चलती औसत टर्निंग पॉइंट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-29 11:15:42
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अवलोकन

मूविंग एवरेज टर्निंग प्वाइंट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति एक क्लासिक तकनीकी संकेतक रणनीति है। इस रणनीति का मुख्य विचार विभिन्न अवधियों के मूविंग एवरेज को मिलाकर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करना और मूविंग एवरेज टर्निंग प्वाइंट का उपयोग करके व्यापार निकास को और अनुकूलित करना है। यह रणनीति विभिन्न समय सीमाओं और उत्पादों के लिए उपयुक्त है और स्थिर रिटर्न प्राप्त कर सकती है।

रणनीतिक सिद्धांत

यह रणनीति मुख्य रूप से दो चलती औसत का उपयोग करती है, एक के साथ एक छोटी अवधि के रूप में तेजी से रेखा और दूसरे के साथ एक लंबी अवधि के रूप में धीमी रेखा। जब तेजी से रेखा धीमी रेखा को ऊपर की ओर तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेजी से रेखा धीमी रेखा को नीचे की ओर तोड़ती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। यह क्लासिक चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति का ट्रेडिंग सिग्नल जनरेशन तंत्र है।

इसके अलावा, रणनीति चलती औसत के मोड़ बिंदुओं का उपयोग करके ट्रेडों से बाहर निकलती है। जब फास्ट लाइन बढ़ती से गिरती है, तो लंबी स्थिति बाहर निकल जाएगी। जब फास्ट लाइन गिरती से बढ़ती हो जाती है, तो छोटी स्थिति बाहर निकल जाएगी। चलती औसत मोड़ बिंदु अल्पकालिक बाजार उलट बिंदुओं को पकड़ सकते हैं, जो रणनीति को समय में नुकसान को काटने या लाभ लेने में मदद करता है, जिससे समग्र रिटर्न में सुधार होता है।

लाभ विश्लेषण

मूविंग एवरेज टर्निंग प्वाइंट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

लागू करने के लिए सरल. रणनीति केवल दो संकेतकों का उपयोग करता हैः चलती औसत और आरओसी संकेतक. कोड जटिल नहीं है.
लगातार घाटे का सामना करने की मजबूत क्षमता। चलती औसत की अंतर्निहित देरी और मूल्य चिकनाई विशेषताएं कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकती हैं और रेंजिंग रुझानों में बहुत अधिक अमान्य ट्रेडों को उत्पन्न करने से बच सकती हैं।
एकतरफा घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है। मूविंग एवरेज टर्निंग पॉइंट का उपयोग करके समय पर स्टॉप लॉस करने से बड़े एकतरफा घाटे कम हो सकते हैं।
व्यापक प्रयोज्यता. रणनीति सिद्धांत सरल है और विभिन्न उत्पादों और व्यापार समय सीमाओं जैसे दैनिक और घंटे के बारों पर लागू किया जा सकता है। बड़ा पैरामीटर अनुकूलन स्थान।
स्थिर रिटर्नः बाजार के हॉटस्पॉट का पीछा करने वाली रणनीतियों की तुलना में, यह रणनीति सुपर उच्च रिटर्न का पीछा करने के बजाय जोखिम नियंत्रण पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है, लेकिन यह स्थिर सकारात्मक रिटर्न प्राप्त कर सकती है।

जोखिम विश्लेषण

मूविंग एवरेज टर्निंग प्वाइंट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति में भी कुछ जोखिम हैं, मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं मेंः

चलती औसत की देरी जब तेजी से बाजार आता है, तो चलती औसत के क्रॉसओवर सिग्नल में देरी होगी, संभवतः सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु चूक जाएगा।
लंबी खाली होल्डिंग पीरियड्स। इस रणनीति में समय पर बाहर निकलने के संकेत हैं लेकिन धीमे प्रवेश संकेत हैं। इससे अत्यधिक खाली होल्डिंग पीरियड्स हो सकते हैं। खाली होल्डिंग पीरियड्स के दौरान लाभ के अवसरों को याद किया जाता है।
कठिन पैरामीटर अनुकूलन. चलती औसत लंबाई और आरओसी चक्र जैसे मापदंडों का चयन रणनीति के प्रदर्शन पर बहुत प्रभाव डालेगा। लेकिन पैरामीटर अनुकूलन के लिए बैकटेस्टिंग के लिए बहुत सारे ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, अनुकूलन में कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है।
उच्च अस्थिरता वाले रुझानों में खराब प्रदर्शन। उच्च अस्थिरता वाले रुझानों में, चलती औसत कई अमान्य क्रॉसओवर उत्पन्न करेगी, जो रणनीति के प्रदर्शन को खराब करेगी।

अनुकूलन दिशाएँ

व्यापारिक रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में और अनुकूलित किया जा सकता हैः

प्रवृत्ति फ़िल्टर करने वाले संकेतक शामिल करें. प्रवृत्ति स्थिति का न्याय करने के लिए ADX और ATR जैसे संकेतक जोड़ें. बेकार ट्रेडों से बचने के लिए कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होने पर रणनीति को अक्षम करें.
कई समय सीमाओं को मिलाएं। मुख्य प्रवृत्ति के खिलाफ व्यापार से बचने के लिए उच्च समय सीमाओं पर मुख्य प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करें।
अनुकूलनशील पैरामीटर अनुकूलन. पैरामीटर की मजबूती में सुधार के लिए वास्तविक समय बाजार अस्थिरता के आधार पर अनुकूलनशील रूप से समायोजित करने के लिए चलती औसत लंबाई जैसे मापदंडों को सक्षम करें.
पैटर्न पहचान का परिचय. झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए एमए क्रॉसओवर बिंदुओं पर कैंडलस्टिक पैटर्न की पहचान करें.

सारांश

कुल मिलाकर, मूविंग एवरेज टर्निंग पॉइंट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति जोखिम और रिटर्न को संतुलित करती है। इसके कार्यान्वयन में आसानी, लगातार नुकसान का प्रतिरोध और स्थिर रिटर्न जैसे फायदे हैं। इसके साथ ही एमए के लांग इश्यू और अत्यधिक खाली होल्डिंग अवधि जैसे नुकसान भी हैं। मापदंडों को अनुकूलित करके, प्रवृत्ति निर्णय, पैटर्न मान्यता आदि को शामिल करके, रणनीति के प्रदर्शन में और सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
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period: 1h
basePeriod: 15m
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*/

//@version=4
//study(title="MA Crossover Strategy", overlay = true)
strategy("MA Crossover Strategy with MA Turning Point Exits", overlay=true)
src = input(close, title="Source")

price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(25, title="1st MA Length")
type1 = input("SMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA"])

ma2 = input(50, title="2nd MA Length")
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price1 = if (type1 == "SMA")
    sma(price, ma1)
else
    ema(price, ma1)
    
price2 = if (type2 == "SMA")
    sma(price, ma2)
else
    ema(price, ma2)


//plot(series=price, style=line,  title="Price", color=black, linewidth=1, transp=0)
plot(series=price1, style=line,  title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0)
plot(series=price2, style=line, title="2nd MA", color=green, linewidth=2, transp=0)


longCondition = crossover(price1, price2)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(price1, price2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

lookback1 = input(1, "Lookback 1")
roc1 = roc(price1, lookback1)

ma1up = false
ma1down = false
ma2up = false
ma2down = false

ma1up := nz(ma1up[1])
ma1down := nz(ma1down[1])
ma2up := nz(ma2up[1])
ma2down := nz(ma2down[1])

trendStrength1 = input(2, title="Minimum slope magnitude * 100", type=float) * 0.01

if crossover(roc1, trendStrength1)
    ma1up := true
    ma1down := false
    
if crossunder(roc1, -trendStrength1) 
    ma1up := false
    ma1down := true

shortexitCondition = ma1up and ma1down[1]
if (shortexitCondition)
    strategy.close("Short")

longexitCondition = ma1down and ma1up[1]
if (longexitCondition)
    strategy.close("Long")

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