ट्रेंड फ़ॉलोइंग स्वचालित मूविंग एवरेज रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति तेजी से चलती औसत रेखा और धीमी गति से चलती औसत रेखा के क्रॉसिंग पर आधारित है, जो एक खरीद और बेचने के संकेत के रूप में है। यह ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति है। गतिशील रूप से बाजार की प्रवृत्ति के अनुकूल चलने वाले औसत रेखा पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित करके अधिकतम लाभ प्राप्त करें।
रणनीति सिद्धांत
त्वरित चलती औसत रेखा और धीमी चलती औसत रेखा की गणना करें. त्वरित चलती औसत रेखा पैरामीटर को 21 माना जाता है, धीमी चलती औसत रेखा पैरामीटर को 34 माना जाता है.
जब तेजी से चलती औसत रेखा पर धीमी गति से चलती औसत रेखा को पार किया जाता है, तो यह संकेत देता है कि बाजार ऊपर की ओर है और एक खरीद संकेत देता है।
जब तेजी से चलती औसत रेखा के नीचे धीमी गति से चलती औसत रेखा के नीचे से गुजरती है, तो यह नीचे की ओर संकेत देता है और बेचने का संकेत देता है।
बाजार के रुझानों के लिए गतिशील और ट्रेंड ट्रैक करने के लिए स्वचालित रूप से चलती औसत रेखा की लंबाई पैरामीटर को समायोजित करके लाभ उठाएं।
श्रेष्ठता विश्लेषण
रणनीति सरल, स्पष्ट और समझने में आसान है।
इस तरह से, हम बाजार के रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने में सक्षम हैं, और हमारे पास बहुत अधिक मुनाफा होने की संभावना है।
गतिशील रूप से पैरामीटर को समायोजित करने के लिए, आप बदलते परिदृश्यों के अनुकूल हो सकते हैं।
विन्यास योग्य मोबाइल औसत रेखा एल्गोरिथ्म, जो रणनीति को लचीला बनाता है।
यह तर्कसंगत और लचीला अनुप्रयोग है।
जोखिम विश्लेषण
एक गतिशील सम-रेखा रणनीति में अक्सर लेनदेन होता है और लेनदेन की लागत अधिक होती है।
जब व्यापार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो चलती औसत रेखा में देरी होती है, जो कि बेहतरीन खरीद और बिक्री के समय को याद कर सकती है।
इस प्रकार, यदि आप एक विशेष प्रकार का फ़ीचर चुनते हैं, तो आपको एक विशिष्ट फ़ीचर का उपयोग करना होगा, और यदि आप एक विशिष्ट फ़ीचर का उपयोग नहीं करते हैं, तो आपको एक फ़ीचर का उपयोग करना होगा।
इस प्रकार, यह सुनिश्चित करने के लिए कि नुकसान का विस्तार न हो, स्टॉपलॉस को सख्ती से नियंत्रित किया जाना चाहिए।
इस प्रकार, यह एक बहुत ही कम समय है, और यह एक बहुत ही कम समय है, और यह एक बहुत ही कम समय है।
अनुकूलन दिशा
गतिशील औसत पैरामीटर को अनुकूलित करें ताकि यह अधिक संवेदनशील हो और समय पर रुझान परिवर्तनों को पकड़ सके।
स्टॉपलॉस लॉजिक को बढ़ाया गया, एकल नुकसान को सख्ती से नियंत्रित किया गया
प्रवृत्ति को पहचानने के लिए संकेतकों को बढ़ाएं और प्रवृत्ति के उलट होने से बचें।
एक स्मार्ट और स्वचालित बनाने के लिए मोबाइल औसत रेखा समायोजन रणनीति का अनुकूलन करें।
पैरामीटर अनुकूलन मॉड्यूल जोड़ा गया, मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके स्वचालित रूप से अनुकूलित।
संक्षेप
इस रणनीति की समग्र विचार स्पष्ट और समझने में आसान है, विभिन्न लंबाई की तेजी से चलती औसत रेखा को कॉन्फ़िगर करके खरीद और बिक्री को पूरा करना, जो एक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। रणनीति का लाभ यह है कि व्यापार नियम सरल, लागू करने में आसान है, और प्रभावी रूप से प्रवृत्ति को पकड़ने में सक्षम है। लेकिन कुछ जोखिम भी हैं, रणनीति को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाने के लिए पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन और स्टॉपलॉस तर्क को लगातार अनुकूलित करने की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में सुधार की काफी संभावना है।
/*backtest
start: 2022-10-03 00:00:00
end: 2023-10-09 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//
// @version=4
// © Ehsan Haghpanah, (ehsanha)
// Algorithmic Trading Research
//
// eha Moving Averages Strategy,
// A simple strategy based on crossing Moving Averages of
// different lengths (a fast moving average and slow one)
//
strategy(title = "eha Moving Averages Strategy", shorttitle = "eha MA Strategy", overlay = true)
//
// -- strategy parameter(s)
// moving averages parameter(s)
var _fastMA_len = input(title = "Fast MA Length", defval = 21, type = input.integer, minval = 1, step = 1)
var _slowMA_len = input(title = "Slow MA Length", defval = 34, type = input.integer, minval = 1, step = 1)
var _ma_algo_id = input(title = "MA Algorithm", defval = "SMA", options = ["SMA", "EMA", "WMA"])
// backtesting date and time range parameter(s)
var _startYear = input(defval = 2020, title = "Start Year", type = input.integer, minval = 1976)
var _startMonth = input(defval = 1, title = "Start Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
var _startDay = input(defval = 1, title = "Start Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
var _closeYear = input(defval = 2020, title = "Close Year", type = input.integer, minval = 1984)
var _closeMonth = input(defval = 9, title = "Close Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
var _closeDay = input(defval = 1, title = "Close Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
//
// -- function(s) and calculation(s)
// checks whether current time is in backtesting time range
start_t = timestamp(_startYear, _startMonth, _startDay, 00, 00) // backtesting range start time, (00, 00); (hour, minute)
close_t = timestamp(_closeYear, _closeMonth, _closeDay, 23, 59) // backtesting range close time, (23, 59); (hour, minute)
isInRange() => true
//
// calculates moving average based on provided algorithm, source and length
// alg : moving average algorithm
// len : length
// ser : series
calcMA(alg, len, ser) =>
(len == 0) ? ser : ((alg == "SMA") ? sma(ser, len) : ((alg == "EMA") ? ema(ser, len) : (alg == "WMA" ? wma(ser, len) : na)))
//
// -- strategy logic and calculation(s)
ma_fast = calcMA(_ma_algo_id, _fastMA_len, close)
ma_slow = calcMA(_ma_algo_id, _slowMA_len, close)
cross_ov = crossover (ma_fast, ma_slow) // returns true if fastMA crosses over slowMA
cross_un = crossunder(ma_fast, ma_slow) // returns true if slowMA crosses over fastMA
//
// -- strategy execution logic
// opens a long position whenever the time is in range and crosses over
strategy.entry("ID", comment = "-", long = strategy.long, when = isInRange() and cross_ov)
// closes the position whenever the time is in range and crosses under
strategy.close("ID", comment = "-", when = isInRange() and cross_un)
//
// -- drawing and visualization
co_fast = color.new(color.gray, 25)
co_slow = color.new(color.gray, 75)
// drawing moving average(s)
plot(ma_fast, color = co_fast, linewidth = 2, style = plot.style_line)
plot(ma_slow, color = co_slow, linewidth = 3, style = plot.style_line)