डबल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
द्विआधारी चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति एक सामान्य मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह एक तेजी से चलती औसत और धीमी गति से चलती औसत के क्रॉसिंग का उपयोग करता है जो एक खरीद और बेचने के संकेत के रूप में कार्य करता है। जब तेजी से चलती औसत नीचे से धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब तेजी से चलती औसत ऊपर से नीचे से धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क दो चलती औसत के सेटों की गणना करना है, एक समूह तेजी से चलती औसत है, जिसका पैरामीटर 10 दिन है, और दूसरा समूह धीमी गति से चलती औसत है, जिसका पैरामीटर 30 दिन है। तेजी से चलती औसत मूल्य परिवर्तनों के लिए अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करता है, जबकि धीमी गति से चलती औसत अधिक दीर्घकालिक रुझान को दर्शाता है। जब तेजी से चलती औसत पर धीमी गति से चलती औसत को पार करना, जो दर्शाता है कि अल्पकालिक मूल्य लंबी अवधि के रुझान को तोड़ना शुरू कर रहा है, तो गोल्ड फोर्क सिग्नल में शामिल है, खरीदें; और जब तेजी से चलती औसत के नीचे धीमी गति से चलती औसत को पार करना, जो दर्शाता है कि अल्पकालिक मूल्य लंबी अवधि के रुझान को तोड़ना शुरू कर रहा है, तो यह एक मृत फोर्क सिग्नल में शामिल है, बेचें।
इस रणनीति में एक ही समय में एक स्टॉप और स्टॉप तंत्र सेट किया गया है। स्टॉप को खरीद मूल्य के एक निश्चित अनुपात से कम कीमत पर रोक दिया गया है; स्टॉप को खरीद मूल्य के एक निश्चित अनुपात से अधिक कीमत पर रोक दिया गया है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
दोहरी चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
विचार सरल, समझने और लागू करने में आसान है;
विभिन्न बाजारों के लिए अनुकूलन योग्य धीमी-धीमी औसत पैरामीटर;
इसमें स्टॉप और स्टॉप सेटिंग्स हैं जो नुकसान को सीमित करते हैं।
यह ट्रेंडिंग शहर और ब्लॉक शहर दोनों में अच्छा प्रदर्शन कर सकता है।
जोखिम विश्लेषण
दोहरी चलती औसत क्रॉसिंग रणनीतियों में निम्नलिखित जोखिम भी होते हैंः
द्वि-औसत क्रॉसिंग के संकेत के साथ, एक झूठी दरार के रूप में नुकसान का जोखिम हो सकता है;
स्टॉप लॉस और स्टॉप बैंडिंग पैरामीटर की गलत सेटिंग से अत्यधिक नुकसान हो सकता है या अपेक्षित लाभ कम हो सकता है;
केवल तकनीकी मापदंडों पर भरोसा करना, बुनियादी कारकों को ध्यान में नहीं रखना।
समाधान के लिएः
अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ मिलकर सिग्नल को फ़िल्टर करना;
परीक्षण और क्षति रोकथाम पैरामीटर का अनुकूलन;
मूलभूत विश्लेषण के साथ।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
विभिन्न मापदंडों के औसत संयोजनों का परीक्षण करना, सर्वोत्तम मापदंडों को खोजने के लिए;
झूठी सफलताओं से बचने के लिए मूल्य पुष्टि के संकेतकों को बढ़ाएं;
स्टॉपलॉस को गतिशील रूप से समायोजित करें ताकि स्टॉपलॉस अधिक अनुकूलित हो;
लेन-देन की मात्रा में परिवर्तन, लेन-देन की मात्रा में परिवर्तन जैसे संकेतकों के लिए अनुकूलन।
संक्षेप
द्विआधारी चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति समग्र रूप से एक सरल और व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। इसे समझना और लागू करना आसान है, स्थिर लाभ प्राप्त करना संभव है, और यह अधिकांश बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त है। पैरामीटर अनुकूलन, सिग्नल फ़िल्टरिंग और गतिशील स्टॉप को जोड़कर, रणनीति को अधिक विश्वसनीय और लाभदायक बनाया जा सकता है। यह मात्रात्मक ट्रेडिंग की बुनियादी रणनीतियों में से एक है, जिसे मास्टर करना और लागू करना उचित है।
/*backtest
start: 2023-01-12 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average Crossover", overlay=true)
// Define input parameters
fast_length = input(10, title="Fast MA Length")
slow_length = input(30, title="Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)
take_profit_percent = input(2.0, title="Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Entry conditions
long_condition = crossover(fast_ma, slow_ma)
short_condition = crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Plot moving averages on the chart
plot(fast_ma, title="Fast MA", color=color.blue)
plot(slow_ma, title="Slow MA", color=color.red)
// Strategy orders
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition)
// Set stop loss and take profit levels
stop_loss_price = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit_price = close * (1 + take_profit_percent / 100)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", stop=take_profit_price, limit=stop_loss_price)