मूविंग एवरेज और स्टोचैस्टिक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक स्वचालित स्टॉक ट्रेडिंग सिस्टम को प्राप्त करने के लिए चलती औसत और यादृच्छिक संकेतकों के संयोजन में काम करती है। यह दो अलग-अलग लंबाई के चलती औसत और यादृच्छिक संकेतकों का उपयोग करता है जो प्रवृत्ति और ओवरबॉट ओवरसोल के संकेतों को पकड़ने के लिए, और प्रवृत्ति की दिशा और ओवरबॉट ओवरसोल क्षेत्र के संकेतक संकेतों के आधार पर खरीद-बिक्री करने के लिए।
रणनीति सिद्धांत
1. चलती औसत
दो चलती औसत का उपयोग करेंः तेज रेखा (५ दिन की रेखा) और धीमी रेखा (२० दिन की रेखा) । जब तेज रेखा धीमी रेखा को पार करती है, तो यह एक खरीद संकेत है, और नीचे से यह एक बेचने का संकेत है। चलती औसत का कार्य मूल्य की प्रवृत्ति और दिशा का निर्धारण करना है।
2. यादृच्छिक संकेतक
यादृच्छिक संकेतक के लिए पैरामीटर सेट करेंः K लाइन चक्र 14, K लाइन चिकनाई चक्र 3, D लाइन चिकनाई चक्र 3। K लाइन 20 से नीचे ओवरसोल्ड क्षेत्र है, 80 से ऊपर ओवरबॉट क्षेत्र है। यादृच्छिक संकेतक का कार्य यह निर्धारित करना है कि क्या यह ओवरबॉट ओवरसोल्ड क्षेत्र में है।
3. खरीद और बिक्री के नियम
खरीद की शर्तेंः तेज लाइन पर धीमी लाइन और K लाइन <20 ((अतिविक्री क्षेत्र) बेचने की शर्तेंः फास्ट लाइन के नीचे के माध्यम से धीमी लाइन and K लाइन> 80 ((ओवरबॉय क्षेत्र)
जब खरीद की शर्तें पूरी होती हैं तो खरीद अधिक होती है; जब बेच की शर्तें पूरी होती हैं तो बेच कम होती है।
4. स्टॉप लॉस सेटिंग
खरीद के बाद 1% की रोक; बेचने के बाद 1% की रोक।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति में रुझान और संकेतक शामिल हैं, जो कीमतों के मध्य-लंबी रुझानों को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम हैं, और यादृच्छिक संकेतक का उपयोग करके खरीद और बिक्री के समय को नियंत्रित करते हैं, जब कोई स्पष्ट दिशा नहीं होती है तो बेतरतीब ढंग से खरीद और बिक्री के संचालन से बचते हैं। रणनीति पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है और विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति बड़े पैमाने पर बढ़ते शेयरों के लिए अच्छी तरह से काम करती है।
जोखिम और समाधान
यदि आप एक बड़ी खबर के कारण एक तीव्र स्थिति का सामना करते हैं, तो यह अधिक नुकसान का कारण बन सकता है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस लाइन सेट करें।
यदि आप एक लगातार क्षैतिज संरेखण बाजार का सामना करते हैं, तो आप लगातार छोटे नुकसान का सामना कर सकते हैं। आप नुकसान को कम करने के लिए उचित रूप से चलती औसत चक्र पैरामीटर को समायोजित कर सकते हैं।
शेयर बाजार के महत्वपूर्ण समय से बचने के लिए सावधानी बरतने की आवश्यकता है, क्योंकि कीमतों में उलटफेर के कारण गलत ट्रेडों की संभावना होती है।
अनुकूलन दिशा
विभिन्न पैरामीटर के संयोजनों का परीक्षण कर सकते हैं, सबसे अच्छा पैरामीटर के संयोजनों की तलाश करें। जैसे कि विभिन्न लंबाई के चलती औसत संयोजनों की प्रभावशीलता का परीक्षण करना।
अन्य विश्लेषणात्मक उपकरण जैसे कि लेनदेन की मात्रा, उतार-चढ़ाव की दर आदि के साथ संयोजन में, फ़िल्टरिंग शर्तों को सेट करके, रणनीति की लाभप्रदता में सुधार किया जा सकता है।
स्टॉक चयन तंत्र, प्रदर्शन स्टॉक या भारित सूचकांक का चयन करने के लिए स्टॉक जोखिम को कम करने के लिए अध्ययन किया जा सकता है।
संक्षेप
इस रणनीति में समग्र रूप से अच्छी तरह से काम किया है, और स्टॉप लॉस स्टॉप शर्तों को सेट करने के बाद, समग्र लाभ-हानि के परिणाम अच्छे हैं। पैरामीटर को समायोजित करने और स्टॉक पूल के चयन के अनुकूलन के माध्यम से, प्रभाव को और बढ़ाया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह एक स्थिर और लागू करने में आसान परिमाणात्मक व्यापार रणनीति है।
/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average and Stochastic Strategy 80% ", overlay=true)
// Moving Average Settings
maShortLength = input(5, title="Short MA Length")
maLongLength = input(20, title="Long MA Length")
// Stochastic Settings
stochLength = input(14, title="Stochastic Length")
smoothK = input(3, title="Stochastic %K")
smoothD = input(3, title="Stochastic %D")
stochOverbought = 80
stochOversold = 20
// Profit Target Settings
profitTarget = input(1, title="Profit Target (%)") // 1% profit target
// Calculate Moving Averages
maShort = sma(close, maShortLength)
maLong = sma(close, maLongLength)
// Calculate Stochastic
k = sma(stoch(close, high, low, stochLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
// Entry Conditions
longConditionMA = crossover(maShort, maLong) and k < stochOversold
shortConditionMA = crossunder(maShort, maLong) and k > stochOverbought
// Opposite Conditions
oppositeLongConditionMA = crossunder(maShort, maLong) and k < stochOversold
oppositeShortConditionMA = crossover(maShort, maLong) and k > stochOverbought
// Strategy Logic
if (longConditionMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", profit=close * (50 + profitTarget / 100))
if (shortConditionMA)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", profit=close * (20 - profitTarget / 100))
// Opposite Strategy Logic
if (oppositeLongConditionMA)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", profit=close * (50 - profitTarget / 100))
if (oppositeShortConditionMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", profit=close * (20 + profitTarget / 100))
// Plot Moving Averages
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")
// Plot Stochastic
hline(stochOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(stochOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(k, color=color.black, title="Stochastic %K")