इस नीति का नाम हैमूविंग एवरेज क्रॉसओवर ट्रेंड फॉलोइंग रणनीतियह रणनीति बाजार में रुझान के मोड़ को निर्धारित करने के लिए चलती औसत संकेतकों के कई समूहों के गोल्डन फोर्क-डेड-फोर्क रूपों का उपयोग करती है।
विभिन्न मापदंडों के कई समूहों के लिए चलती औसत की गणना करें, जैसे कि MA ((5), MA ((10) आदि।
जब एक लघु आवधिक चलती औसत एक लंबी आवधिक चलती औसत से टकराता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
जब एक लघु आवधिक चलती औसत एक लंबी आवधिक चलती औसत के नीचे से गुजरता है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
क्रॉसओवर एक क्रॉस फ़ंक्शन है जो क्रॉस रिलेशनशिप को निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
चलती औसत के कई समूहों को सेट करें, जैसे कि एमए 8, एमए 13, एमए 21 आदि।
जब एमए 8 पर एमए 13 पहनते हैं, तो अतिरिक्त प्रवेश करें।
जब MA ((8) के तहत MA ((13) पहनते हैं, तो खाली प्रवेश करें।
EMA, SMA, आदि जैसे चलती औसत प्रकार सेट कर सकते हैं।
अन्य फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ा जा सकता है, ताकि झूठी दरारों को रोका जा सके।
ट्रेंड ट्रैकिंग का उपयोग करें और विपरीत ट्रेडिंग से बचें।
विभिन्न चक्रों के लिए अनुकूलित करने के लिए MA चक्रों का एक लचीला संयोजन।
सहायक संकेतक फ़िल्टर सिग्नल जोड़ा जा सकता है.
यह एक छोटी सी वापसी है, और स्टॉप लॉस को जोखिम को और अधिक नियंत्रित करने के लिए सेट किया जा सकता है।
महाचक्र की गिरावट के दौरान, घाटे को पकड़ने के जोखिम में वृद्धि।
गलत तरीके से सेट किए गए एमए चक्रों के कारण, ट्रेडिंग के अवसरों को याद किया जा सकता है।
समय पर नुकसान को रोकने की आवश्यकता है ताकि भारी वापसी को रोका जा सके।
लेनदेन की लागत भी लाभ के स्तर को प्रभावित करती है।
चलती औसत क्रॉस-लाइन ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति, प्रवृत्ति राजा के रूप में, प्रिंट्स का पीछा करना। पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, दीर्घकालिक और लघु अवधि के संयोजन प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है। सहायक तकनीकी विश्लेषण प्रभाव को बढ़ा सकता है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए सख्त स्टॉपओवर की आवश्यकता होती है, और लेनदेन लागत प्रभाव को भी विचार करने की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-09-08 09:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
//Converted to strategy by shawnteoh
strategy(title = "MA Emperor insiliconot Strategy" , overlay=true, pyramiding=1, precision=8)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
// Testing start dates
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// Order size
orderQty = input(1, "Order quantity", type = float)
// Plot indicator
plotInd = input(false, "Plot indicators?", type = bool)
testPeriod() => true
haClose = close
haOpen = open
haHigh = high
haLow = low
haClose := (open + high + low + close) / 4
haOpen := (nz(haOpen[1]) + nz(haClose[1])) / 2
haHigh := max(high, max(haOpen, haClose))
haLow := min(low , min(haOpen, haClose))
ssrc = close
ha = false
o = ha ? haOpen : open
c = ha ? haClose : close
h = ha ? haHigh : high
l = ha ? haLow : low
ssrc := ssrc == close ? ha ? haClose : c : ssrc
ssrc := ssrc == open ? ha ? haOpen : o : ssrc
ssrc := ssrc == high ? ha ? haHigh : h : ssrc
ssrc := ssrc == low ? ha ? haLow : l : ssrc
ssrc := ssrc == hl2 ? ha ? (haHigh + haLow) / 2 : hl2 : ssrc
ssrc := ssrc == hlc3 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose) / 3 : hlc3 : ssrc
ssrc := ssrc == ohlc4 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose+ haOpen) / 4 : ohlc4 : ssrc
type = input(defval = "EMA", title = "Type", options = ["Butterworth_2Pole", "DEMA", "EMA", "Gaussian", "Geometric_Mean", "LowPass", "McGuinley", "SMA", "Sine_WMA", "Smoothed_MA", "Super_Smoother", "Triangular_MA", "Wilders", "Zero_Lag"])
len1=input(8, title ="MA 1")
len2=input(13, title = "MA 2")
len3=input(21, title = "MA 3")
len4=input(55, title = "MA 4")
len5=input(89, title = "MA 5")
lenrib=input(120, title = "IB")
lenrib2=input(121, title = "2B")
lenrib3=input(200, title = "21b")
lenrib4=input(221, title = "22b")
onOff1 = input(defval=true, title="Enable 1")
onOff2 = input(defval=true, title="Enable 2")
onOff3 = input(defval=true, title="Enable 3")
onOff4 = input(defval=false, title="Enable 4")
onOff5 = input(defval=false, title="Enable 5")
onOff6 = input(defval=false, title="Enable 6")
onOff7 = input(defval=false, title="Enable 7")
onOff8 = input(defval=false, title="Enable x")
onOff9 = input(defval=false, title="Enable x")
gauss_poles = input(3, "*** Gaussian poles ***", minval = 1, maxval = 14)
linew = 2
shapes = false
variant_supersmoother(src,len) =>
Pi = 2 * asin(1)
a1 = exp(-1.414* Pi / len)
b1 = 2*a1*cos(1.414* Pi / len)
c2 = b1
c3 = (-a1)*a1
c1 = 1 - c2 - c3
v9 = 0.0
v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
v9
variant_smoothed(src,len) =>
v5 = 0.0
v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len
v5
variant_zerolagema(src, len) =>
price = src
l = (len - 1) / 2
d = (price + (price - price[l]))
z = ema(d, len)
z
variant_doubleema(src,len) =>
v2 = ema(src, len)
v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)
v6
variant_WiMA(src, length) =>
MA_s= nz(src)
MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
MA_s
fact(num)=>
a = 1
nn = num <= 1 ? 1 : num
for i = 1 to nn
a := a * i
a
getPoles(f, Poles, alfa)=>
filt = f
sign = 1
results = 0 + n//tv series spoofing
for r = 1 to max(min(Poles, n),1)
mult = fact(Poles) / (fact(Poles - r) * fact(r))
matPo = pow(1 - alfa, r)
prev = nz(filt[r-1],0)
sum = sign * mult * matPo * prev
results := results + sum
sign := sign * -1
results := results - n
results
variant_gauss(Price, Lag, Poles)=>
Pi = 2 * asin(1)
beta = (1 - cos(2 * Pi / Lag)) / ( pow (sqrt(2), 2.0 / Poles) - 1)
alfa = -beta + sqrt(beta * beta + 2 * beta)
pre = nz(Price, 0) * pow(alfa, Poles)
filter = pre
result = n > 0 ? getPoles(nz(filter[1]), Poles, alfa) : 0
filter := pre + result
variant_mg(src, len)=>
mg = 0.0
mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
mg
variant_sinewma(src, length) =>
PI = 2 * asin(1)
sum = 0.0
weightSum = 0.0
for i = 0 to length - 1
weight = sin(i * PI / (length + 1))
sum := sum + nz(src[i]) * weight
weightSum := weightSum + weight
sinewma = sum / weightSum
sinewma
variant_geoMean(price, per)=>
gmean = pow(price, 1.0/per)
gx = for i = 1 to per-1
gmean := gmean * pow(price[i], 1.0/per)
gmean
ggx = n > per? gx : price
ggx
variant_butt2pole(pr, p1)=>
Pi = 2 * asin(1)
DTR = Pi / 180
a1 = exp(-sqrt(2) * Pi / p1)
b1 = 2 * a1 * cos(DTR * (sqrt(2) * 180 / p1))
cf1 = (1 - b1 + a1 * a1) / 4
cf2 = b1
cf3 = -a1 * a1
butt_filt = pr
butt_filt := cf1 * (pr + 2 * nz(pr[1]) + nz(pr[2])) + cf2 * nz(butt_filt[1]) + cf3 * nz(butt_filt[2])
variant_lowPass(src, len)=>
LP = src
sr = src
a = 2.0 / (1.0 + len)
LP := (a - 0.25 * a * a) * sr + 0.5 * a * a * nz(sr[1]) - (a - 0.75 * a * a) * nz(sr[2]) + 2.0 * (1.0 - a) * nz(LP[1]) - (1.0 - a) * (1.0 - a) * nz(LP[2])
LP
variant_sma(src, len) =>
sum = 0.0
for i = 0 to len - 1
sum := sum + src[i] / len
sum
variant_trima(src, length) =>
len = ceil((length + 1) * 0.5)
trima = sum(sma(src, len), len)/len
trima
variant(type, src, len) =>
type=="EMA" ? ema(src, len) :
type=="LowPass" ? variant_lowPass(src, len) :
type=="Linreg" ? linreg(src, len, 0) :
type=="Gaussian" ? variant_gauss(src, len, gauss_poles) :
type=="Sine_WMA" ? variant_sinewma(src, len) :
type=="Geometric_Mean" ? variant_geoMean(src, len) :
type=="Butterworth_2Pole" ? variant_butt2pole(src, len) :
type=="Smoothed_MA" ? variant_smoothed(src, len) :
type=="Triangular_MA" ? variant_trima(src, len) :
type=="McGuinley" ? variant_mg(src, len) :
type=="DEMA" ? variant_doubleema(src, len):
type=="Super_Smoother" ? variant_supersmoother(src, len) :
type=="Zero_Lag" ? variant_zerolagema(src, len) :
type=="Wilders"? variant_WiMA(src, len) : variant_sma(src, len)
c1=#44E2D6
c2=#DDD10D
c3=#0AA368
c4=#E0670E
c5=#AB40B2
cRed = #F93A00
ma1 = variant(type, ssrc, len1)
ma2 = variant(type, ssrc, len2)
ma3 = variant(type, ssrc, len3)
ma4 = variant(type, ssrc, len4)
ma5 = variant(type, ssrc, len5)
ma6 = variant(type, ssrc, lenrib)
ma7 = variant(type, ssrc, lenrib2)
ma8 = variant(type, ssrc, lenrib3)
ma9 = variant(type, ssrc, lenrib4)
col1 = c1
col2 = c2
col3 = c3
col4 = c4
col5 = c5
p1 = plot(onOff1 ? ma1 : na, title = "MA 1", color = col1, linewidth = linew, style = linebr)
p2 = plot(onOff2 ? ma2 : na, title = "MA 2", color = col2, linewidth = linew, style = linebr)
p3 = plot(onOff3 ? ma3 : na, title = "MA 3", color = col3, linewidth = linew, style = linebr)
p4 = plot(onOff4 ? ma4 : na, title = "MA 4", color = col4, linewidth = linew, style = linebr)
p5 = plot(onOff5 ? ma5 : na, title = "MA 5", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p6 = plot(onOff6 ? ma6 : na, title = "MA 6", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p7 = plot(onOff7 ? ma7 : na, title = "MA 7", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p8 = plot(onOff8 ? ma8 : na, title = "MA 8", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p9 = plot(onOff9 ? ma9 : na, title = "MA 9", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
longCond = crossover(ma2, ma3)
if longCond and testPeriod()
strategy.entry("buy", strategy.long, qty = orderQty, when = open > ma2[1])
shortCond = crossunder(ma2, ma3)
if shortCond and testPeriod()
strategy.entry("sell", strategy.short, qty = orderQty, when = open < ma2[1])
plotshape(series=plotInd? longCond : na, title="P", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=green, text="P", size=size.small)
plotshape(series=plotInd? shortCond : na, title="N", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=red, text="N", size=size.small)