
दोहरी चलती औसत प्रतिवर्तन रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझानों की पहचान करने के लिए दोहरी चलती औसत का उपयोग करती है। यह रणनीति 10-दिवसीय सरल चलती औसत और 200-दिवसीय सरल चलती औसत को जोड़ती है, जो लंबी अवधि के बड़े रुझानों के तहत एक छोटी अवधि के रिवर्स खरीदने के अवसरों को पकड़ती है। साथ ही, इस रणनीति में कुछ ट्रेंड ट्रैकिंग और हानि नियंत्रण तंत्र भी हैं।
दोहरी चलती औसत उलटा रणनीति मुख्य रूप से निम्नलिखित परिकल्पनाओं पर आधारित हैः
200-दिन की सरल चलती औसत बाजार की दीर्घकालिक प्रवृत्ति की दिशा की पहचान करने में सक्षम है। जब कीमत 200-दिन की रेखा से ऊपर होती है, तो यह दर्शाती है कि मेजर स्टॉक लंबी अवधि के बुलंदी की प्रवृत्ति में है।
10 दिन की सरल चलती औसत बाजार में एक छोटी अवधि के पीछे हटने की पहचान करने में सक्षम है। जब कीमत 10 दिन की रेखा से नीचे होती है, तो यह एक छोटी अवधि में एक पलटाव का प्रतिनिधित्व करती है।
लंबी अवधि के पूँजीवादी रुझानों के तहत, किसी भी अल्पकालिक पलटाव को एक कम चूसने वाला अवसर माना जा सकता है, जिसे उच्च दक्षता से पकड़ा जा सकता है।
उपरोक्त परिकल्पनाओं के आधार पर, रणनीति के लिए ट्रेडिंग सिग्नल जनरेशन तर्क हैः
जब समापन मूल्य 200 दिन की रेखा को पार करता है और साथ ही 10 दिन की रेखा को पार करता है, तो लंबी अवधि के रुझानों का प्रतिनिधित्व करता है, और एक छोटी अवधि में एक पलटाव होता है, इसलिए एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
स्थिति रखते समय, यदि समापन मूल्य 10 दिन की रेखा को फिर से पार कर जाता है, तो अल्पकालिक प्रवृत्ति के उलट होने का प्रतिनिधित्व करता है, तो नुकसान को तुरंत बंद कर दिया जाना चाहिए। इसके अलावा, यदि स्टॉक मूल्य में भारी गिरावट है, तो नुकसान पूर्व निर्धारित स्टॉप लॉस लाइन तक पहुंच जाएगा।
जब एक बड़े पैमाने पर गिरावट होती है, तो एक पूर्व निर्धारित गिरावट की सीमा के माध्यम से खरीदने का समय निर्धारित किया जा सकता है।
इस तरह के एक डिजाइन के साथ, एक बैल बाजार में लंबे समय तक bullish प्रवृत्ति के तहत, कम पीछा करने वाले कोच को प्रभावी ढंग से चलाया जा सकता है, और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट किया जा सकता है।
दोहरी चलती औसत उलटा रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
हालांकि द्विआधारी चलती औसत को उलटने की रणनीति के फायदे स्पष्ट हैं, लेकिन इसके साथ कुछ जोखिम भी हैं:
द्विआधारी चलती औसत को उलटने की रणनीति के लिए कुछ और अनुकूलन विकल्प हैंः
दोहरी चलती औसत उलटी रणनीति समग्र रूप से एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक रणनीति है। यह लंबी लाइन बहुमुखी स्थितियों में कम अवशोषण और रोक के नुकसान के लिए चलती औसत के लाभ का उपयोग करता है, जिससे उच्च एक-राउंड रिटर्न प्राप्त होता है। इसके साथ ही इसमें कुछ बड़ी स्ट्रिप पहचानने की क्षमता और जोखिम नियंत्रण भी है। निरंतर परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से, यह विश्वास है कि यह रणनीति बेहतर प्रदर्शन करेगी।
/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © Gold_D_Roger
//note: spreading 1 statement over multiple lines needs 1 apce + 1 tab | multi line function is 1 tab
//Recommended tickers: SPY (D), QQQ (D) and big indexes, AAPL (4H)
//@version=5
strategy("Davin's 10/200MA Pullback on SPY Strategy v2.0",
overlay=true,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=10, // 10% of equity on each trade
commission_type=strategy.commission.cash_per_contract,
commission_value=0.1) //Insert your broker's rate, IB is 0.005USD or tiered
//Best parameters
// SPY D
// Stop loss 0.15
// commission of 0.005 USD using Interactive brokers
// Exit on lower close
// Buy more when x% down --> 14%
// DO NOT include stop condition using MA crossover
// Get User Input
i_ma1 = input.int(title="MA Length 1", defval=200, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term MA 200")
i_ma2 = input.int(title="MA Length 2", defval=10, step=10, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term MA 10")
i_ma3 = input.int(title="MA Length 3", defval=50, step=1, group="Strategy Parameters", tooltip="MA for crossover signals`")
i_stopPercent = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.15, step=0.01, group="Strategy Parameters", tooltip="Hard stop loss of 10%")
i_startTime = input(title="Start filter", defval=timestamp("01 Jan 2013 13:30 +0000"), group="Time filter", tooltip="Start date and time to begin")
i_endTime = input(title="End filter", defval=timestamp("01 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time filter", tooltip="End date and time to stop")
i_lowerClose = input.bool(title="Exit on lower close", defval=true, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for lower close after above 10SMA before exiting") // optimise exit strat, boolean type creates tickbox type inputs
i_contrarianBuyTheDip = input.bool(title="Buy whenever more than x% drawdown", defval=true, group="Strategy Parameters", tooltip="Buy the dip! Whenever x% or more drawdown on SPY")
i_contrarianTrigger = input.int(title="Trigger % drop to buy the dip", defval=14, step=1, group="Strategy Parameters", tooltip="% drop to trigger contrarian Buy the Dip!")
//14% to be best for SPY 1D
//20% best for AMZN 1D
i_stopByCrossover_MA2_3 = input.bool(title="Include stop condition using MA crossover", defval=false, group="Strategy Parameters", tooltip="Sell when crossover of MA2/1 happens")
// Get indicator values
ma1 = ta.sma(close,i_ma1) //param 1
ma2 = ta.sma(close,i_ma2) //param 2
ma3 = ta.sma(close,i_ma3) //param 3
ma_9 = ta.ema(close,9) //param 2
ma_20 = ta.ema(close,20) //param 3
// Check filter(s)
f_dateFilter = true //make sure date entries are within acceptable range
// Highest price of the prev 52 days: https://www.tradingcode.net/tradingview/largest-maximum-value/#:~:text=()%20versus%20ta.-,highest(),max()%20and%20ta.
highest52 = ta.highest(high,52)
overall_change = ((highest52 - close[0]) / highest52) * 100
// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0 //intialise buyPrice, this will change when we enter a trade ; float = decimal number data type 0.0
buyCondition = (close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter) or (strategy.position_size == 0 and i_contrarianBuyTheDip==true and overall_change > i_contrarianTrigger and f_dateFilter) // higher than 200sma, lower than short term ma (pullback) + avoid pyramiding positions
sellCondition = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1]) //check if we already in trade + close above 10MA;
// third condition: EITHER i_lowerClose not turned on OR closing price has to be < previous candle's LOW [1]
stopDistance = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close)/close) : na // check if in trade > calc % drop dist from entry, if not na
stopPrice = strategy.position_size > 0 ? (buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent)) : na // calc SL price if in trade, if not, na
stopCondition = (strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent) or (strategy.position_size > 0 and (i_stopByCrossover_MA2_3==true and ma3 < ma1))
// Enter positions
if buyCondition
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long) //long only
if buyCondition[1] // if buyCondition is true prev candle
buyPrice := open // entry price = current bar opening price
// Exit position
if sellCondition or stopCondition
strategy.close(id="Long", comment = "Exit" + (stopCondition ? "Stop loss=true" : "")) // if condition? "Value for true" : "value for false"
buyPrice := na //reset buyPrice
// Plot
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset = -1)
plot(ma1, color=color.blue) //defval=200
plot(ma2, color=color.white) //defval=10
plot(ma3, color=color.yellow) // defval=50