यह रणनीति क्रॉसओवर उत्पन्न करने और खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए अलग-अलग अवधि वाली दो ईवीडब्ल्यूएमए लाइनों का उपयोग करती है। जब छोटी अवधि की रेखा लंबी अवधि की रेखा को पार करती है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है। जब छोटी अवधि की रेखा लंबी अवधि की रेखा से नीचे पार करती है, तो यह एक बिक्री संकेत उत्पन्न करती है।
रणनीति में विभिन्न अवधियों के साथ दो EVWMA रेखाओं की गणना और पार करके रुझान परिवर्तनों की पहचान की जाती है।
विशेष रूप से, यह पहले दो ईवीडब्ल्यूएमए लाइनों की गणना करता हैः
लघु अवधि पंक्ति m1, अवधि की लंबाई1 के साथ, 5 पर डिफ़ॉल्ट
लंबी अवधि की रेखा m2, अवधि की लंबाई2 के साथ, 40 पर डिफ़ॉल्ट
इसके बाद यह m1 और m2 के बीच क्रॉसओवर स्थितियों को निर्धारित करने के लिए क्रॉसओवर और क्रॉसअंडर कार्यों का उपयोग करता हैः
यदि m1 m2 से पार होता है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है और लंबे संचालन को निष्पादित करता है
यदि m1 m2 से नीचे पार करता है, तो यह एक बेच संकेत उत्पन्न करता है और शॉर्ट ऑपरेशन निष्पादित करता है
ध्यान दें कि EVWMA सरल चलती औसत की तुलना में हाल के आंकड़ों को अधिक भार देता है। गणना सूत्र हैः
data = (nz(data[1]) * (nb_floating_shares - volume)/nb_floating_shares) + (volume_price/nb_floating_shares)
जहाँ nz ((data[1]) पिछली अवधि का EVWMA मान है, nb_floating_shares अवधि का कुल वॉल्यूम है, वॉल्यूम वर्तमान अवधि का वॉल्यूम है, और वॉल्यूम_प्राइस वर्तमान अवधि का कारोबार है। इससे हाल के डेटा पर उच्च भार सौंपने का प्रभाव प्राप्त होता है।
इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः
ईवीडब्ल्यूएमए मूल्य परिवर्तनों पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है और लाभ के अवसरों में सुधार करता है
दोहरी ईवीडब्ल्यूएमए लाइनों का क्रॉसओवर समय पर मोड़ बिंदुओं की पहचान करता है
सरल तर्क और लागू करने में आसान
विभिन्न बाजार वातावरणों को अनुकूलित करने के लिए अनुकूलन योग्य अवधि की लंबाई
कोई जटिल पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता नहीं है और लाइव ट्रेडिंग के लिए आसान है
इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैंः
क्रॉसओवर बाजार शोर को फ़िल्टर किए बिना अत्यधिक अमान्य संकेत उत्पन्न कर सकते हैं
रुझान में बदलाव के बिंदुओं की पहचान करना मुश्किल है और बदलावों की कमी के जोखिम हैं
कोई स्टॉप लॉस या लाभ नहीं, जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में असमर्थ
अपर्याप्त पैरामीटर अनुकूलन अनुचित अवधि सेटिंग्स के लिए नेतृत्व करता है
रणनीति में सुधार के लिए कुछ दिशाएं:
जोखिमों को सख्ती से नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ जोड़ें
सर्वोत्तम मापदंडों को खोजने के लिए अवधि की लंबाई का अनुकूलन करें
अमान्य ट्रेडों को कम करने के लिए वॉल्यूम फ़िल्टर जोड़ें
रिवर्स इंडिकेटरों के साथ संयोजन करें ताकि रिवर्स की कमी से बचा जा सके
बाजार परिवर्तनों के आधार पर गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन
बैल और भालू बाजारों में अंतर करें और विभिन्न मापदंडों का उपयोग करें
बिग डेटा के आधार पर ट्रेडिंग टाइमिंग निर्धारित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल पेश करना
संक्षेप में, यह ईवीडब्ल्यूएमए क्रॉस रणनीति दोहरी ईवीडब्ल्यूएमए लाइनों की गणना और पार करके प्रवृत्ति परिवर्तनों की प्रभावी ढंग से पहचान कर सकती है और ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न कर सकती है। तर्क सरल है लेकिन जोखिम और सुधार की दिशाएं हैं। स्टॉप लॉस, पैरामीटर चयन, अन्य संकेतकों आदि को अनुकूलित करके, रणनीति को लाइव ट्रेडिंग के लिए मजबूत किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह चलती औसत क्रॉस रणनीतियों का एक लाभकारी अन्वेषण है और आगे के शोध और अनुप्रयोग के लायक है।
/*backtest
start: 2023-08-18 00:00:00
end: 2023-08-26 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Elastic Volume Weighted Moving Average Cross Strategy", shorttitle="EVWMA Cross", overlay=true)
length1=input(5, title="EVWMA Short")
length2=input(40, title="EVWMA Long")
nbfs1=sum(volume, length1)
nbfs2=sum(volume, length2)
medianSrc=close
calc_evwma(price, length, nb_floating_shares) =>
data = (nz(data[1]) * (nb_floating_shares - volume)/nb_floating_shares) + (volume*price/nb_floating_shares)
data
m1=calc_evwma(medianSrc, length1, nbfs1)
m2=calc_evwma(medianSrc, length2, nbfs2)
if (crossover(m1, m2))
strategy.entry("MA2CrossLE", strategy.long, comment="MA2CrossLE")
if (crossunder(m1, m2))
strategy.entry("MA2CrossSE", strategy.short, comment="MA2CrossSE")
p1=plot(m1,color=orange,linewidth=2, title="evwma")
p2=plot(m2,color=orange,linewidth=2, title="evwma")