तेज़ और धीमी गति से चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति के आधार पर
ChaoZhang
अवलोकन
एक धीमी गति से चलती औसत रणनीति एक सरल चलती औसत रणनीति है। यह दो चलती औसत का उपयोग करता है, तेजी से और धीमी गति से, जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से नीचे से गुजरती है, तो यह दर्शाता है कि कीमतें बढ़ सकती हैं; जब तेजी से चलती औसत धीमी गति से चलती औसत से नीचे से नीचे से गुजरती है, तो यह दर्शाता है कि कीमतें गिर सकती हैं। यह भविष्य के मूल्य कार्रवाई की भविष्यवाणी के लिए एक संकेतक के रूप में काम कर सकता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में दो चलती औसत का उपयोग किया जाता है, एक तेज और एक धीमी। विशेष रूप से, एक तेज चलती औसत की लंबाई 25 चक्रों के लिए डिफ़ॉल्ट है, और एक धीमी चलती औसत की लंबाई 62 चक्रों के लिए डिफ़ॉल्ट है। रणनीति विभिन्न प्रकार के चलती औसत का चयन करने की अनुमति देती है, जिसमें SMA, EMA, WMA, RMA और VWMA शामिल हैं।
जब तेजी से चलती औसत नीचे से धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक कीमतें लंबी अवधि की कीमतों को तोड़ना शुरू कर देती हैं, जो कि एक विशिष्ट गोल्डन क्रॉस सिग्नल है, यह दर्शाता है कि कीमतें ऊपरी चैनल में प्रवेश कर सकती हैं, इस समय रणनीति अधिक है; जब तेजी से चलती औसत ऊपर से नीचे से धीमी गति से चलती औसत को पार करता है, तो यह दर्शाता है कि अल्पकालिक कीमतें लंबी अवधि की कीमतों को तोड़ना शुरू कर देती हैं, जो कि डेथ क्रॉस सिग्नल है, यह दर्शाता है कि कीमतें नीचे की चैनल में प्रवेश कर सकती हैं।
इस प्रकार, कीमतों की प्रवृत्ति और दिशा का आकलन करने के लिए तेजी से औसत रेखा के क्रॉसिंग के माध्यम से, और तदनुसार अधिक या कम करने के लिए, लाभ कमाने के लिए।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- सरल, समझने और लागू करने में आसान
- पैरामीटर सेटिंग लचीला, अनुकूलित चक्र और प्रकार धीमी गति से औसत दर्जे का
- एक विश्वसनीय सूचक, तेजी से औसत रेखा क्रॉसिंग मूल्य प्रवृत्ति पर सटीक निर्णय
- स्वचालित रूप से, बिना किसी मानवीय निर्णय के, मनोवैज्ञानिक कारक के प्रभाव को कम करना
- स्टॉक इंडेक्स, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टोकरेंसी आदि के लिए व्यापक रूप से उपयोग करने के लिए बहु-प्रजातियों के लिए उपयुक्त
- अनुकूलन करने में आसान, बेहतर विन्यास खोजने के लिए पैरामीटर के संयोजन को समायोजित करें
- अन्य संकेतकों या रणनीतियों के संयोजन के साथ प्रयोग करने योग्य
कुल मिलाकर, इस रणनीति में तेजी से औसत रेखा के क्रॉसिंग को मुख्य ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में शामिल किया गया है, जो कि भावी कीमतों के रुझानों का आकलन करने की क्षमता रखता है, जो कि ट्रेंड ट्रैकिंग के फायदे के आधार पर अच्छा मुनाफा कमा सकता है, जो वास्तविक युद्ध के लिए उपयुक्त है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति में कुछ संभावित जोखिम भी हैं:
- धीमी गति से औसत रेखा पार करने वाले संकेतों में गलत सूचना हो सकती है, कीमतों में केवल एक अल्पकालिक समायोजन होता है, न कि एक दीर्घकालिक रुझान उलट
- लंबी या छोटी औसत रेखा का गलत चयन अक्सर व्यापार करने या अवसर खोने का कारण बन सकता है
- कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान, औसत क्रॉसिंग सिग्नल स्पष्ट नहीं हो सकते हैं
- उच्च लेनदेन शुल्क वाली किस्में, क्रॉस सिग्नल लेनदेन की अत्यधिक आवृत्ति से लाभ की हानि
- मजबूत स्केलेबिलिटी भी अति-अनुकूलन के जोखिम के साथ आती है
इन जोखिमों को निम्न तरीकों से नियंत्रित और सुधार किया जा सकता हैः
- अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टरिंग, जैसे कि सूचकांक से विचलित मूल्य के रूप में गलत सूचना से बचने के लिए
- औसत रेखा पैरामीटर को समायोजित करें, सर्वोत्तम संयोजन ढूंढें और गलत ट्रेडों की संभावना कम करें
- इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए, हम अपने रणनीतियों पर रोक लगाते हैं और बड़े उतार-चढ़ाव से बचते हैं।
- अनावश्यक हानि को कम करने के लिए उचित छूट
- बहु-प्रजाति परीक्षण, जोखिम का आकलन और अति-अनुकूलन को रोकना
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति के मुख्य अनुकूलन क्षेत्रों में शामिल हैंः
तेज औसत और धीमी औसत के लिए चक्र चयनः वर्तमान डिफ़ॉल्ट पैरामीटर इष्टतम नहीं हो सकता है, आप इष्टतम कॉन्फ़िगरेशन खोजने के लिए विभिन्न चक्रों का प्रयास कर सकते हैं
चलती औसत के प्रकार का चयन करेंः वर्तमान में कई प्रकार के चलती औसत उपलब्ध हैं जिन्हें आप परीक्षण कर सकते हैं कि कौन सा प्रकार किसी विशेष किस्म के लिए सबसे अच्छा है
अन्य संकेतकों या रणनीतियों के साथ संयोजनः प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए अस्थिरता संकेतकों, मूल्य संकेतकों या रुझान ट्रैकिंग रणनीतियों के साथ संयोजन का प्रयास करें
पैरामीटर अनुकूलन अनुकूलन: औसत चक्र पैरामीटर को बाजार में उतार-चढ़ाव और तरलता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए स्थिरता में सुधार
एआई मॉडल सहायताः मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण करना, स्वचालित रूप से इष्टतम व्यापार नियमों की तलाश करना
इन अनुकूलन उपायों के माध्यम से, यह उम्मीद की जाती है कि रणनीति की आय प्रदर्शन और स्थिरता को और बढ़ाया जा सके।
संक्षेप
यह एक बहुत ही व्यावहारिक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। यह विभिन्न समय के पैमाने पर कीमतों में परिवर्तन के नियमों को पकड़ता है, और धीमी औसत और धीमी औसत को तोड़कर कीमतों के संभावित भविष्य के रुझानों और दिशाओं का आकलन करता है। रणनीति की अवधारणा सरल, स्पष्ट, समझने और लागू करने में आसान है, पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए लचीला है, साथ ही उच्च विश्वसनीयता, उच्च स्तर की स्वचालन, लागू करने की व्यापक रेंज और स्केलेबिलिटी है। निश्चित रूप से, एक निश्चित गलत सूचना का जोखिम भी है, इसे अधिकतम प्रभाव के लिए उपयोग करने की आवश्यकता है। निरंतर परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति को वास्तविक बाजार में अच्छी स्थिर लाभप्रदता की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//Author @divonn1994
initial_balance = 100
strategy(title='Fast v Slow Moving Averages Strategy', shorttitle = 'Fast v Slow', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, precision=7, currency=currency.USD, commission_value=0.1, commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=initial_balance)
//Input for number of bars for moving average, Switch to choose moving average type, Display Options and Time Frame of trading----------------------------------------------------------------
fastBars = input.int(25, "Fast moving average length", minval=1)
slowBars = input.int(62, "Slow moving average length", minval=1)
strategy = input.string("EMA", "MA type", options = ["EMA", "VWMA", "SMA", "RMA", "WMA"])
redOn = input.string("On", "Red Background Color On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
greenOn = input.string("On", "Green Background Color On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
maOn = input.string("On", "Moving Average Plot On/Off", options = ["On", "Off"], group='Display')
startMonth = input.int(title='Start Month 1-12 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=1, minval=0, maxval=12, group='Beginning of Strategy')
startDate = input.int(title='Start Date 1-31 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=1, minval=0, maxval=31, group='Beginning of Strategy')
startYear = input.int(title='Start Year 2000-2100 (set any start time to 0 for furthest date)', defval=2011, minval=2000, maxval=2100, group='Beginning of Strategy')
endMonth = input.int(title='End Month 1-12 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=12, group='End of Strategy')
endDate = input.int(title='End Date 1-31 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=31, group='End of Strategy')
endYear = input.int(title='End Year 2000-2100 (set any end time to 0 for today\'s date)', defval=0, minval=0, maxval=2100, group='End of Strategy')
//Strategy Calculations-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
inDateRange = true
maMomentum = switch strategy
"EMA" => (ta.ema(close, fastBars) >= ta.ema(close, slowBars)) ? 1 : -1
"SMA" => (ta.sma(close, fastBars) >= ta.sma(close, slowBars)) ? 1 : -1
"RMA" => (ta.rma(close, fastBars) >= ta.rma(close, slowBars)) ? 1 : -1
"WMA" => (ta.wma(close, fastBars) >= ta.wma(close, slowBars)) ? 1 : -1
"VWMA" => (ta.vwma(close, fastBars) >= ta.vwma(close, slowBars)) ? 1 : -1
=>
runtime.error("No matching MA type found.")
float(na)
fastMA = switch strategy
"EMA" => ta.ema(close, fastBars)
"SMA" => ta.sma(close, fastBars)
"RMA" => ta.rma(close, fastBars)
"WMA" => ta.wma(close, fastBars)
"VWMA" => ta.vwma(close, fastBars)
=>
runtime.error("No matching MA type found.")
float(na)
slowMA = switch strategy
"EMA" => ta.ema(close, slowBars)
"SMA" => ta.sma(close, slowBars)
"RMA" => ta.rma(close, slowBars)
"WMA" => ta.wma(close, slowBars)
"VWMA" => ta.vwma(close, slowBars)
=>
runtime.error("No matching MA type found.")
float(na)
//Enter or Exit Positions--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
if ta.crossover(maMomentum, 0)
if inDateRange
strategy.entry('long', strategy.long, comment='long')
if ta.crossunder(maMomentum, 0)
if inDateRange
strategy.close('long')
//Plot Strategy Behavior---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
plot(series = maOn == "On" ? fastMA : na, title = "Fast Moving Average", color = color.new(color.white,0), linewidth=2, offset=1)
plot(series = maOn == "On" ? slowMA : na, title = "Slow Moving Average", color = color.new(color.purple,0), linewidth=3, offset=1)
bgcolor(color = inDateRange and (greenOn == "On") and maMomentum > 0 ? color.new(color.green,75) : inDateRange and (redOn == "On") and maMomentum <= 0 ? color.new(color.red,75) : na, offset=1)