चलती औसत क्रॉसओवर के आधार पर रणनीति का अनुसरण करने वाली प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-23 15:14:31
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अवलोकन

यह रणनीति चलती औसत के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस के सिद्धांत के आधार पर डिज़ाइन की गई है। तेजी से रेखा (अल्पकालिक चलती औसत) और धीमी रेखा (लंबी अवधि के चलती औसत) के बीच क्रॉसओवर स्थितियों की गणना करके, यह बाजार की प्रवृत्ति का न्याय करता है और प्रवृत्ति का पालन करता है। जब तेजी से रेखा धीमी रेखा को ऊपर की ओर तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब तेजी से रेखा धीमी रेखा को नीचे की ओर तोड़ती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।

सिद्धांत

रणनीति मुख्य रूप से चलती औसत क्रॉसओवर के सिद्धांत पर निर्भर करती है। फास्ट लाइन पैरामीटर 50 दिनों और स्लो लाइन पैरामीटर 200 दिनों पर सेट किया गया है। क्रमशः सबसे हाल के 50 और 200 दिनों में औसत समापन मूल्य की गणना फास्ट लाइन और स्लो लाइन के रूप में की जाती है। जब फास्ट लाइन स्लो लाइन को ऊपर की ओर तोड़ती है, तो यह निर्धारित किया जाता है कि स्टॉक की कीमत एक ऊपर की ओर प्रवृत्ति में प्रवेश कर चुकी है और एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब फास्ट लाइन स्लो लाइन को नीचे की ओर तोड़ती है, तो यह निर्धारित किया जाता है कि स्टॉक की कीमत एक नीचे की ओर प्रवृत्ति में प्रवेश कर चुकी है और एक बेच संकेत उत्पन्न होता है।

विभिन्न मापदंडों के साथ तेज और धीमी रेखा संयोजन सेट करके, रणनीति की संवेदनशीलता को समायोजित किया जा सकता है। तेज रेखा पैरामीटर जितना छोटा होगा, प्रवृत्ति का निर्धारण उतना ही तेज़ होगा, लेकिन अधिक झूठे संकेत हो सकते हैं। धीमी रेखा पैरामीटर जितना बड़ा होगा, प्रवृत्ति निर्णय उतना ही बेहतर होगा, लेकिन प्रवृत्ति का निर्धारण उतना ही धीमा होगा। यह रणनीति 50 और 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करती है, व्यापक रूप से रणनीति की संवेदनशीलता और स्थिरता पर विचार करती है।

लाभ

  • स्वचालित रूप से रुझानों को ट्रैक करने के लिए चलती औसत क्रॉसओवर सिद्धांत का उपयोग करके बाजार के रुझानों और मोड़ बिंदुओं को प्रभावी ढंग से निर्धारित करें
  • उचित तेज और धीमी लाइन पैरामीटर सेटिंग्स इसे बाजार के रुझानों को प्रभावी ढंग से निर्धारित करने के लिए शोर को फ़िल्टर करते हुए पर्याप्त संवेदनशील बनाती हैं
  • समझ में आसान रणनीति तर्क और स्पष्ट पैरामीटर सेटिंग इसे लागू करने और अनुकूलित करने के लिए आसान बनाते हैं
  • जोखिम प्रबंधन में सख्त स्टॉप लॉस नियंत्रण योगदान देता है

जोखिम

  • चलती औसत रणनीतियों से अधिक उल्टा या झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं, जिससे फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों से सहायता की आवश्यकता होती है
  • अस्थिर बाजार गलत ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे विशिष्ट स्टॉक के उतार-चढ़ाव की आवृत्ति का आकलन करना आवश्यक हो सकता है
  • स्टॉप लॉस प्वाइंट निर्धारित करने में व्यक्तिगत स्टॉक की विशेषताओं को ध्यान में रखना होगा। बहुत सख्त लागत बढ़ा सकता है जबकि बहुत ढीला नुकसान बढ़ा सकता है

अनुकूलन

  • झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों जैसे MACD और KD को मिलाएं
  • व्यक्तिगत स्टॉक की विशेषताओं और उतार-चढ़ाव की आवृत्ति के आधार पर चलती औसत मापदंडों को निर्धारित करें
  • अत्यधिक अस्थिर शेयरों के लिए स्टॉप लॉस दूरी को समायोजित करें
  • रणनीति को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का परीक्षण करें
  • खुले पदों को बढ़ाएँ और पदों के नियम जोड़ें

सारांश

यह रणनीति स्वचालित रूप से बाजार की प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने और प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए चलती औसत क्रॉसओवर के सिद्धांत का उपयोग करती है, जो मुख्य प्रवृत्ति को प्रभावी ढंग से पकड़ सकती है। रणनीति की संवेदनशीलता को नियंत्रित करने और अन्य सहायक संकेतकों के साथ संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए तेज़ और धीमी गति से चलती औसत के मापदंडों को सेट करके, रणनीति की स्थिरता और प्रभावशीलता को संतुलित किया जा सकता है। यह रणनीति मध्यम और दीर्घकालिक संचालन के लिए उपयुक्त है। मापदंडों को शेयरों और बाजारों की विशेषताओं के अनुसार समायोजित किया जा सकता है। विस्तारित प्रवेश और स्टॉप लॉस नियम बेहतर व्यापार प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए इसे और अधिक अनुकूलित कर सकते हैं।


/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Gleitend Strategie", overlay=true)

// Einstellungen für die gleitenden Durchschnitte
short_MA_length = input(50, title="Kürzerer MA Länge")
long_MA_length = input(200, title="Längerer MA Länge")

// Berechnung der gleitenden Durchschnitte
short_MA = ta.sma(close, short_MA_length)
long_MA = ta.sma(close, long_MA_length)

// Kaufsignal: Kürzerer MA über Längerer MA
buy_signal = ta.crossover(short_MA, long_MA)

// Verkaufssignal: Kürzerer MA unter Längerer MA
sell_signal = ta.crossunder(short_MA, long_MA)

// Stop Loss und Take Profit Ebenen
stop_loss = strategy.position_avg_price * 0.985
take_profit = strategy.position_avg_price * 1.02

// Trading-Logik
if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    
if (sell_signal)
    strategy.close("Buy")
    
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=stop_loss, limit=take_profit)

// Bedingungen für Short-Positionen
if (sell_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=stop_loss, limit=take_profit)

// Plot der gleitenden Durchschnitte
plot(short_MA, color=color.blue, title="Kürzerer MA")
plot(long_MA, color=color.red, title="Längerer MA")


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