मल्टी-टाइम फ़्रेम मूविंग एवरेज क्रॉसओवर ट्रेंड फ़ॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति विभिन्न समय चक्रों के लिए चलती औसत की गणना करके कई समय फ़्रेमों के लिए रुझानों का आकलन करती है। जब कीमत अलग-अलग समय चक्रों के लिए चलती औसत को तोड़ती है, तो इसके अनुरूप बहु-लोभकारी कार्रवाई की जाती है। साथ ही, स्टॉप-लॉस और स्टॉप-स्टॉप विधियों के संयोजन के साथ, जोखिम और लाभ का संतुलन प्राप्त होता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित बातों पर आधारित हैः
चार अलग-अलग समय अवधि के लिए सरल चलती औसत की गणना करेंः 21 दिन, 50 दिन, 100 दिन और 200 दिन।
जब कीमत ऊपर से किसी भी औसत को पार करती है, तो अधिक करें; जब कीमत नीचे से किसी भी औसत को पार करती है, तो कम करें।
बहु स्थिति में प्रवेश करने के बाद, स्टॉपलॉस को पूर्ववर्ती के लाइन के निचले मूल्य के पास सेट करें; कम स्थिति में प्रवेश करने के बाद, स्टॉपलॉस को पूर्ववर्ती के लाइन के उच्चतम मूल्य के पास सेट करें
न्यूनतम मूल्य के नीचे एक निश्चित सीमा के लिए बहु-रोक बिंदु सेट करें; उच्चतम मूल्य के ऊपर एक निश्चित सीमा के लिए शून्य-रोक बिंदु सेट करें
जब कीमत स्टॉप लॉस या स्टॉप ब्रीज बिंदु को छूती है, तो ब्लीच आउट होता है।
इस तरह के बहु-समय फ्रेम निर्णय के माध्यम से, ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाया जा सकता है, और जब रुझान स्पष्ट हो, तो ट्रैक किया जा सकता है। साथ ही, स्टॉप और स्टॉप-लॉस सेटिंग्स जोखिम को नियंत्रित कर सकती हैं, और नुकसान बढ़ने या लाभ के एक निश्चित स्तर तक पहुंचने के बाद बाजार से बाहर निकल सकती हैं।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ प्रमुख फायदे हैं:
बहु-समय फ़्रेम निर्णय, संकेत विश्वसनीयता में सुधार। विभिन्न आवधिक औसत रेखाओं का क्रॉस-संयोजन, कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है, और ट्रेडों के लिए स्पष्ट समय का चयन कर सकता है।
गतिशील स्टॉप लॉस स्टॉप विधि जोखिम नियंत्रण के लिए सुविधाजनक है। के-लाइन डेटा के साथ स्टॉप लॉस स्टॉप की गणना के साथ, बाजार के वास्तविक उतार-चढ़ाव के आधार पर उचित सीमा निर्धारित की जा सकती है, जिससे एकल नुकसान के अधिकतम मूल्य को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
कोड संरचना स्पष्ट और सरल है. पिन संपादक पर आधारित नीति सिंटैक्स, कोड संरचना स्पष्ट और पढ़ने में आसान है, पैरामीटर को समायोजित करने और अनुकूलित करने में आसान है।
चलती औसत क्रॉसिंग एक अधिक क्लासिक ट्रेडिंग रणनीति है, जो पैरामीटर को समायोजित करने के बाद आसानी से लागू होती है, और इसका प्रभाव स्थिर होता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जो मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं में दिखाई देते हैंः
प्रवृत्ति निर्णय त्रुटि का जोखिम. एक प्रवृत्ति निर्णय सूचक के रूप में चलती औसत में भी गड़बड़ी और देरी होती है, जिससे व्यापारिक संकेत विचलित हो सकते हैं।
बड़े पैमाने पर उतार-चढ़ाव वाले बाजारों में नुकसान का जोखिम। जब बाजार में भारी उछाल या भारी उलटफेर होता है, तो स्टॉप लॉस पॉइंट को आसानी से ट्रिगर किया जा सकता है, जिससे बड़े नुकसान हो सकते हैं।
पैरामीटर को गलत तरीके से सेट करने से नुकसान बढ़ सकता है। यदि स्टॉप पॉइंट को बहुत चौड़ा या स्टॉप पॉइंट को बहुत तंग सेट किया जाता है, तो एकल नुकसान की मात्रा भी बढ़ जाती है।
लंबी अवधि के लिए जोखिम रखना. इस रणनीति में रुझानों पर ध्यान केंद्रित किया गया है, लेकिन लंबी अवधि के लिए रिटर्न और निकासी अनुपात के मुद्दों को ध्यान में नहीं रखा गया है। लंबी अवधि के लिए पूर्ण स्थिति रखने से भारी मात्रा में धन की खपत हो सकती है।
प्लेटफ़ॉर्म के अंतर से वास्तविक समय का जोखिम होता है। पूर्ण-कार्यशील ट्रेडिंग प्लेटफार्मों में ट्रेडिंग लागत, स्लाइडिंग पॉइंट और अन्य मुद्दों के कारण रिटर्न प्रभावित हो सकता है।
क्या करें?
KDJ, MACD, आदि जैसे अन्य संकेतकों के सत्यापन सिग्नल के साथ सहायक निर्णय।
बाजार की स्थितियों के अनुसार स्टॉप लॉस को समायोजित करें। पर्याप्त स्थान से रोक को आसानी से ट्रिगर होने से रोका जा सकता है।
पैरामीटर का अनुकूलन, दीर्घकालिक लाभ वापसी का आकलन। बार-बार परीक्षण के माध्यम से पैरामीटर का सबसे अच्छा संयोजन प्राप्त करें।
सिमुलेशन ट्रेडिंग में रणनीति का परीक्षण करें और मैन्युअल स्टॉप-लॉस को पूरक करें।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में और अधिक अनुकूलन के लिए जगह है, मुख्य रूप से निम्नलिखित दिशाओं मेंः
क्वांटिटेटिव एंट्री और एग्जिट की शर्तों को बढ़ाएं। उदाहरण के लिए, मूल्य नवाचार उच्च और नवाचार कम फ़िल्टरिंग सेट कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि समय पर ट्रेडों का चयन स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग है।
धन प्रबंधन और स्थिति नियंत्रण के संयोजन में। खाते और बाजार की स्थिति के आधार पर गतिशील रूप से प्रत्येक व्यापार के लिए स्थिति अनुपात को समायोजित करें।
प्रवृत्ति संकेतक के लिए निर्णय तर्क जोड़ें। PRZ, ATR, DMI आदि संकेतक के संयोजन में प्रवृत्ति व्यापार के लिए चयन और फ़िल्टरिंग नियम सेट करें।
एक लंबी या छोटी बारी-बारी से बाहर निकलने की व्यवस्था। लाभ के बाद मूल्य वापसी की गतिशील रोक को स्थापित करना, लाभ संरक्षण प्राप्त करना।
स्मार्ट स्टॉक चयन मानकों के अनुरूप मानकों के पूल का निर्माण। विभिन्न संकेतक स्कोर का मूल्यांकन करने के लिए स्टॉक पूल का निर्माण और समायोजन।
मशीन लर्निंग के लिए नियंत्रण के साधनों को बढ़ाना। एलएसटीएम, आरएनएन जैसे गहरी सीखने वाले मॉडल का उपयोग निर्णय लेने में मदद करने के लिए, मानव त्रुटि के जोखिम को कम करना।
संक्षेप
इस रणनीति के माध्यम से सरल चलती औसत के कई समय फ्रेम क्रॉसिंग के लिए प्रवृत्ति का निर्णय, आसान संचालन के लिए मजबूत है. साथ ही गतिशील रोक और रोक के साथ, जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है. लेकिन वहाँ भी कुछ संकेत गलतफहमी जोखिम और अस्थिरता के तहत धन की हानि की समस्या है. आगे पैरामीटर अनुकूलन और सहायक तकनीकी संकेतकों, जोखिम नियंत्रण के साधन आदि को जोड़ने के द्वारा, अधिक उत्कृष्ट और स्थिर व्यापार प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है.
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("DolarBasar by AlperDursun", shorttitle="DOLARBASAR", overlay=true)
// Input for Moving Averages
ma21 = ta.sma(close, 21)
ma50 = ta.sma(close, 50)
ma100 = ta.sma(close, 100)
ma200 = ta.sma(close, 200)
// Calculate the lowest point of the previous candle for stop loss
lowestLow = ta.lowest(low, 2)
// Calculate the highest point of the previous candle for stop loss
highestHigh = ta.highest(high, 2)
// Calculate take profit levels
takeProfitLong = lowestLow - 3 * (lowestLow - highestHigh)
takeProfitShort = highestHigh + 3 * (lowestLow - highestHigh)
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(close, ma21) or ta.crossover(close, ma50) or ta.crossover(close, ma100) or ta.crossover(close, ma200)
shortCondition = ta.crossunder(close, ma21) or ta.crossunder(close, ma50) or ta.crossunder(close, ma100) or ta.crossunder(close, ma200)
// Stop Loss Levels
stopLossLong = lowestLow * 0.995
stopLossShort = highestHigh * 1.005
// Exit Conditions
longExitCondition = low < stopLossLong or high > takeProfitLong
shortExitCondition = high > stopLossShort or low < takeProfitShort
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (longExitCondition)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)
if (shortExitCondition)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)