मूल्य और एसएमए क्रॉसओवर पर आधारित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति को मूल्य और एसएमए क्रॉसिंग पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति कहा जाता है, जो मुख्य रूप से विभिन्न चक्रों के एसएमए की गणना करके और मूल्य और एसएमए के क्रॉसिंग की स्थिति को ट्रैक करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है। जब कीमत नीचे से ऊपर की ओर एसएमए को तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है; जब कीमत ऊपर से नीचे की ओर एसएमए को तोड़ती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न करती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य तर्क यह है कि कीमतों को 21 दिन की सरल चलती औसत (एसएमए) के साथ क्रॉस किया जाता है। साथ ही, रणनीति 50 दिन के एसएमए और 200 दिन के एसएमए की गणना करती है, जो मोटे तौर पर प्रवृत्ति का आकलन करने में मदद करती है।
विशेष रूप से, रणनीति एक निर्दिष्ट दिनांक सीमा के भीतर एक स्टॉक के समापन मूल्य का अनुरोध करती है और फिर इनपुट एसएमए चक्र के आधार पर अलग-अलग एसएमए की गणना करती है। यदि कीमत नीचे से ऊपर की ओर 21 एसएमए को तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत सेट की जाती है; यदि कीमत ऊपर से नीचे की ओर 21 एसएमए को तोड़ती है, तो एक बिक्री संकेत सेट की जाती है।
एसएमए की गणना करते हुए और क्रॉसिंग का निर्णय लेते हुए, रणनीति वर्तमान स्थिति को ट्रैक करती है। खरीद सिग्नल ट्रिगर होने पर, रणनीति को स्थिति में रखा जाता है; जब सिग्नल ट्रिगर होता है तो रणनीति को बंद कर दिया जाता है। इस तरह, एसएमए क्रॉसिंग सिस्टम पर आधारित स्वचालित व्यापार पूरा किया जाता है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह सरल, समझने और लागू करने में आसान है। एसएमए एक सामान्य रूप से उपयोग किया जाने वाला तकनीकी विश्लेषण सूचक है, एसएमए क्रॉसिंग एक आम व्यापार संकेतों में से एक है। इस सूचक-क्रॉसिंग आधारित रणनीति को आसानी से विभिन्न शेयरों और समय सीमाओं पर लागू किया जा सकता है, जो स्वचालित व्यापार के लिए उपयुक्त है।
एक और लाभ यह है कि रणनीति को SMA पैरामीटर को समायोजित करके अनुकूलित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, विभिन्न SMA चक्र संयोजनों का परीक्षण किया जा सकता है, ताकि किसी विशेष स्टॉक के उतार-चढ़ाव के नियमों के अनुरूप सर्वोत्तम पैरामीटर की तलाश की जा सके। इसके अलावा, रणनीति को अन्य संकेतकों को जोड़कर सत्यापित और अनुकूलित किया जा सकता है।
जोखिम और समाधान
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि सूचकांक-प्रकार की रणनीति में अधिक गलत संकेत उत्पन्न होते हैं। उदाहरण के लिए, संचलन के दौरान उतार-चढ़ाव के दौरान, कीमतें अक्सर जमीन के नीचे SMA को पार कर सकती हैं, जिससे अनावश्यक व्यापारिक संकेत मिलते हैं।
सामान्य समाधानों में स्टॉप लॉस सेट करना, पैरामीटर को समायोजित करना, या फ़िल्टर शर्तें जोड़ना शामिल हैं। उदाहरण के लिए, जोखिम को सीमित करने के लिए अधिकतम हानि अनुपात सेट किया जा सकता है; या एसएमए चक्र को समायोजित किया जा सकता है, और अधिक स्थिर पैरामीटर संयोजन का चयन किया जा सकता है; या अन्य संकेतकों की पुष्टि को फ़िल्टर करने के लिए जोड़ा जा सकता है।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
परीक्षण और एसएमए पैरामीटर का सबसे अच्छा संयोजन चुनें। विभिन्न एसएमए लंबाई की जांच करें और सबसे उपयुक्त अवधि की तलाश करें।
RSI, MACD आदि जैसे अन्य फिल्टर सिग्नल पुष्टिकरण जोड़ें। यह कुछ गलत संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है।
स्टॉप लॉजिक जोड़ें. अधिकतम नुकसान को सेट करें या स्टॉप को स्थानांतरित करें ताकि जोखिम को नियंत्रित किया जा सके.
एसएमए क्रॉसिंग को सख्ती से ट्रैक करने के बजाय महत्वपूर्ण ब्रेकआउट के पास प्रवेश करने पर विचार किया जा सकता है।
मिश्रित रणनीतियों का परीक्षण करें. अन्य प्रकार की रणनीतियों के साथ संयोजन पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि प्रवृत्ति का पालन करना, संयोजन में उपयोग करना।
संक्षेप
यह रणनीति सरल एसएमए सूचक क्रॉसिंग के माध्यम से स्वचालित व्यापार को प्राप्त करने के लिए बनाई गई है। इसके फायदे सरल, आसान और समझने में आसान हैं; इसके नुकसान सिग्नल बार-बार और आसानी से पकड़े जाते हैं। हम पैरामीटर अनुकूलन, फ़िल्टर जोड़ने, स्टॉप लॉस आदि के माध्यम से रणनीति की प्रभावशीलता में सुधार कर सकते हैं। यह रणनीति हमें एक बुनियादी ढांचा प्रदान करती है जो रणनीति को समृद्ध और बेहतर बनाने के लिए नए तत्वों को लगातार जोड़कर प्रदान कर सकती है।
/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Price Cross Above/Below SMA Strategy", shorttitle="Tressy Strat", overlay=true)
// Define start and end year inputs
start_year = input.int(2022, title="Start Year")
end_year = input.int(2022, title="End Year")
// Define start and end month inputs
start_month = input.int(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
end_month = input.int(12, title="End Month", minval=1, maxval=12)
// Define SMA length inputs
sma_length = input.int(21, title="SMA Length")
sma_length_50 = input.int(50, title="50 SMA Length")
sma_length_200 = input.int(200, title="200 SMA Length")
// Filter data within the specified date range
filter_condition = true
filtered_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[0], lookahead=barmerge.lookahead_on)
// Define SMAs using the input lengths
sma = ta.sma(filtered_close, sma_length)
sma_50 = ta.sma(filtered_close, sma_length_50)
sma_200 = ta.sma(filtered_close, sma_length_200)
// Initialize position
var bool in_position = false
// Condition for a price cross above SMA within the date range
cross_above = filter_condition and ta.crossover(filtered_close, sma)
// Condition for a price cross below SMA within the date range
cross_below = filter_condition and ta.crossunder(filtered_close, sma)
// Buy condition
if cross_above
in_position := true
// Sell condition
if cross_below
in_position := false
// Strategy entry and exit
if cross_above
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if cross_below
strategy.close("Buy")
// Plot the SMAs on the chart
plot(sma, color=color.blue, title="21 SMA")
plot(sma_50, color=color.red, title="50 SMA")
plot(sma_200, color=color.orange, title="200 SMA")
// Plot the Buy and Sell signals with "tiny" size
plotshape(cross_above, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny, title="Buy Signal")
plotshape(cross_below, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny, title="Sell Signal")