditions
buy_condition_1 = in_date_range and close < ema20 and close > ema50 and close < open and close < low[1]
buy_condition_2 = in_date_range and close < ema50 and close > ema100 and close < open and close < low[1]
buy_condition_3 = in_date_range and close < ema100 and close > ema200 and close < open and close < low[1]
buy_condition_4 = in_date_range and close < ema200 and close < open and close < low[1]

// Exit conditions
profit_condition = strategy.position_avg_price * (1 + profit_percentage / 100) <= close
exit_condition_1 = in_date_range and (close > ema10 and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]
exit_condition_2 = in_date_range and (close < ema10 and close[1] > ema10 and close < close[1] and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]

// Exit condition for when today's close is less than the previous day's low
//exit_condition_3 = close < low[1]

// Strategy logic
strategy.entry("Buy1", strategy.long, qty=qt1 * pyramiding, when=buy_condition_1)
strategy.entry("Buy2", strategy.long, qty=qt2 * pyramiding, when=buy_condition_2)
strategy.entry("Buy3", strategy.long, qty=qt3 * pyramiding, when=buy_condition_3)
strategy.entry("Buy4", strategy.long, qty=qt4 * pyramiding, when=buy_condition_4)

strategy.close("Buy1", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy2", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy3", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy4", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)

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