गति औसत गाइड घातीय चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
गतिशील औसत मार्गदर्शक सूचकांक चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति दो शक्तिशाली तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है, चलती औसत ((MA) और औसत दिशा सूचकांक ((ADX), व्यापारियों को अधिक सटीक तकनीकी विश्लेषण प्रदान करने के लिए। यह रणनीति विशेष रूप से गतिशील बाजार विश्लेषण के लिए डिज़ाइन की गई है, जो स्पष्ट व्यापारिक संकेत प्रदान करती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति भारित चलती औसत ((WMA) की गणना करके मूल्य गति को ट्रैक करती है, मूल्य उतार-चढ़ाव को चिकना करती है, और एक रुझान संकेत उत्पन्न करती है। साथ ही, औसत दिशा सूचकांक ((ADX) और सकारात्मक-नकारात्मक गतिशीलता सूचकांक ((+/- DI) की गणना करके, एक प्रवृत्ति की उपस्थिति और ताकत का आकलन करती है। जब ADX निर्दिष्ट पैरामीटर से अधिक होता है, तो यह माना जाता है कि एक प्रवृत्ति मौजूद है; जब सकारात्मक गतिशीलता सूचकांक नकारात्मक गतिशीलता सूचकांक से अधिक होता है, तो एक आशावादी संकेत के रूप में।
रणनीति MA और ADX सूचकांक के क्रॉसिंग के आधार पर ट्रेडिंग निर्णय लेता है। जब ADX थ्रेशोल्ड से अधिक होता है और DIdiff ((DI+ - DI-) 0 से अधिक होता है, तो अधिक करें; जब ADX थ्रेशोल्ड से अधिक होता है और DIdiff 0 से कम होता है, तो पब्लिक करें।
श्रेष्ठता विश्लेषण
यह रणनीति चलती औसत और एडीएक्स सूचकांक के लाभों को जोड़ती है, जिससे रुझानों की उपस्थिति और दिशा को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सकता है और गलत संकेतों को कम किया जा सकता है। एकल सूचकांक की तुलना में संयोजन सूचकांक अधिक विश्वसनीय व्यापारिक संकेत प्रदान करता है।
इसके अलावा, यह रणनीति पूरी तरह से पैरामीटर गणना पर आधारित एक मात्रात्मक रणनीति है, जो अच्छी तरह से प्रतिक्रिया करती है, स्थिर प्रदर्शन करती है और एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है।
जोखिम विश्लेषण
यह रणनीति बाजार में भारी उतार-चढ़ाव के दौरान व्यापार जोखिम पैदा करने के लिए प्रवण है। जब कीमत में भारी उतार-चढ़ाव होता है और संकेतक प्रतिक्रिया नहीं करता है, तो यह खाते को नुकसान पहुंचाता है। इसके अलावा, संकेतक पैरामीटर की गलत सेटिंग भी रणनीति की प्रभावशीलता को प्रभावित कर सकती है।
स्टॉप लॉस के माध्यम से एकल हानि को नियंत्रित किया जा सकता है। साथ ही पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है और अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में फ़िल्टर किया जा सकता है ताकि गलत संकेतों को कम किया जा सके।
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए अन्य संकेतकों जैसे कि ब्रिन बैंड, आरएसआई आदि को फ़िल्टर करें
चलती औसत और ADX सूचकांक के लिए लंबाई पैरामीटर का अनुकूलन करें, ऑप्टिमाइज़्ड पैरामीटर संयोजन खोजें
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए रोकथाम को बढ़ाएं
विभिन्न अवधि के लिए परीक्षण करें, सबसे अच्छा अवधि खोजने के लिए
संक्षेप
गतिशीलता औसत गाइड सूचकांक चलती औसत क्रॉसिंग रणनीति, मूल्य गतिशीलता और प्रवृत्ति की ताकत की गणना करके, बाजार की प्रवृत्ति की दिशा की प्रभावी पहचान करने के लिए एक विश्वसनीय प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। यह रणनीति उच्च एल्गोरिथम है, स्थिर है, और अच्छी तरह से प्रदर्शन कर रही है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, बेहतर रणनीति प्रभाव प्राप्त करने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
//@version=5
strategy("MA ADX Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
start_date = input(timestamp("1975-01-01T00:00:00"), title="Start Date")
end_date = input(timestamp("2099-01-01T00:00:00"), title="End Date")
// Indicator Inputs
group1 = "MA Parameters"
lengthMA = input.int(50, title="MA Length", minval=1, group=group1)
sourceMA = input(close, title="MA Source", group=group1)
group2 = "ADX Parameters"
diLength = input.int(14, title="DI Length", minval=1, group=group2)
adxSmoothing = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1, maxval=50, group=group2)
adxMAActive = input.int(15, title="ADX MA Active", minval=1, group=group2)
// Directional Movement calculations
upwardMovement = ta.change(high)
downwardMovement = -ta.change(low)
trueRangeSmoothed = ta.rma(ta.atr(diLength), diLength)
positiveDM = fixnan(100 * ta.rma(upwardMovement > downwardMovement and upwardMovement > 0 ? upwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
negativeDM = fixnan(100 * ta.rma(downwardMovement > upwardMovement and downwardMovement > 0 ? downwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
dmSum = positiveDM + negativeDM
// Average Directional Index (ADX) calculation
averageDX = 100 * ta.rma(math.abs(positiveDM - negativeDM) / math.max(dmSum, 1), adxSmoothing)
// Line color determination
lineColor = averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM ? color.teal : averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM ? color.red : color.gray
// Moving Average (MA) calculation
maResult = ta.wma(sourceMA, lengthMA)
// Plotting the Moving Average with color
plot(maResult, color=lineColor, title="MA", linewidth=3)
// Strategy logic
if (averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM)
strategy.close("Buy")