डबल ईएमए क्रॉसओवर और बोलिंगर बैंड रिवर्सल रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति दो अलग-अलग चक्रों के ईएमए औसत रेखा की गणना करके, शेयर की कीमतों के दीर्घकालिक और अल्पकालिक रुझानों का न्याय करती है; साथ ही बुलिंग बैंड के साथ, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या शेयर की कीमत ओवरबॉय या ओवरसोल्ड स्थिति में है, प्रवेश और बाहर निकलने के संकेत के रूप में। यह बाजार के उलट बिंदु का न्याय करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों जैसे कि औसत रेखा, बुलिंग बैंड आदि का व्यापक उपयोग करता है, जो एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग और उलट व्यापार रणनीति है।
रणनीति सिद्धांत
- गणना तेज ईएमए ((50 चक्र) और धीमी गति से ईएमए ((200 चक्र), तेज ईएमए पर धीमी गति से ईएमए के माध्यम से मल्टी सिग्नल, तेज ईएमए के माध्यम से धीमी गति से ईएमए के माध्यम से रिक्त सिग्नल
- 20 चक्र की गणना करने वाले ब्रिन को ट्रैक पर और ट्रैक से नीचे ले जाया गया
- जब कीमत बुलिन बैंड को पार करती है, तो इसे ओवरबॉय सिग्नल के रूप में देखें और इसे कम करें; जब कीमत बुलिन बैंड को पार करती है, तो इसे ओवरसोल सिग्नल के रूप में देखें और अधिक करें
- एकीकृत ईएमए औसत रेखा के गोल्डफोर्क/डेडफोर्क सिग्नल और ब्रिन बैंड के ब्रेकआउट सिग्नल, प्रवेश और निकास बिंदुओं को निर्धारित करते हैं
इस रणनीति के लिए यह मुख्य तरीका है कि आप किस बिंदु पर खरीदारी या बिक्री कर सकते हैं। जब एक तेज ईएमए धीमी ईएमए को पार करता है, या जब शेयरों की कीमतें बुलिन बैंड से नीचे गिरती हैं, तो अधिक करें। जब एक तेज ईएमए धीमी ईएमए को पार करता है, या जब शेयरों की कीमतें बुलिन बैंड से नीचे गिरती हैं, तो कम करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह एक ऐसी रणनीति है जिसका उपयोग कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन में किया जाता है, जो शेयर की कीमतों की दीर्घकालिक प्रवृत्तियों और ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों को ध्यान में रखते हुए किया जाता है। इसके मुख्य लाभ हैंः
- औसत रेखा के गोल्डन फोर्क डेड फोर्क्स, जो दीर्घकालिक रुझानों को प्रभावी ढंग से निर्धारित करते हैं
- ब्रिन बैंड में कीमतों के ओवरबॉय और ओवरसोल क्षेत्रों का पता लगाया जा सकता है, ताकि ऊंचाई और गिरावट का पीछा न किया जा सके।
- विभिन्न संकेतकों का संयोजन, मजबूत प्रणाली, झूठे संकेतों से बचें
- पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से प्रतिक्रिया प्रभाव में सुधार किया जा सकता है
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- ईएमए औसत रेखा में देरी, सबसे अच्छा प्रवेश बिंदु से चूक सकता है
- ब्रिन ने गलत बैंडविड्थ पैरामीटर का चयन किया, शायद रुझान को याद किया
- विभिन्न संकेतों के संयोजन से रणनीतिक जटिलता बढ़ी
- बाजार परिदृश्य में परिवर्तन के कारण पैरामीटर अब लागू नहीं होते हैं
क्या करें?
- अनुकूलन पैरामीटर, बाजार की स्थिति के अनुकूल
- स्टॉपलॉस को बढ़ाएं और जोखिम को नियंत्रित करें
- विभिन्न ईएमए और ब्रिन बैंड पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें
- रणनीति को और अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि आरएसआई और अन्य संकेतकों के संयोजन के साथ
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में अनुकूलन के लिए काफी जगह हैः
- ईएमए और ब्रिन बैंड के पैरामीटर अधिक संयोजनों का परीक्षण कर सकते हैं
- MACD, KDJ, RSI और अन्य संकेतकों के साथ संयोजन किया जा सकता है
- अतिरिक्त अनुवर्ती रोकथाम रणनीति
- विभिन्न समय चक्रों पर चलने वाली रणनीतियों का परीक्षण किया जा सकता है (जैसे 60 मिनट, दिन की रेखा आदि)
- अधिक व्यापार संकेतों को खोजने के लिए व्यापार की मात्रा में असामान्यताओं के साथ जोड़ा जा सकता है
विभिन्न मापदंडों और मापदंडों का परीक्षण करके, रणनीतियों का पर्याप्त रूप से मूल्यांकन और अनुकूलन करके, रणनीतियों की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।
संक्षेप
यह रणनीति ईएमए औसत और ब्रीज के दो सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी संकेतकों पर आधारित है, जो शेयर की कीमतों के दीर्घकालिक रुझानों और ओवरबॉय ओवरसोल्ड क्षेत्रों का आकलन करने के लिए मजबूत व्यावहारिकता है। पैरामीटर को अनुकूलित करने और अधिक संकेतकों को संयोजित करने से बेहतर रणनीतिक प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है। यह रणनीति अच्छी तरह से बाजार की स्थिति का आकलन करने, नियमों को डिजाइन करने और रणनीति को अनुकूलित करने के लिए एक मात्रात्मक व्यापार रणनीति के विचार को दर्शाती है। यह विश्वास है कि निरंतर परीक्षण और सुधार के माध्यम से, यह रणनीति एक विश्वसनीय, स्थिर मात्रात्मक व्यापार रणनीति बन सकती है।
/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Reversal Patterns, EMA Crossover, and Bollinger Bands", shorttitle="RP-EMABB", overlay=true)
// Input parameters
emaShortPeriod = input(50, title="Short EMA Period", minval=1)
emaLongPeriod = input(200, title="Long EMA Period", minval=1)
bbLength = input(20, title="Bollinger Bands Length", minval=1)
bbMultiplier = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier", minval=0.1, maxval=5.0)
// Calculate EMAs
emaShort = ema(close, emaShortPeriod)
emaLong = ema(close, emaLongPeriod)
// Calculate Bollinger Bands
bbUpper = sma(close, bbLength) + bbMultiplier * stdev(close, bbLength)
bbLower = sma(close, bbLength) - bbMultiplier * stdev(close, bbLength)
// EMA Crossover and Crossunder
emaCrossover = crossover(emaShort, emaLong)
emaCrossunder = crossunder(emaShort, emaLong)
// Bollinger Bands Crossing
bbUpperCross = crossover(close, bbUpper)
bbLowerCross = crossunder(close, bbLower)
// Buy and Sell signals
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=emaCrossover or bbLowerCross)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=emaCrossunder or bbUpperCross)
// Plot EMAs on the chart
plot(emaShort, color=color.blue, title="50 EMA")
plot(emaLong, color=color.red, title="200 EMA")
// Plot Bollinger Bands
plot(bbUpper, color=color.green, title="Bollinger Bands Upper")
plot(bbLower, color=color.red, title="Bollinger Bands Lower")
// Highlight Buy and Sell signals on the chart
bgcolor(emaCrossover or bbLowerCross ? color.green : na, transp=90)
bgcolor(emaCrossunder or bbUpperCross ? color.red : na, transp=90)