मूविंग एवरेज क्रॉसओवर ऑप्टिमाइज़ेशन ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति के अनुकूलन के द्वारा नियमित चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति, सेट तीन अलग अलग अवधि के लिए चलती औसत, 9 चक्र, 50 चक्र और 100 चक्र के चलती औसत का निर्माण करने के लिए गोल्डफ़ॉर्क्स के रूप में, मध्य-लंबी औसत रेखा में स्थितियों में एक उछाल प्रवृत्ति, अल्पकालिक औसत रेखा पर मध्य-लंबी औसत रेखा के माध्यम से गोल्डफ़ॉर्क्स के लिए एक खरीद संकेत के रूप में. रणनीति का नाम है गोल्डफ़ॉर्क्स के लिए अनुकूलित ट्रेडिंग रणनीति गोल्डफॉर्क्स के लिए चलती औसत क्रॉसिंग.
रणनीति सिद्धांत
रणनीति में 9 चक्र, 50 चक्र और 100 चक्र की तीन चलती औसत का उपयोग किया जाता है। 9 चक्र चलती औसत अल्पकालिक औसत है, 50 चक्र चलती औसत मध्यवर्ती औसत है, और 100 चक्र चलती औसत दीर्घकालिक औसत है। रणनीति का ट्रेडिंग सिग्नल अल्पकालिक औसत और मध्यवर्ती औसत के क्रॉसिंग से आता है। विशिष्ट तर्क यह है कि, लंबी अवधि की औसत रेखा ऊपर की ओर बढ़ रही है (लंबी अवधि की औसत रेखा की कीमत मध्यवर्ती रेखा से अधिक है) ।
श्रेष्ठता विश्लेषण
पारंपरिक दोहरी चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति की तुलना में, यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने से पहले मध्यम और दीर्घकालिक रुझान निर्णय की शर्तों को जोड़ती है, जो कुछ अमान्य संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकती है। लंबी अवधि के रुझान स्पष्ट नहीं होने पर, रणनीति सिग्नल उत्पन्न नहीं करेगी, जो कि पैच से बचा जा सकता है। साथ ही, यह रणनीति छोटी और मध्यम अवधि में रुझान की स्थिति को पकड़ने के लिए उपयुक्त है, जो कि क्षेत्र में प्रवेश करने की संभावना को कम करती है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति को पैरामीटर सेट करते समय औसत रेखा के चक्र के संयोजन को समायोजित करने की आवश्यकता होती है, क्योंकि विभिन्न चक्र संयोजन रणनीति के प्रभाव को प्रभावित करते हैं। यदि चक्र पैरामीटर गलत तरीके से सेट किया जाता है, तो बहुत सारे झूठे संकेतों का जोखिम होता है। इसके अलावा, व्यापारियों को संभावित प्रणालीगत जोखिमों के लिए सतर्क रहने की आवश्यकता होती है और जोखिम से बचने के लिए समय पर रोक लगाना पड़ता है।
अनुकूलन दिशा
अन्य संकेतकों के साथ बाजार की प्रवृत्ति का आकलन करने में मदद करने के लिए, जैसे कि MACD, BOLL, आदि, अधिक सख्त प्रवेश शर्तों को स्थापित करने पर विचार किया जा सकता है, या अस्थिरता के संकेतकों के साथ संयोजन में एक अनुकूलनशील चलती औसत का निर्माण किया जा सकता है, जिससे कि पैरामीटर बाजार की स्थिति के अनुसार स्वचालित रूप से समायोजित हो सकें, और आगे की रणनीति को अनुकूलित कर सकें।
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर नियमित रूप से द्विआधारी चलती औसत क्रॉसिंग, लंबी अवधि के औसत निर्णय और फ़िल्टर शर्तों को जोड़ने, प्रभावी रूप से फ़िल्टर झूठे संकेतों के लिए उपयुक्त है, यह एक सरल और व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैक रणनीति है, लेकिन व्यापारियों को अभी भी पैरामीटर अनुकूलन और प्रणालीगत जोखिम पर ध्यान देने की आवश्यकता है, वैज्ञानिक धन प्रबंधन रणनीति तैयार की।
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Golden Cross, SMA 100, Moving Average Strategy (by Coinrule)", shorttitle="Golden_Cross_Strat_MA100_optimized", overlay=true, initial_capital = 1000,process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
// Input
switch1=input(true, title="Enable Bar Color?")
switch2=input(false, title="Show Fast Moving Average")
switch3=input(true, title="Show Slow Moving Average")
//Calculate Moving Averages
movingaverage_fast = sma(close, input(9))
movingaverage_slow = sma(close, input(100))
movingaverage_normal= sma(close, input(50))
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
// Calculation
bullish_cross = crossover(movingaverage_fast, movingaverage_normal)
bearish_cross = crossunder(movingaverage_fast, movingaverage_normal)
//Entry and Exit
if bullish_cross and window() and movingaverage_slow > movingaverage_normal
strategy.entry("long", strategy.long)
strategy.close("long", when = bearish_cross and window())
// Colors
bartrendcolor = close > movingaverage_fast and close > movingaverage_slow and change(movingaverage_slow) > 0 ? color.green : close < movingaverage_fast and close < movingaverage_slow and change(movingaverage_slow) < 0 ? color.red : color.blue
barcolor(switch1?bartrendcolor:na)
// Output
plot(movingaverage_fast, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=3)
plot(movingaverage_normal, color=color.blue, linewidth=2)
bgcolor(color = showDate and window() ? color.gray : na, transp = 90)