गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस डबल एमए रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक द्विआधारी चलती औसत पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति है। यह उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित दो लंबी और लंबी चलती औसत के आधार पर गोल्डफ़ॉर्क और डेडफ़ॉर्क ऑपरेशन करता है, अर्थात, एक ट्रेडिंग सिग्नल जारी किया जाता है जब एक तेज चलती औसत पर एक धीमी चलती औसत के ऊपर या नीचे जाता है। जब एक तेज एमए पर एक धीमी एमए होता है, तो अधिक करें; जब एक तेज एमए के नीचे एक धीमी एमए होता है, तो खाली करें।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क दोहरी चलती औसत के क्रॉसिंग सिद्धांत पर आधारित है। एक चलती औसत एक निश्चित समय अवधि में समापन कीमतों को एक गणितीय औसत के रूप में प्राप्त करने का मतलब है। एक चलती औसत यादृच्छिक शोर को प्रभावी ढंग से छानने में सक्षम है और अधिक स्पष्ट मूल्य प्रवृत्ति को दर्शाता है।
इस रणनीति में, अल्पकालिक एमए मूल्य की अल्पकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है, और दीर्घकालिक एमए मूल्य की दीर्घकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है। अल्पकालिक एमए मूल्य परिवर्तन के लिए अधिक संवेदनशील है, और लंबे समय तक एमए की तुलना में कीमत में बदलाव को पकड़ने में अधिक सक्षम है। जब अल्पकालिक एमए पर लंबे समय तक एमए पहनता है, तो यह अल्पकालिक प्रवृत्ति को बदल देता है और अधिक कर देता है; जब अल्पकालिक एमए के नीचे लंबे समय तक एमए पहनता है, तो यह अल्पकालिक प्रवृत्ति को बदल देता है और खाली कर देता है।
विशेष रूप से, रणनीति द्वारा ta.sma एक सरल चलती औसत की गणना की जाती है जो एक निर्दिष्ट अवधि के लिए एक ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में कार्य करती है। उपयोगकर्ता दो एमए पैरामीटर को कस्टमाइज़ कर सकता है, अर्थात् लंबी अवधि की लंबी अवधि और छोटी अवधि की छोटी अवधि। रणनीति एमए के गोल्डन क्रॉस और डेड क्रॉस को निर्धारित करने के लिए ta.crossover और ta.crossunder का उपयोग करती है। जब एक छोटी एमए पर एक लंबी एमए होती है, तो अधिक करें; जब एक छोटी एमए के नीचे एक लंबी एमए होती है, तो खाली करें।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
- ऑपरेशन सरल और आसान है।
- अनुकूलन योग्य पैरामीटर, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित
- दोहरे एमए क्रॉसिंग सिद्धांत का उपयोग करें, प्रभावी रूप से शोर को फ़िल्टर करें, और प्रवृत्ति को उलटा पकड़ें।
- उच्च संवेदनशीलता के साथ, यह मूल्य परिवर्तन बिंदुओं को समय पर पकड़ सकता है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- दोहरे एमए के बीच की दूरी कम होने से गलत सिग्नल उत्पन्न हो सकता है।
- “मैंने देखा है कि यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण घटना है, और मैं इसे याद नहीं कर सकता।
- एक उलटा रुझान जरूरी नहीं है कि एक रुझान में बदलाव का संकेत दे, और यह एक झूठा संकेत हो सकता है।
- अति-अनुकूलन से बचने के लिए मापदंडों को ठीक से समायोजित करने की आवश्यकता होती है।
उपरोक्त जोखिमों के लिए, एमए पैरामीटर को समायोजित करके, स्टॉप लॉस स्टॉप सेट करके, या अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करके अनुकूलित किया जा सकता है।
अनुकूलित स्थान
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
- अनुकूलित एमए चक्र मापदंडों को अनुकूलित एमए चक्रों के साथ अनुकूलित करें।
- यह फ़िल्टर झूठी दरारों से बचने के लिए किया गया है।
- अन्य तकनीकी संकेतकों के साथ संयोजन में, जैसे कि MACD, KDJ आदि।
- स्टॉप लॉस स्टॉप लॉजिक जोड़ा गया, एकल नुकसान को नियंत्रित किया गया।
- कोड संरचना को अनुकूलित किया गया है, मॉड्यूलर के बाद के विस्तार के लिए स्थान जोड़ा गया है।
संक्षेप
इस रणनीति के लिए कुल मिलाकर बहुत अच्छी तरह से अनुकूलित किया गया है की मात्रा में व्यापार के लिए एक प्रवेश रणनीति. यह केवल सरल दोहरी एमए पैरामीटर की आवश्यकता है, संचालित करने के लिए सरल है, समझने में आसान है, और बाजार पलटाव समय को प्रतिबिंबित कर सकते हैं. इस रणनीति के साथ ही अनुकूलन के लिए एक बड़ा स्थान छोड़ दिया है, पैरामीटर को समायोजित करने या वास्तविक आवश्यकता के अनुसार सुधार करने के लिए अन्य तर्क जोड़ 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=5
strategy("Cross 2 Moving Average Strategy", shorttitle="2MA Cross", overlay=true)
// User-defined input for moving averages
long_period = input(20, title="Long Period")
short_period = input(5, title="Short Period")
type_ma = input.string("SMA", title = "MA type", options = ["SMA", "EMA"])
// Calculating moving averages
long_ma = ta.sma(close, long_period)
short_ma = ta.sma(close, short_period)
// Plot moving averages
plot(long_ma, title="Long Moving Average", color=color.red)
plot(short_ma, title="Short Moving Average", color=color.green)
// Strategy logic for crossing of moving averages
longCondition = ta.crossover(short_ma, long_ma)
shortCondition = ta.crossunder(short_ma, long_ma)
// Entry orders
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Optional: Add stop loss and take profit
stop_loss_perc = input(1, title="Stop Loss (%)") / 100
take_profit_perc = input(2, title="Take Profit (%)") / 100
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=close*(1-stop_loss_perc), limit=close*(1+take_profit_perc))
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=close*(1+stop_loss_perc), limit=close*(1-take_profit_perc))