मल्टी टाइमफ्रेम मूविंग एवरेज और ईएमए आधारित ट्रेंड रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-21 15:59:43
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अवलोकन

यह रणनीति विभिन्न समय सीमाओं में चलती औसत (एमए) और ईएमए का उपयोग ट्रेंडों की पहचान और व्यापार करने के लिए करती है। विभिन्न अवधियों के एसएमए, ईएमए के साथ-साथ कैंडलस्टिक निकायों को जोड़कर, यह प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकती है और कम जोखिम के साथ मध्यवर्ती से दीर्घकालिक रुझानों का व्यापार कर सकती है।

रणनीति तर्क

मूल विचार मूल्य गति निर्धारित करने के लिए विभिन्न अवधियों के 3 एसएमए की तुलना पर आधारित है। इसके अतिरिक्त, ईएमए का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि क्या मोमबत्ती का शरीर ऊपर की ओर इशारा कर रहा है।

विशेष रूप से, रणनीति 3 एसएमए - 3-, 8- और 10-अवधि एसएमए का उपयोग करती है। जब कीमत सभी 3 एसएमए से नीचे होती है, तो इसे एक डाउनट्रेंड माना जाता है। जब कीमत एसएमए के ऊपर वापस जाती है तो लंबा संकेत ट्रिगर होता है।

इसके अलावा, 5 अवधि का ईएमए लंबी ट्रेडों में प्रवेश करने से पहले जांचता है कि क्या मोमबत्ती का शरीर ऊपर की ओर इशारा कर रहा है।

बाहर निकलने के नियमों के लिए, लाभदायक बंद की अधिकतम संख्या या अधिकतम अवधि का उपयोग स्टॉप लॉस तंत्र के रूप में किया जाता है।

लाभ विश्लेषण

विभिन्न समय सीमाओं के एमए को जोड़कर, यह रणनीति प्रभावी रूप से बाजार शोर को फ़िल्टर कर सकती है और मध्यवर्ती से दीर्घकालिक रुझानों को पकड़ सकती है। अनुकूलित मापदंड ऐतिहासिक बैकटेस्ट में सभ्य प्रदर्शन की अनुमति देते हैं।

मोमबत्ती के शरीर की दिशा की जांच करने के लिए ईएमए का उपयोग करने से गिरती मोमबत्तियों में खरीदने से अनावश्यक फिसलन कम हो जाती है।

कुल मिलाकर यह एक स्थिर और विश्वसनीय प्रणाली है जो हफ्तों से लेकर महीनों तक के रुझानों का अनुसरण करने के लिए उपयुक्त है।

जोखिम और न्यूनीकरण

रणनीति मापदंडों के प्रति संवेदनशील है। 3 एसएमए या 1 ईएमए अवधि का उप-उपयुक्त विकल्प संकेत की गुणवत्ता में गिरावट ला सकता है। मापदंडों को विभिन्न उपकरणों के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता है।
गैप जोखिम का प्रबंधन नहीं किया जाता है. अचानक मौलिक समाचार कि गैप कीमतें नुकसान का कारण बन सकती हैं. मूल्य स्टॉप लॉस ऐसे जोखिमों को कम करने में मदद कर सकता है.

बढ़ोतरी के अवसर

प्रवृत्ति सटीकता में और सुधार के लिए एमए या ईएमए के अधिक समय सीमाओं को जोड़ा जा सकता है।
अत्यधिक चाल में नुकसान को कम करते हुए लाभ में लॉक करने के लिए मध्यम मूल्य स्टॉप लॉस का परीक्षण किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग गतिशील रूप से बाजार की बदलती परिस्थितियों के अनुकूल मापदंडों का अनुकूलन कर सकती है।

निष्कर्ष

यह रणनीति मजबूत और विश्वसनीय है, ईएमए फिल्टर द्वारा पूरक ट्रेंड निर्धारित करने के लिए एमए क्रॉसओवर का उपयोग करती है। आगे पैरामीटर अनुकूलन और सावधान जोखिम नियंत्रण जीत दर और लाभप्रदता को बढ़ा सकते हैं। आगे के शोध और अनुप्रयोग के योग्य।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Free Strategy #02 (ES / SPY)", overlay=true)

// Inputs
Quantity = input(1, minval=1, title="Quantity")
SmaPeriod01 = input(3, minval=1, title="SMA Period 01")
SmaPeriod02 = input(8, minval=1, title="SMA Period 02")
SmaPeriod03 = input(10, minval=1, title="SMA Period 03")
EmaPeriod01 = input(5, minval=1, title="EMA Period 01")
MaxProfitCloses = input(5, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(10, minval=1, title="Max Total Bars")

// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
Sma01 = sma(close, SmaPeriod01)
Sma02 = sma(close, SmaPeriod02)
Sma03 = sma(close, SmaPeriod03)
Ema01 = ema(close, EmaPeriod01)

// Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = close < Sma03
Cond02 = close <= Sma01
Cond03 = close[1] > Sma01[1]
Cond04 = open > Ema01
Cond05 = Sma02 < Sma02[1]

// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])

// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, qty=Quantity, when=(Cond00 and Cond01 and Cond02 and Cond03 and Cond04 and Cond05))
 
// Exits
strategy.close("L1", (BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars or MaxProfitCount >= MaxProfitCloses))

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