मूविंग एवरेज के मूल्य ब्रेकआउट के साथ ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति खरीदने और बेचने के संकेतों को उत्पन्न करने के लिए कीमतों और चलती औसत के साथ क्रॉसिंग पर आधारित है। यह कई प्रकार के चलती औसत और एक पारदर्शी पैरामीटर प्रदान करता है जो झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करता है। यह रणनीति मूल्य प्रवृत्ति के मोड़ को पकड़ने और प्रवृत्ति को ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन की गई है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मूल्य समापन मूल्य पर आधारित होती है, जिसमें एक चलती औसत की गणना की जाती है, जिसकी लंबाई N होती है। एक विशिष्ट प्रकार का चलती औसत सरल चलती औसत (एसएमए), सूचकांक चलती औसत (ईएमए), भारित चलती औसत (डब्ल्यूएमए) आदि होता है। फिर एक अंतर स्तर, जैसे कि 5% सेट किया जाता है, और ऊपर की ओर चलती कीमतों (1.05 गुना) और नीचे की ओर चलती कीमतों (0.95 गुना) की गणना की जाती है। जब कीमत समापन मूल्य के ऊपर से गुजरती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब कीमत समापन मूल्य के नीचे से गुजरती है, तो एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है। इसके अलावा, यह रणनीति एक बुलबुल पैरामीटर शॉर्ट-ब्रेक लाइन ऑपरेशन प्रदान करती है, जो इस पैरामीटर के साथ शुरू होती है, केवल एक बिक्री संकेत उत्पन्न करने के लिए, खाली का उपयोग करें।
रणनीतिक लाभ
- मूविंग एवरेज के ट्रेंड ट्रैकिंग फीचर का उपयोग करके, कीमतों की गति को प्रभावी ढंग से ट्रैक करने में सक्षम
- विभिन्न प्रकार के चलती औसत उपलब्ध हैं, जिन्हें संयोजन के लिए लचीला बनाया जा सकता है
- गलत ट्रेडों को रोकने के लिए पारदर्शिता पैरामीटर
- केवल डाउनट्रेंड ट्रैक करने के लिए वैकल्पिक
रणनीतिक जोखिम
- मूविंग एवरेज में विलंबता है, कीमतों के मोड़ से चूक सकता है
- कीमतों में उतार-चढ़ाव के समापन के लिए उपयुक्त नहीं
- गलत विचलन पैरामीटर सेटिंग कुछ प्रभावी संकेतों को फ़िल्टर कर सकती है
- हवाई यात्रा जोखिम भरी है, सावधानी से करें
अनुकूलन दिशा
- चलती औसत के प्रकार और लंबाई पैरामीटर का अनुकूलन करें
- विभिन्न पारदर्शिता पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करें
- फ़िल्टर सिग्नल के साथ अन्य संकेतक
- अतिरिक्त स्थिति प्रबंधन रणनीति
संक्षेप
यह रणनीति समग्र रूप से एक अधिक विशिष्ट प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह प्रवृत्ति का न्याय करने के लिए मूल्य और चलती औसत के संबंध का उपयोग करता है, और कुछ लचीलापन प्रदान करता है। पैरामीटर अनुकूलन और उचित सिग्नल फ़िल्टरिंग के साथ, यह एक अच्छी तरह से काम करने वाली मात्रात्मक रणनीति बन सकती है।
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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strategy("Price X MA Cross", overlay=true)
typ = input("HMA", "MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "VWMA", "RMA", "TEMA"])
len = input(100, minval=1, title="Length")
src = input(close, "Source", type=input.source)
tol = input(0, minval=0, title="Tolerance (%)", type=input.float)
shortOnly = input(false, "Short only")
tema(src, len)=>
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
ema3 = ema(ema2, len)
return = 3 * (ema1 - ema2) + ema3
getMAPoint(type, len, src)=>
return = type == "SMA" ? sma(src, len) : type == "EMA" ? ema(src, len) : type == "WMA" ? wma(src, len) : type == "HMA" ? hma(src, len) : type == "VWMA" ? vwma(src, len) : type == "RMA" ? rma(src, len) : tema(src, len)
ma = getMAPoint(typ, len, src)
upperTol = ma * (1 + tol/100)
lowerTol = ma * (1 - tol/100)
longCondition = crossover(close, upperTol)
shortCondition = crossunder(close, lowerTol)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (longCondition)
if (shortOnly)
strategy.close("Short")
else
strategy.entry("Long", strategy.long)
plot(ma, "Moving Average", close > ma ? color.green : color.red, linewidth = 2)
t1 = plot(tol > 0 ? upperTol : na, transp = 70)
t2 = plot(tol > 0 ? lowerTol : na, transp = 70)
fill(t1, t2, color = tol > 0 ? color.blue : na)