अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत के क्रॉसओवर पर आधारित रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक सरल चलती औसत क्रॉसिंग ट्रेडिंग रणनीति है जो अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत के क्रॉसिंग पर आधारित है। यह 34 चक्रों और 89 चक्रों की चलती औसत का उपयोग करता है और उनके क्रॉसिंग को सुबह के ट्रेडिंग समय के दौरान एक खरीद और बिक्री संकेत के रूप में देखता है। यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी अवधि की चलती औसत को नीचे से तोड़ता है; यह एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है जब यह ऊपर से नीचे से तोड़ता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क एक व्यापार संकेत के रूप में एक छोटी और लंबी अवधि की चलती औसत के क्रॉसिंग पर आधारित है। विशेष रूप से, रणनीति 34 चक्र और 89 चक्र की छोटी और लंबी अवधि की सरल चलती औसत (एसएमए) को परिभाषित करती है। इन दो एसएमए के क्रॉसिंग को केवल सुबह के ट्रेडिंग समय (०८ः०० - १०ः००) में देखा जाता है। जब एक छोटी अवधि का एसएमए नीचे की ओर से लंबे समय तक एसएमए को तोड़ता है, तो यह माना जाता है कि बाजार ऊपर की ओर है, इसलिए एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब एक छोटी अवधि का एसएमए नीचे की ओर से लंबे समय तक एसएमए को तोड़ता है, तो यह माना जाता है कि बाजार नीचे की ओर है, इसलिए एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
खरीदें या बेचने के संकेत प्राप्त करने के बाद, रणनीति स्थिति में प्रवेश करती है, और स्थिति से बाहर निकलने के लिए एक शर्त निर्धारित करती है, यानी प्रवेश के बाद निर्दिष्ट रूट K लाइनों की संख्या रखने के बाद सक्रिय रूप से स्टॉप-लॉस से बाहर निकलें (डिफ़ॉल्ट 3 रूट) । इस तरह से कुछ मुनाफे को लॉक किया जा सकता है ताकि नुकसान को और विस्तारित होने से बचा जा सके।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि रणनीति केवल सुबह के समय के दौरान क्रॉस सिग्नल की पहचान करती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि इस समय के दौरान बाजार में अधिक लेनदेन होता है और रुझान परिवर्तित करने के संकेतों की विश्वसनीयता अधिक होती है। जबकि अन्य समय के दौरान बाजार में अधिक अस्थिरता होती है, जो गलत संकेतों के लिए अतिसंवेदनशील होती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
एक सरल, सार्वभौमिक चलती औसत क्रॉसिंग विधि का उपयोग करना, जो कि शुरुआती लोगों के लिए समझने में आसान है
केवल उच्च गुणवत्ता वाले सिग्नल के साथ सुबह के समय के दौरान सिग्नल की पहचान करें, अन्य समय के दौरान झूठे सिग्नल को फ़िल्टर करें
समय पर बंद करने के लिए स्टॉप-लॉस की शर्तें सेट करें, लाभ के कुछ हिस्सों को लॉक करें, नुकसान के जोखिम को कम करें
अधिक अनुकूलन योग्य पैरामीटर, जो बाजार और व्यक्तिगत शैली के अनुसार अनुकूलित किए जा सकते हैं
स्केल करने में आसान, इस ढांचे के आधार पर अन्य संकेतकों के साथ अधिक जटिल रणनीतियों को डिजाइन करना
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं, जो मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं से संबंधित हैंः
मूविंग एवरेज स्वयं ही काफी पिछड़ा हुआ है, जो कि अल्पकालिक मूल्य टर्नओवर से चूक सकता है।
केवल सरल सूचकांकों पर भरोसा करना, जो विशिष्ट बाजार स्थितियों में विफल हो सकते हैं (जैसे रुझान में उतार-चढ़ाव, सीमाओं को व्यवस्थित करना)
अनावश्यक हानि के लिए गलत स्टॉप लॉस सेटिंग
गलत पैरामीटर सेटिंग्स (जैसे चलती औसत अवधि, स्थिति रखने की अवधि, आदि) भी रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं
समाधान के लिएः
अन्य अग्रिम सूचकांकों के साथ, अल्पकालिक परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता में वृद्धि
अस्थिरता और सीमांत बाजार में अवकाश संकेतों के प्रभाव से बचने के लिए फ़िल्टरिंग की स्थिति में वृद्धि
स्टॉप लॉजिक को अनुकूलित करें, स्टॉप रेंज को बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित करें
बहु-संयोजन पैरामीटर अनुकूलन, इष्टतम पैरामीटर सेटिंग खोजने के लिए
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति में अनुकूलन के लिए काफी जगह है, मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं सेः
अन्य फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ना ताकि अस्थिरता और अवकाश बाजार में अवकाश संकेतों से बचा जा सके
गतिशील द्रव्यमान सूचक रणनीति के साथ संयोजन, अधिक शक्तिशाली ब्रेकआउट संकेतों की पहचान करें
चलती औसत के लिए सबसे अच्छा संयोजन खोजने के लिए आवधिक मापदंडों का अनुकूलन करें
बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर रोक को स्वचालित रूप से अनुकूलित करना
पूरी रणनीति को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करना
अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन का प्रयास करें और अधिक जटिल बहु-नीति प्रणालियों को डिजाइन करें
संक्षेप
यह रणनीति समग्र रूप से सरल और व्यावहारिक है, और शुरुआती लोगों के लिए संदर्भ के लिए उपयुक्त है। यह चलती औसत क्रॉस-क्लास रणनीति के एक विशिष्ट मॉडल को दर्शाता है, जो स्टॉपलॉस सेट करके जोखिम को नियंत्रित करता है। लेकिन इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे यह अधिक बाजार की स्थिति के लिए अधिक कुशल हो सके। निवेशक इस आधार पर रचनात्मकता का उपयोग कर सकते हैं और अधिक उन्नत मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों को डिजाइन कर सकते हैं।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("34 89 SMA Crossover Strategy", overlay=true)
// Define the length for the SMAs
short_length = input(34, title="Short SMA Length")
long_length = input(89, title="Long SMA Length")
exit_candles = input(3, title="Exit after how many candles?")
exit_at_open = input(true, title="Exit at Open?")
// Define morning session
morning_session = input("0800-1000", "Morning Session")
// Calculate SMAs
short_sma = ta.sma(close, short_length)
long_sma = ta.sma(close, long_length)
// Function to check if current time is within specified session
in_session(session) =>
session_start = na(time(timeframe.period, "0800-1000")) ? na : true
session_start
// Condition for buy signal (short SMA crosses over long SMA) within specified trading hours
buy_signal = ta.crossover(short_sma, long_sma)
// Condition for sell signal (short SMA crosses under long SMA) within specified trading hours
sell_signal = ta.crossunder(short_sma, long_sma)
// Function to exit the trade after specified number of candles
var int trade_entry_bar = na
var int trade_exit_bar = na
if (buy_signal or sell_signal)
trade_entry_bar := bar_index
if (not na(trade_entry_bar))
trade_exit_bar := trade_entry_bar + exit_candles
// Exit condition
exit_condition = (not na(trade_exit_bar) and (exit_at_open ? bar_index + 1 >= trade_exit_bar : bar_index >= trade_exit_bar))
// Execute trades
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if (exit_condition)
strategy.close("Buy")
strategy.close("Sell")
// Plot SMAs on the chart
plot(short_sma, color=color.blue, linewidth=1)
plot(long_sma, color=color.red, linewidth=1)