मूविंग एवरेज गोल्डन क्रॉस और डेड क्रॉस पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
एक चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति जो एक क्रॉसिंग की गणना करके खरीद और बेचने के संकेत उत्पन्न करती है। जब यह धीमी रेखा को पार करता है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है; जब यह धीमी रेखा को पार करता है, तो यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है। यह रणनीति सरल और व्यावहारिक है और मध्यम-लघु रेखा ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति दो चलती औसत, तेज और धीमी रेखाओं का उपयोग करती है। तेज रेखा पैरामीटर EMAfastLength डिफ़ॉल्ट 9 दिन की रेखा है, धीमी रेखा पैरामीटर EMAslowLength डिफ़ॉल्ट 26 दिन की रेखा है। बाजार में खरीदने और बेचने के संकेतों का न्याय करने के लिए दो ईएमए लाइनों के क्रॉसिंग की गणना करेंः
- जब तेज रेखा नीचे से ऊपर की ओर धीमी रेखा को तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
- जब तेज रेखा ऊपर से नीचे की ओर गिरती है तो धीमी रेखा को तोड़ देती है और बेचने का संकेत देती है।
विशिष्ट ट्रेडिंग सिग्नल और रणनीति नियम इस प्रकार हैंः
- जब तेज रेखा पर धीमी रेखा पार करते हैं, तो अधिक प्रवेश करें; जब तेज रेखा के नीचे धीमी रेखा पार करते हैं, तो समतल स्थिति से बाहर निकलें।
- अधिक स्टॉप मूल्य का लक्ष्य प्रतिशत (डिफ़ॉल्ट 0.15%) है, यानी जब यह 15% तक बढ़ जाता है तो यह बंद हो जाता है।
- स्टॉप लॉस प्रतिशत (डिफ़ॉल्ट 0.20%) है, जो 20% की गिरावट के बाद बंद हो जाता है।
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तो यह एक ऐसी रणनीति है जो दो चलती औसत के बीच एक गोल्डफ़ॉर्क और एक डेडफ़ॉर्क होने पर ट्रेडिंग करती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
- रणनीति सरल और समझने में आसान है।
- चलती औसत के अनुप्रयोग ने कुछ बाजार के शोर को फ़िल्टर कर दिया, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल अधिक सटीक हो गए।
- व्यापार के नियम स्पष्ट हैं और एक स्पष्ट स्टॉप-स्टॉप-लॉस रणनीति है।
- परीक्षण मापदंडों को विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल करने के लिए लचीला बनाया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
- मूविंग एवरेज अपने आप में एक लेगिंग है, जो कीमतों के अल्पकालिक परिवर्तनों को याद कर सकता है, जिससे यह विक्रय बिंदुओं के लिए सटीक नहीं हो सकता है।
- अलग-अलग चक्रों के लिए चलती औसत पैरामीटर, गलत संकेत उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे नुकसान होता है।
- केवल कुछ मापदंडों पर निर्भर करता है, इस रणनीति में उच्च सुपर-पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता होती है, जो कि सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने की आवश्यकता होती है।
- यह रणनीति कुछ विशिष्ट बड़े पैमाने के रुझानों में विफल हो सकती है।
जोखिम को कम करने के लिए, बहुत सारे परीक्षणों की आवश्यकता होती है, जैसे कि चलती औसत अवधि, व्यापार प्रकार, स्टॉप-लॉस अनुपात आदि जैसे पैरामीटर जो जोखिम के लिए अनुकूलित किए जा सकते हैं।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति का चलती औसत क्रॉसिंग विचार सरल और व्यावहारिक है और इसे निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- चलती औसत के प्रकार को बदलनाः ईएमए के अलावा, एसएमए, एलडब्ल्यूएमए, एचएमए और अन्य प्रकारों का परीक्षण किया जा सकता है।
- अन्य सूचकांकों को जोड़ेंः आरएसआई, एमएसीडी आदि के साथ समय व्यापार।
- ऑटो-ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटरः ईएमए के दो चक्र पैरामीटरों के लिए एक स्वचालित ऑप्टिमाइज़ेशन खोज, जो कि सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन की तलाश में है।
- रुझान फ़िल्टरिंगः बड़े स्तर पर रुझानों के आधार पर चयनित रूप से व्यापार करें।
- स्टॉप-स्टॉप-लॉस रणनीति का अनुकूलनः निश्चित प्रतिशत स्टॉप-स्टॉप-लॉस के तरीके में सुधार, ताकि यह अधिक प्रभावी हो सके।
इन अनुकूलन परीक्षणों के माध्यम से, रणनीतियों की वास्तविक युद्ध प्रभावशीलता और स्थिरता में काफी सुधार किया जा सकता है।
संक्षेप
चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति विचार सरल है, और वास्तविक अनुप्रयोगों को लगातार अनुकूलन की आवश्यकता है। यह रणनीति अपने व्यापारिक संकेतों के निर्माण के तर्क और बुनियादी व्यापार नियमों को देती है, जिसके आधार पर इसे एक व्यावहारिक मात्रात्मक रणनीति बनाने के लिए काफी अनुकूलित किया जा सकता है। चलती औसत का अनुप्रयोग हमें रणनीति विचार भी प्रदान करता है, जिसके आधार पर हम नवाचार और सुधार कर सकते हैं।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("EMA Cross by MarketAlpha", overlay=true)
EMAfastLength = input(defval = 9, minval = 2)
EMAslowLength = input(defval = 26, minval = 2)
Targetpercentage = input(defval = 0.15, title = "Profit Target in percentage", minval = 0.05)
StopLosspercentage = input(defval = 0.20, title = "Stop Loss in percentage", minval = 0.05)
profitpoints = close*Targetpercentage
stoplosspoints = close*StopLosspercentage
price = close
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2000)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
emafast = ema(price, EMAfastLength)
emaslow = sma(price, EMAslowLength)
plot(emafast,color=green)
plot(emaslow,color=red)
enterLong() => crossover(emafast, emaslow)
strategy.entry(id = "MarketAlpha Long", long = true, when = window() and enterLong())
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "MarketAlpha Long", profit = profitpoints,loss = stoplosspoints)
enterShort() => crossunder(emafast, emaslow)
strategy.entry(id = "MarketAlpha Short", long = false, when = window() and enterShort())
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "MarketAlpha Short", profit = profitpoints,loss = stoplosspoints)