मूविंग एवरेज टर्निंग पॉइंट क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
एक चलती औसत टर्नओवर क्रॉस ट्रेडिंग रणनीति एक क्लासिक तकनीकी सूचक रणनीति है। इस रणनीति का मुख्य विचार विभिन्न चक्रों की चलती औसत के संयोजन के साथ एक खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करना है, और आगे के व्यापार को अनुकूलित करने के लिए चलती औसत टर्नओवर का उपयोग करना है। यह रणनीति विभिन्न समय चक्रों और किस्मों के लिए उपयुक्त है, जिससे स्थिर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से दो चलती औसत का उपयोग किया जाता है, एक छोटी अवधि के रूप में तेजी से और एक लंबी अवधि के रूप में धीमी गति के रूप में। जब तेजी से नीचे से धीमी गति को तोड़ता है तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब तेजी से नीचे से नीचे से धीमी गति को तोड़ता है तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है। यह क्लासिक चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति के लिए एक व्यापार संकेत उत्पादन तंत्र है।
आगे, यह रणनीति चलती औसत के टर्नओवर बिंदुओं का उपयोग करके ट्रेडों से बाहर निकलती है। जब तेजी से ऊपर से नीचे की ओर मुड़ती है, तो मल्टीपल निकल जाती है; जब तेजी से नीचे से ऊपर की ओर मुड़ती है, तो खाली एकल निकल जाती है। चलती औसत टर्नओवर बाजार के अल्पकालिक पलटाव को पकड़ने में मदद करते हैं, जिससे रणनीति को समय पर रोक या रोक लगती है, जिससे समग्र रिटर्न की दर में सुधार होता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
चलती औसत टर्निंग पॉइंट क्रॉस ट्रेडिंग रणनीतियों के निम्नलिखित फायदे हैंः
यह सरल है और इसे लागू करना आसान है. यह रणनीति केवल दो संकेतकों का उपयोग करती हैः चलती औसत और आरओसी संकेतकों. कोड को लागू करना जटिल नहीं है.
लगातार नुकसान के लिए मजबूत। एक चलती औसत में स्वयं एक प्रकार का विलंब और स्लाइडिंग मूल्य प्रवृत्ति है, जो कुछ शोर को फ़िल्टर कर सकता है और एक अस्थिर प्रवृत्ति में बहुत अधिक अमान्य व्यापार से बचा सकता है।
एकतरफा घाटे को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में सक्षम होना। चलती औसत टर्निंग पॉइंट का उपयोग करके समय पर नुकसान को रोकना, एकतरफा भारी घाटे की घटना को कम करना।
व्यापक रूप से लागू। इस रणनीति का सिद्धांत सरल है और इसे विभिन्न प्रकारों और विभिन्न व्यापारिक समय-सीमाओं जैसे कि दिन, घंटे, आदि पर लागू किया जा सकता है। पैरामीटर के अनुकूलन के लिए बहुत जगह है।
रिटर्न स्थिरता. बाजार के गर्म बिंदुओं का पीछा करने की रणनीति की तुलना में, यह रणनीति जोखिम नियंत्रण पर जोर देती है, उच्च रिटर्न का पीछा नहीं करती है, लेकिन स्थिर सकारात्मक रिटर्न प्राप्त कर सकती है।
जोखिम विश्लेषण
चलती औसत टर्निंग पॉइंट क्रॉस ट्रेडिंग रणनीतियों में कुछ जोखिम भी होते हैं, जो मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं पर केंद्रित होते हैंः
चलती औसत विलंबता. जब तेजी से चलती है, तो चलती औसत के क्रॉसिंग सिग्नल में कुछ देरी होती है, जिससे सबसे अच्छा प्रवेश समय छूट सकता है।
खाली स्थान का समय लंबा यह रणनीति समय पर बाहर निकलती है, लेकिन प्रवेश सिग्नल धीमा है यह कुछ समय में बहुत अधिक खाली स्थान का समय पैदा कर सकता है खाली स्थान के दौरान कुछ बाजार लाभ के अवसरों को याद किया जाएगा
पैरामीटर का अनुकूलन मुश्किल है। चलती औसत की लंबाई, आरओसी चक्र जैसे पैरामीटर का चयन रणनीति के प्रदर्शन पर बहुत प्रभाव डालता है। लेकिन पैरामीटर का अनुकूलन करने के लिए बहुत सारे ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, अनुकूलन की कठिनाई अधिक है।
जब कोई बड़ा झटका होता है, तो चलती औसत कई बार अक्षम क्रॉसिंग उत्पन्न करता है, जिससे रणनीति का प्रदर्शन प्रभावित होता है।
अनुकूलन दिशा
इस ट्रेडिंग रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने के लिए निम्नलिखित कदम उठाए जा सकते हैंः
प्रवृत्ति फ्लोट सूचकांक के साथ। ADX, ATR आदि जैसे संकेतक शामिल करें, जो प्रवृत्ति की स्थिति का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। जब कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होती है, तो रणनीति को बंद करने के लिए, अमान्य व्यापार से बचने के लिए।
बहु समय फ्रेम संयोजन उच्च समय फ्रेम में मुख्य प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करें, विपरीत ट्रेडिंग से बचें
पैरामीटर अनुकूलन अनुकूलन: यह चलती औसत की लंबाई जैसे पैरामीटर को वास्तविक समय के बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर अनुकूलन करने में सक्षम बनाता है, जिससे पैरामीटर की ताकत बढ़ जाती है।
पैटर्न की पहचान करना। MA चौराहे पर फ़िल्टर करने के लिए झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए फ़िल्टर पैटर्न की पहचान करना।
संक्षेप
चलती औसत टर्निंग पॉइंट क्रॉसिंग ट्रेडिंग रणनीति समग्र रूप से एक जोखिम-लाभ संतुलन रणनीति है। इसके पास आसानी से लागू करने, लगातार नुकसान के खिलाफ, लाभ स्थिरता और अन्य फायदे हैं, लेकिन इसमें चलती औसत विलंबता, बहुत लंबे समय तक खाली स्थिति आदि की समस्याएं भी हैं। पैरामीटर अनुकूलन, प्रवृत्ति निर्णय और पैटर्न पहचान जैसे तरीकों को पेश करके, इस रणनीति की प्रभावशीलता को और बढ़ाया जा सकता है।
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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")
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ma2 = input(50, title="2nd MA Length")
type2 = input("SMA", "2nd MA Type", options=["SMA", "EMA"])
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sma(price, ma1)
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ema(price, ma1)
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//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")