यह रणनीति विभिन्न चक्रों की चलती औसत की गणना करके, वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करती है, और आरएसआई संकेतक के साथ मिलकर एक खरीद और बिक्री संकेत भेजती है। लंबी अवधि की चलती औसत को पार करते समय एक खरीद और बिक्री कार्रवाई को ट्रेंड माना जाता है। लंबी अवधि की चलती औसत को पार करते समय एक ट्रेंड रिवर्स को देखते हुए, एक बिक्री कार्रवाई को ट्रेंड रिवर्स माना जाता है।
10, 20, 50, 100 और 200 दिन की सरल चलती औसत की गणना करें।
14 दिन का आरएसआई
जब 10 दिन के SMA पर 50 दिन का SMA होता है और RSI 30 से अधिक होता है और 20 दिन का SMA 100 दिन के SMA से अधिक या बराबर होता है या 50 दिन का SMA 100 दिन के SMA से अधिक या बराबर होता है, तो खरीदारी की जाती है।
स्टॉप-लॉस मूल्य को खरीद बिंदु के रूप में सेट करें 1 से घटाकर स्टॉप-लॉस प्रतिशत।
बिक्री तब की जाती है जबः
यह रणनीति बाजार के रुझान की दिशा का आकलन करने के लिए चलती औसत का उपयोग करती है और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉपलॉस सेट करती है। RSI सूचक का उपयोग नकली ब्रेकडाउन को फ़िल्टर करने के लिए किया जाता है। जब शॉर्ट-टर्म एसएमए पर लंबे समय तक एसएमए में खरीदा जाता है, तो यह संकेत देता है कि ट्रेंड ऊपर की ओर है, और स्टॉक रखने पर स्टॉपलॉस लाइन सेट करने के लिए जोखिम नियंत्रण। जब ट्रेंड रिवर्स सिग्नल होता है या स्टॉपलॉस की कीमत ट्रिगर हो जाती है, तो स्टॉक बेच दिया जाता है।
इस तरह के एक कदम के रूप में, आप एक चलती औसत की अवधि को समायोजित कर सकते हैं और अपने स्टॉप-लॉस बिट्स को समायोजित कर सकते हैं। निर्णय लेने की सटीकता को बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करें।
इस रणनीति की समग्र सोच स्पष्ट है, और एक गतिशील औसत का उपयोग कर प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप-लॉस सेट करें, एक अधिक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। पैरामीटर को समायोजित करने और अन्य निर्णय संकेतकों को जोड़ने के माध्यम से, रणनीतिक प्रतिक्रिया और वास्तविक प्रदर्शन को और बढ़ाया जा सकता है। लेकिन कोई भी रणनीति सही नहीं है, बाजार की अनिश्चितता का सामना करने के लिए जोखिम प्रबंधन के साथ-साथ बाजार की स्थिति के अनुसार निरंतर समायोजन और अनुकूलन की आवश्यकता है।
/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("MA_Script", overlay=true)
// STEP 1:
// Configure trail stop level with input options (optional)
longTrailPerc=input(title="Trail Long Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.05, defval=0.1)
// Configure backtest start date with inputs
startDate=input(title="Start Date", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth=input(title="Start Month", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear=input(title="Start Year", type=input.integer, defval=2020, minval=1800, maxval=2100)
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate=(time >=timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
// Calculate Relative Strength Index
rsiValue=rsi(close, 14)
// Calculate moving averages
MA10_Val =sma(close, 10)
//plot(MA10_Val, color=color.yellow, linewidth=1)
MA20_Val =sma(close, 20)
plot(MA20_Val, color=color.green, linewidth=1)
MA50_Val =sma(close, 50)
plot(MA50_Val, color=color.red, linewidth=1)
MA100_Val =sma(close, 100)
plot(MA100_Val, color=color.blue, linewidth=1)
MA200_Val =sma(close, 200)
plot(MA200_Val, color=color.purple, linewidth=1)
// Calculate candlestick
C_BodyHi = max(close, open)
C_BodyLo = min(close, open)
C_Body = C_BodyHi - C_BodyLo
C_UpShadow = high - C_BodyHi
C_DnShadow = C_BodyLo - low
// STEP 2:
// Calculate entry trading conditions
buyCondition_1=crossover(MA10_Val, MA50_Val) and (rsiValue > 30) and ((MA20_Val >= MA100_Val) or (MA50_Val >= MA100_Val))
avg_price = (close + open)/2
// First Entry
if (afterStartDate)
strategy.entry(id="Entry_Trade_1", long=true, limit=avg_price, when=buyCondition_1)
plotchar(afterStartDate and crossover(MA10_Val, MA50_Val), textcolor = color.blue, text = 'MA\n')
// Determine trail stop loss prices
longStopPrice=0.0
longStopPrice :=if (strategy.position_size > 0)
stopValue=C_BodyHi * (1 - longTrailPerc)
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
plot(longStopPrice, color=color.orange, linewidth=1)
bought_1=strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
entry_Point_1=valuewhen(bought_1, avg_price, 0)
// STEP 3:
// Calculate exit trading conditions
sellCondition_2=crossunder(MA10_Val, MA50_Val) and (close < MA20_Val)
sellCondition_3_temp=valuewhen((C_BodyHi >= entry_Point_1*1.2), 1, 0)
sellCondition_1=(entry_Point_1*0.95 > close) and (sellCondition_3_temp != 1)
sellCondition_3=(sellCondition_3_temp == 1) and (strategy.position_size > 0) and close <= longStopPrice
plotchar((sellCondition_3 == 1) and (strategy.position_size > 0) and close <= longStopPrice, textcolor = color.red, text = 'TS\n', show_last = 11)
plotchar(crossunder(MA10_Val, MA50_Val), textcolor = color.red, text = 'MA\n')
id_val = ""
stop_val = close
condition = false
if sellCondition_1
id_val := "Exit By Stop Loss At 7%"
stop_val := entry_Point_1*0.93
condition := true
else if sellCondition_2
id_val := "Exit By Take Profit based on MA"
stop_val := close
condition := true
else if sellCondition_3
id_val := "Exit By Trailing Stop"
stop_val := longStopPrice
condition := true
// Submit exit orders for trail stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
//strategy.exit(id="Exit By Stop Loss At 7%", from_entry="Entry_Trade_1", stop=entry_Point_1*0.93, when=sellCondition_1)
//strategy.exit(id="Exit By Take Profit based on MA", from_entry="Entry_Trade_1", stop=close, when=sellCondition_2)
strategy.exit(id=id_val, from_entry="Entry_Trade_1", stop=stop_val, when=condition)