तीन समतल चलती औसत रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति तीन अलग-अलग पैरामीटर सेट के साथ चिकनी चलती औसत का उपयोग करती है, जो कीमतों की प्रवृत्ति के बारे में निर्णय लेने और ट्रैक करने में सक्षम है। जब एक छोटी चलती औसत मध्यवर्ती रेखा को पार करती है, तो मध्यवर्ती रेखा को लंबी रेखा के पार करते समय अधिक करें; जब एक छोटी चलती औसत मध्यवर्ती रेखा को पार करती है, तो मध्यवर्ती रेखा को लंबी रेखा के पार करते समय खाली करें।
सिद्धांत
तीन चिकनी चलती औसत की गणना करेंः लंबी अवधि की लंबाई 13 चक्र, विस्थापन 8 चक्र; मध्यम अवधि की लंबाई 8 चक्र, विस्थापन 5 चक्र; और छोटी अवधि की लंबाई 5 चक्र, विस्थापन 3 चक्र।
तीन लाइनों के आकार का संबंध तुलना करें: जब छोटी लाइन मध्यम लाइन से गुजरती है, तो मध्यम लाइन लंबी लाइन से गुजरती है, अधिक करें; जब छोटी लाइन मध्यम लाइन से गुजरती है, तो मध्यम लाइन लंबी लाइन से गुजरती है, खाली करें।
रिवर्स ट्रेडिंग का विकल्प
चार्ट में तीन चलती औसत दिखाई दे रहे हैं।
लाभ
तीन चलती औसत के साथ, प्रवृत्तियों का बहु-स्तरीय निर्धारण किया जा सकता है, जिससे संकेतों की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।
विभिन्न चक्र रेखाओं के संयोजन में अल्पकालिक गतिशीलता और मध्यम और दीर्घकालिक रुझानों को ध्यान में रखा गया है।
नकली ब्रीच को कम करने के लिए चलती औसत को समापन मूल्य के मध्य मान के साथ गणना करें।
Whipsaws से बचने के लिए लाइनों के विस्थापन सेट को तोड़ने की ताकत को अलग करता है।
विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए विकल्प के रूप में रिवर्स ट्रेडिंग।
जोखिम
कई चलती औसत संयोजनों का उपयोग करने के लिए पैरामीटर अनुकूलन की आवश्यकता होती है, गलत सेटिंग से संकेत की गुणवत्ता कम हो सकती है।
मध्य रेखा के माध्यम से संक्षिप्त रेखा का पार करना जरूरी नहीं है कि यह प्रवृत्ति में बदलाव का संकेत दे, जिसे आगे की पुष्टि की आवश्यकता है।
तीन-लाइन क्रॉसिंग सिग्नल में देरी हो सकती है, अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में प्रवेश का समय निर्धारित करना आवश्यक है।
रिवर्स ट्रेडिंग के दौरान, स्टॉप लॉस पोजीशन के लिए सतर्क रहना आवश्यक है ताकि जोखिम कम हो सके।
अनुकूलन दिशा
चलती औसत की लंबाई और विस्थापन मापदंडों को अनुकूलित करें ताकि यह विभिन्न चक्रों के लिए अधिक उपयुक्त हो सके।
सिग्नल की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए अन्य संकेतकों को फ़िल्टर करें, जैसे कि लेनदेन की मात्रा और ऊर्जा का संकेत।
स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करें और उचित स्टॉप लॉस स्थिति सेट करें।
प्रवृत्ति रेखा और समर्थन प्रतिरोध बिंदु के संयोजन में सहायक निर्णय
संक्षेप
यह रणनीति तीन अलग-अलग लंबाई और विस्थापन के चलती औसत के संयोजन के माध्यम से प्रवृत्ति के परिवर्तन का न्याय करने में सक्षम है। कई चलती औसत का उपयोग करने से सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार होता है, अलग-अलग आवधिक रेखाओं का संयोजन अल्पकालिक और दीर्घकालिक विशेषताओं को ध्यान में रखता है। पैरामीटर अनुकूलन, संकेतक फ़िल्टरिंग, स्टॉप-लॉस रणनीति आदि रणनीति की स्थिरता और प्रभावशीलता को और बढ़ा सकते हैं।
/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 01/02/2017
// This indicator calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare
// the relationship between a moving average of the security's price with
// the security's price itself (or between several moving averages).
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="3 Lines", overlay = true)
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
pos = iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xLSma, color=blue, title="MA")
plot(xMSma, color=red, title="EMA")
plot(xSSma, color=green, title="EMA")