
गतिशील त्रि-समान प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति बाजार की प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए कई समय अवधि के लिए गतिशील चिकनी चलती औसत का उपयोग करती है, जिससे विभिन्न समय अवधि के बीच प्रवृत्ति की एकरूपता फ़िल्टरिंग होती है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।
यह रणनीति 3 अलग-अलग पैरामीटर सेट के साथ एक गतिशील चिकनी चलती औसत का उपयोग करती है। पहली चलती औसत वर्तमान आवधिक कीमत की प्रवृत्ति की दिशा की गणना करती है, दूसरी चलती औसत उच्च समय अवधि की कीमत की प्रवृत्ति की दिशा की गणना करती है, और तीसरी चलती औसत एक और उच्च समय अवधि की कीमत की प्रवृत्ति की दिशा की गणना करती है। जब पहली चलती औसत दूसरी चलती औसत को ऊपर की ओर पार करती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है, जबकि तीसरी चलती औसत भी ऊपर की ओर प्रवृत्ति दिखाती है, जो खरीद संकेत की विश्वसनीयता की जांच करती है। पूरी रणनीति विभिन्न समय अवधि के बीच प्रवृत्ति को पार करती है, जिससे कई समय-सीमाओं के बीच प्रवृत्ति की स्थिरता प्राप्त होती है, जिससे व्यापारिक संकेतों की विश्वसनीयता सुनिश्चित होती है।
एक चलती औसत एक गतिशील चिकनाई का उपयोग करता है जो स्वचालित रूप से गणना करता है और विभिन्न समय अवधि के बीच उचित चिकनाई कारक को लागू करता है, जिससे उच्च समय अवधि के लिए एक चलती औसत एक निचले समय अवधि के चार्ट पर एक चिकनी प्रवृत्ति रेखा को दर्शाता है, न कि एक मोड़ की रेखा। यह गतिशील चिकनाई रणनीति को उच्च समय अवधि में समग्र प्रवृत्ति की दिशा का निर्धारण करने की अनुमति देती है, जबकि कम समय अवधि में व्यापार निष्पादन, कुशल प्रवृत्ति ट्रैकिंग को प्राप्त करने के लिए।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि इसमें कई समय-सीमाओं के लिए एक प्रवृत्ति फ़िल्टर तंत्र है। विभिन्न समय-सीमाओं के लिए कीमतों की औसत प्रवृत्ति दिशा की गणना करके और विभिन्न समय-सीमाओं के बीच एकरूपता की आवश्यकता के साथ, विलेनिटी के अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव को व्यापारिक संकेतों के हस्तक्षेप को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रत्येक व्यापारिक संकेत एक बड़ी प्रवृत्ति के भीतर रखा गया है, जिससे लाभप्रदता की संभावना में काफी वृद्धि हुई है।
एक अन्य लाभ गतिशील चिकनाई फ़ंक्शन का उपयोग है। यह रणनीति को उच्च समय अवधि में समग्र रुझान और कम समय अवधि में विशिष्ट ट्रेडिंग बिंदुओं की पहचान करने की अनुमति देता है। रणनीति उच्च समय अवधि में एक बड़ी प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के साथ-साथ कम समय अवधि में विशिष्ट ट्रेडों को निष्पादित कर सकती है। इस बहु-समय फ्रेमवर्क का उपयोग बाजार के अवसरों को पकड़ने के साथ-साथ व्यापार जोखिम को नियंत्रित करने में मदद करता है।
इस रणनीति का मुख्य जोखिम कम व्यापारिक संकेतों में निहित है। सख्त प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग शर्तें व्यापार के अवसरों की संख्या को कम करती हैं, जो कुछ निवेशकों के लिए बहुत उपयुक्त नहीं हो सकती हैं जो उच्च आवृत्ति वाले व्यापार का पीछा करते हैं। फ़िल्टरिंग शर्तों की सख्ती को कम करके अधिक व्यापार के अवसर प्राप्त किए जा सकते हैं।
इसके अलावा, पैरामीटर सेटिंग्स को सावधानीपूर्वक परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से चलती औसत की अवधि की लंबाई। विभिन्न बाजारों को इष्टतम प्रभाव प्राप्त करने के लिए अलग-अलग चक्र पैरामीटर की आवश्यकता होती है। सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन को रीट्रेसिंग द्वारा खोजा जा सकता है।
भविष्य के अनुकूलन में, फ़िल्टरिंग के लिए अधिक तकनीकी संकेतकों को शामिल करना या मशीन सीखने एल्गोरिदम के लिए स्वचालित अनुकूलन पैरामीटर को जोड़ना भी विचार किया जा सकता है। ये सभी रणनीति प्रभावशीलता को बढ़ाने के प्रभावी तरीके होंगे।
इस रणनीति को कुल मिलाकर एक बहुत ही व्यावहारिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है. बहु-समय फ्रेम प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग तंत्र प्रत्येक ट्रेडिंग निर्णय के लिए अच्छा व्यापक समर्थन प्रदान करता है, प्रभावी रूप से व्यापार जोखिम को कम करता है. और गतिशील चिकनाई सुविधाओं के अलावा इस बहु-समय फ्रेम विधि को कुशलता से लागू किया जा सकता है। पूरे रणनीति फ्रेम तर्कसंगत, कुशलता से संचालित है, और सीखने और लागू करने के लायक है।
/*backtest
start: 2024-01-23 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Harrocop
//@version=5
strategy(title = "Triple MA HTF strategy - Dynamic Smoothing", shorttitle = "Triple MA strategy", overlay=true,
pyramiding=5, initial_capital = 10000,
calc_on_order_fills=false,
slippage = 0,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05)
//////////////////////////////////////////////////////
////////// Risk Management ////////////
//////////////////////////////////////////////////////
RISKM = "-------------------- Risk Management --------------------"
InitialBalance = input.float(defval = 10000, title = "Initial Balance", minval = 1, maxval = 1000000, step = 1000, tooltip = "starting capital", group = RISKM)
LeverageEquity = input.bool(defval = true, title = "qty based on equity %", tooltip = "true turns on MarginFactor based on equity, false gives fixed qty for positionsize", group = RISKM)
MarginFactor = input.float(0, minval = - 0.9, maxval = 100, step = 0.1, tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
QtyNr = input.float(defval = 3.5, title = "Quantity Contracts", minval = 0, maxval = 1000000, step = 0.01, tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
EquityCurrent = InitialBalance + strategy.netprofit[1]
QtyEquity = EquityCurrent * (1 + MarginFactor) / close[1]
QtyTrade = LeverageEquity ? QtyEquity : QtyNr
/////////////////////////////////////////////////////
////////// MA Filter Trend ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND = "-------------------- Moving Average 1 --------------------"
Plot_MA = input.bool(true, title = "Plot MA trend?", inline = "Trend1", group = TREND)
TimeFrame_Trend = input.timeframe(title='Higher Time Frame', defval='15', inline = "Trend1", group = TREND)
length = input.int(21, title="Length MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend2", group = TREND)
MA_Type = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend2", group = TREND)
ma(type, src, length) =>
float result = 0
if type == 'TMA' // Triangular Moving Average
result := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
result
if type == 'LSMA' // Least Squares Moving Average
result := ta.linreg(src, length, 0)
result
if type == 'SMA' // Simple Moving Average
result := ta.sma(src, length)
result
if type == 'EMA' // Exponential Moving Average
result := ta.ema(src, length)
result
if type == 'DEMA' // Double Exponential Moving Average
e = ta.ema(src, length)
result := 2 * e - ta.ema(e, length)
result
if type == 'TEMA' // Triple Exponentiale
e = ta.ema(src, length)
result := 3 * (e - ta.ema(e, length)) + ta.ema(ta.ema(e, length), length)
result
if type == 'WMA' // Weighted Moving Average
result := ta.wma(src, length)
result
if type == 'HMA' // Hull Moving Average
result := ta.wma(2 * ta.wma(src, length / 2) - ta.wma(src, length), math.round(math.sqrt(length)))
result
if type == 'McGinley' // McGinley Dynamic Moving Average
mg = 0.0
mg := na(mg[1]) ? ta.ema(src, length) : mg[1] + (src - mg[1]) / (length * math.pow(src / mg[1], 4))
result := mg
result
result
// Moving Average
MAtrend = ma(MA_Type, close, length)
MA_Value_HTF = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend, MAtrend)
// Get minutes for current and higher timeframes
// Function to convert a timeframe string to its equivalent in minutes
timeframeToMinutes(tf) =>
multiplier = 1
if (str.endswith(tf, "D"))
multiplier := 1440
else if (str.endswith(tf, "W"))
multiplier := 10080
else if (str.endswith(tf, "M"))
multiplier := 43200
else if (str.endswith(tf, "H"))
multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "H", "")))
else
multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "m", "")))
multiplier
// Get minutes for current and higher timeframes
currentTFMinutes = timeframeToMinutes(timeframe.period)
higherTFMinutes = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend)
// Calculate the smoothing factor
dynamicSmoothing = math.round(higherTFMinutes / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth = ta.sma(MA_Value_HTF, dynamicSmoothing)
// Trend HTF
UP = MA_Value_Smooth > MA_Value_Smooth[1] // Use "UP" Function to use as filter in combination with other indicators
DOWN = MA_Value_Smooth < MA_Value_Smooth[1] // Use "Down" Function to use as filter in combination with other indicators
/////////////////////////////////////////////////////
////////// Second MA Filter Trend ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND2 = "-------------------- Moving Average 2 --------------------"
Plot_MA2 = input.bool(true, title = "Plot Second MA trend?", inline = "Trend3", group = TREND2)
TimeFrame_Trend2 = input.timeframe(title='HTF', defval='60', inline = "Trend3", group = TREND2)
length2 = input.int(21, title="Length Second MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend4", group = TREND2)
MA_Type2 = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend4", group = TREND2)
// Second Moving Average
MAtrend2 = ma(MA_Type2, close, length2)
MA_Value_HTF2 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend2, MAtrend2)
// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes2 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend2)
// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing2 = math.round(higherTFMinutes2 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth2 = ta.sma(MA_Value_HTF2, dynamicSmoothing2)
// Trend HTF for the second moving average
UP2 = MA_Value_Smooth2 > MA_Value_Smooth2[1]
DOWN2 = MA_Value_Smooth2 < MA_Value_Smooth2[1]
/////////////////////////////////////////////////////
////////// Third MA Filter Trend ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND3 = "-------------------- Moving Average 3 --------------------"
Plot_MA3 = input.bool(true, title = "Plot third MA trend?", inline = "Trend5", group = TREND3)
TimeFrame_Trend3 = input.timeframe(title='HTF', defval='240', inline = "Trend5", group = TREND3)
length3 = input.int(50, title="Length third MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend6", group = TREND3)
MA_Type3 = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend6", group = TREND3)
// Second Moving Average
MAtrend3 = ma(MA_Type3, close, length3)
MA_Value_HTF3 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend3, MAtrend3)
// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes3 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend3)
// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing3 = math.round(higherTFMinutes3 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth3 = ta.sma(MA_Value_HTF3, dynamicSmoothing3)
// Trend HTF for the second moving average
UP3 = MA_Value_Smooth3 > MA_Value_Smooth3[1]
DOWN3 = MA_Value_Smooth3 < MA_Value_Smooth3[1]
/////////////////////////////////////////////////////
////////// Entry Settings ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
BuySignal = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and UP3 == true
SellSignal = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and DOWN3 == true
ExitBuy = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)
ExitSell = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)
/////////////////////////////////////////////////
/////////// Strategy ////////////////
/////////// Entry & Exit ////////////////
/////////// logic ////////////////
/////////////////////////////////////////////////
// Long
if BuySignal
strategy.entry("Long", strategy.long, qty = QtyTrade)
if (strategy.position_size > 0 and ExitBuy == true)
strategy.close(id = "Long", comment = "Close Long")
// Short
if SellSignal
strategy.entry("Short", strategy.short, qty = QtyTrade)
if (strategy.position_size < 0 and ExitSell == true)
strategy.close(id = "Short", comment = "Close Short")
/////////////////////////////////////////////////////
////////// Visuals Chart ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
// Plot Moving Average HTF
p1 = plot(Plot_MA ? MA_Value_Smooth : na, "HTF Trend", color = UP ? color.rgb(238, 255, 0) : color.rgb(175, 173, 38), linewidth = 1, style = plot.style_line)
p2 = plot(Plot_MA2 ? MA_Value_Smooth2 : na, "HTF Trend", color = UP2 ? color.rgb(0, 132, 255) : color.rgb(0, 17, 255), linewidth = 1, style = plot.style_line)
plot(Plot_MA3 ? MA_Value_Smooth3 : na, "HTF Trend", color = UP3 ? color.rgb(0, 255, 8) : color.rgb(255, 0, 0), linewidth = 2, style = plot.style_line)
fill(p1, p2, color = color.rgb(255, 208, 0, 90), title="Fill")