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गति औसत दिशात्मक आंदोलन सूचकांक चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-29 11:50:49
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अवलोकन

रणनीति तर्क

यह रणनीति ट्रेडिंग निर्णयों के आधार के रूप में एमए और एडीएक्स संकेतकों के क्रॉसओवर का उपयोग करती है। जब एडीएक्स सीमा से ऊपर होता है और डीआईडीफ (डीआई + - डीआई-) 0 से अधिक होता है, तो यह लंबा होता है। जब एडीएक्स सीमा से ऊपर होता है और डीआईडीफ 0 से कम होता है, तो यह पदों से बाहर निकलता है।

लाभ विश्लेषण

इसके अतिरिक्त, यह रणनीति पैरामीटर गणनाओं पर आधारित पूरी तरह से मात्रात्मक रणनीति है, जिसमें अच्छे बैकटेस्टिंग परिणाम और स्थिर लाइव प्रदर्शन हैं, जो इसे एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त बनाता है।

जोखिम विश्लेषण

यह रणनीति महत्वपूर्ण बाजार उतार-चढ़ाव के दौरान ट्रेडिंग जोखिम के लिए प्रवण है। जब कीमतें हिंसक रूप से चलती हैं और संकेतक प्रतिक्रिया नहीं करते हैं, तो यह खाते में नुकसान ला सकती है। इसके अलावा, अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स रणनीति के प्रदर्शन को भी प्रभावित कर सकती हैं।

स्टॉप लॉस के द्वारा नुकसान को नियंत्रित किया जा सकता है। एक ही समय में पैरामीटर को अनुकूलित किया जा सकता है और झूठे संकेतों को कम करने के लिए फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयुक्त किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार के लिए फिल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों जैसे बोलिंगर बैंड, आरएसआई आदि के साथ संयोजन करें

  2. इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए चलती औसत और ADX की लंबाई मापदंडों का अनुकूलन

  3. एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें

  4. इष्टतम रखरखाव चक्र खोजने के लिए विभिन्न रखरखाव अवधि का परीक्षण करें

निष्कर्ष

मोमेंटम एवरेज डायरेक्शनल मूवमेंट इंडेक्स मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति प्रभावी रूप से मूल्य गति और प्रवृत्ति शक्ति की गणना करके बाजार की प्रवृत्ति दिशाओं की पहचान कर सकती है। यह एक विश्वसनीय प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है। इस रणनीति में उच्च एल्गोरिथम डिग्री, स्थिर बैकटेस्टिंग और अच्छा लाइव प्रदर्शन है। आगे अनुकूलन से बेहतर रणनीति दक्षता हो सकती 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")
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