मूविंग एवरेज इंडिकेटर ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-12-06 17:10:00 अंत में संशोधित करें: 2023-12-06 17:10:00
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मूविंग एवरेज इंडिकेटर ट्रेडिंग रणनीति

रणनीति अवलोकन

यह रणनीति कई चलती औसत संकेतकों के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने की रणनीति है। रणनीति एक साथ अल्पकालिक, मध्यम और दीर्घकालिक चलती औसत पर ध्यान देती है, जो ट्रेंड की दिशा का न्याय करती है और ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है।

नीति का नाम

बहु चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

रणनीति सिद्धांत

यह रणनीति 7 दिन की रेखा, 13 दिन की रेखा और 21 दिन की रेखा सहित तीन अलग-अलग चक्रों की एक साथ चलती औसत का उपयोग करती है। इसकी ट्रेडिंग तर्क निम्नलिखित बिंदुओं पर आधारित हैः

  1. जब अल्पकालिक 7 दिन की रेखा मध्यवर्ती 13 दिन की रेखा को पार करती है और दीर्घकालिक 21 दिन की रेखा ऊपर की ओर होती है, तो एक बहुसंकेतक संकेत उत्पन्न होता है;
  2. जब अल्पकालिक 7 दिन की रेखा मध्यवर्ती 13 दिन की रेखा से नीचे और दीर्घकालिक 21 दिन की रेखा गिरावट की प्रवृत्ति में होती है, तो एक शून्य संकेत उत्पन्न होता है।

अलग-अलग समय अवधि के लिए चलती औसत के संयोजन से, बाजार के रुझानों को अधिक सटीक रूप से आंका जा सकता है और गलत ट्रेडों से बचा जा सकता है।

रणनीतिक लाभ

  1. चलती औसत के कई समूहों का उपयोग करके, आप बाजार में झूठे ब्रेकआउट या अल्पकालिक उतार-चढ़ाव से भटकने से बचने के लिए बाजार के रुझानों को अधिक सटीक रूप से आंक सकते हैं।
  2. सिग्नल केवल तब उत्पन्न होते हैं जब रुझान स्पष्ट होता है, जिससे अनावश्यक ट्रेडों की संख्या कम हो जाती है, जिससे ट्रेडों की लागत कम हो जाती है।
  3. मापदंडों की सेटिंग लचीली है, जो विभिन्न किस्मों और बाजार की परिस्थितियों के लिए व्यक्तिगत वरीयताओं के अनुसार चलती औसत की अवधि को समायोजित कर सकती है।

रणनीतिक जोखिम

  1. बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान, अक्सर गलत संकेत मिल सकते हैं।
  2. चलती औसत एक प्रवृत्ति का एक सूचक है, और यह एक महत्वपूर्ण बिंदु को निर्धारित करने में असमर्थ है।
  3. चलती औसत के क्रॉसिंग ने रुझानों को देर से पहचाना और कुछ मुनाफे से चूक गए।
  4. अन्य तकनीकी संकेतकों के सत्यापन संकेतों को शामिल करके जोखिम को कम किया जा सकता है, और चलती औसत पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करने के लिए उतार-चढ़ाव के संकेतकों को शामिल करने पर विचार करें और अस्थिर बाजारों में व्यापार करने से बचें।
  2. मशीन लर्निंग जैसे मात्रात्मक तकनीकों का उपयोग करके चलती औसत पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने का प्रयास करें।
  3. घाटे को रोकने के लिए रणनीतियों को बढ़ाएं और घाटे के बढ़ने पर समय पर रोकें।
  4. एक स्लाइड पॉइंट को कम करने के लिए एक सीमा सूची का उपयोग करने पर विचार करें जब आप एक चलती औसत को पार करते हैं।

संक्षेप

यह रणनीति तीन छोटी और लंबी समय अवधि के लिए चलती औसत के साथ जुड़ी हुई है, जो बाजार के रुझानों को उनके पारस्परिक संबंधों के आधार पर निर्धारित करती है। यह एक अपेक्षाकृत स्थिर और कुशल प्रवृत्ति का पालन करने वाली रणनीति है। सूचक मापदंडों, स्टॉप-लॉस तंत्र और ऑर्डर मोड के अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की जीत और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Crypto-Oli

//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)

// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator 
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE

// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)

// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")

ma_type      = input(title = "MA Type",         type = input.string,  defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)

short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7,     minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len  = input(title = "Middle MA Length",  type = input.integer, defval = 13,    minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len  = input(title = "Long MA Length",  type = input.integer, defval = 21,    minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close


tick_round(x) => 
    round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick

// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma  = 0.0

// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA' 
    short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := sma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
    short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := ema(long_ma_src,  long_ma_len)

// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
    short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := wma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
    short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
    middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
    long_ma  := wma(2*wma(long_ma_src,  long_ma_len /2)-wma(long_ma_src,  long_ma_len),  round(sqrt(long_ma_len)))

// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
    short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := vwma(long_ma_src,  long_ma_len)


// Smoothed Moving Average (SMMA)    
if ma_type == 'SMMA'
    short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
    middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
    long_ma  := na(long_ma[1])  ? sma(long_ma_src,  long_ma_len)  : (long_ma[1]  * (long_ma_len  - 1) + long_ma_src)  / long_ma_len

// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
    e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
    e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    e1_long  = ema(long_ma_src,  long_ma_len)
    
    short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
    middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
    long_ma  := 2 * e1_long  - ema(e1_long,  long_ma_len)

// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green,   linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow,   linewidth = 1)
plot(long_ma,  color = color.red, linewidth = 1)

if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long)


if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short)