यह रणनीति तेजी से और धीमी गति से चलती औसत के बीच क्रॉसओवर के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है, जो प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों से संबंधित है। यह गतिशील औसत मापदंडों को अनुकूली रूप से समायोजित करके, अधिकतम लाभ के लिए गतिशील रूप से बाजार की प्रवृत्ति के अनुकूल है।
तेजी से और धीमी गति से चलती औसत की गणना करें. तेजी से एमए डिफ़ॉल्ट लंबाई 21 है, और धीमी एमए डिफ़ॉल्ट लंबाई 34 है.
जब तेज एमए धीमी एमए को पार करता है, तो यह एक अपट्रेंड को इंगित करता है और एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है।
जब तेज एमए धीमी एमए से नीचे जाता है, तो यह एक डाउनट्रेंड का संकेत देता है और एक बिक्री संकेत उत्पन्न करता है।
चलती औसत की लंबाई को स्वचालित रूप से समायोजित करके, रणनीति लाभों को ट्रैक करने के लिए बाजार की प्रवृत्ति के लिए गतिशील रूप से खुद को अनुकूलित करती है।
यह रणनीति सरल और स्पष्ट है, इसे समझना और लागू करना आसान है।
यह बाजार के रुझानों को प्रभावी ढंग से ट्रैक कर सकता है, जिसमें बड़ी लाभ क्षमता है।
गतिशील मापदंड समायोजन बाजार की स्थितियों में परिवर्तन के अनुकूल होता है।
अनुकूलन योग्य एमए एल्गोरिदम रणनीति लचीलापन को बढ़ाते हैं।
लचीला खरीद और बिक्री तर्क विन्यास।
लगातार व्यापार करने से लेनदेन की लागत बढ़ जाती है।
अस्थिर बाजारों के दौरान एमए विलंब सर्वोत्तम प्रवेश और निकास बिंदुओं को याद कर सकता है।
अनुचित एमए पैरामीटर और समायोजन आवृत्ति अनुकूलन रणनीति विफलता का कारण बनता है।
घाटे को सीमित करने के लिए सख्त स्टॉप लॉस की आवश्यकता होती है।
रुझान के उलटने से भारी-भरकम घाटे हो सकते हैं।
प्रवृत्ति परिवर्तन का बेहतर पता लगाने के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें।
एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस लॉजिक जोड़ें।
रुझान उलटने के नुकसान से बचने के लिए रुझान आकलन करने वाले संकेतक जोड़ें।
एमए समायोजन रणनीति को और अधिक बुद्धिमान और स्वचालित बनाने के लिए बढ़ाएं।
मशीन लर्निंग का उपयोग करके पैरामीटर अनुकूलन मॉड्यूल जोड़ें.
रणनीति तर्क सरल और स्पष्ट है, तेजी से और धीमी एमए क्रॉसओवर के आधार पर ट्रेडों को उत्पन्न करता है। यह प्रभावी रूप से रुझानों को पकड़ता है लेकिन जोखिम है। मापदंडों पर निरंतर अनुकूलन, स्टॉप लॉस तर्क रणनीति को अधिक मजबूत बनाने के लिए आवश्यक है। कुल मिलाकर रणनीति में सुधार के लिए बड़ी क्षमता है और शोध और आवेदन के लायक है।
/*backtest
start: 2022-10-03 00:00:00
end: 2023-10-09 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//
// @version=4
// © Ehsan Haghpanah, (ehsanha)
// Algorithmic Trading Research
//
// eha Moving Averages Strategy,
// A simple strategy based on crossing Moving Averages of
// different lengths (a fast moving average and slow one)
//
strategy(title = "eha Moving Averages Strategy", shorttitle = "eha MA Strategy", overlay = true)
//
// -- strategy parameter(s)
// moving averages parameter(s)
var _fastMA_len = input(title = "Fast MA Length", defval = 21, type = input.integer, minval = 1, step = 1)
var _slowMA_len = input(title = "Slow MA Length", defval = 34, type = input.integer, minval = 1, step = 1)
var _ma_algo_id = input(title = "MA Algorithm", defval = "SMA", options = ["SMA", "EMA", "WMA"])
// backtesting date and time range parameter(s)
var _startYear = input(defval = 2020, title = "Start Year", type = input.integer, minval = 1976)
var _startMonth = input(defval = 1, title = "Start Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
var _startDay = input(defval = 1, title = "Start Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
var _closeYear = input(defval = 2020, title = "Close Year", type = input.integer, minval = 1984)
var _closeMonth = input(defval = 9, title = "Close Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
var _closeDay = input(defval = 1, title = "Close Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
//
// -- function(s) and calculation(s)
// checks whether current time is in backtesting time range
start_t = timestamp(_startYear, _startMonth, _startDay, 00, 00) // backtesting range start time, (00, 00); (hour, minute)
close_t = timestamp(_closeYear, _closeMonth, _closeDay, 23, 59) // backtesting range close time, (23, 59); (hour, minute)
isInRange() => true
//
// calculates moving average based on provided algorithm, source and length
// alg : moving average algorithm
// len : length
// ser : series
calcMA(alg, len, ser) =>
(len == 0) ? ser : ((alg == "SMA") ? sma(ser, len) : ((alg == "EMA") ? ema(ser, len) : (alg == "WMA" ? wma(ser, len) : na)))
//
// -- strategy logic and calculation(s)
ma_fast = calcMA(_ma_algo_id, _fastMA_len, close)
ma_slow = calcMA(_ma_algo_id, _slowMA_len, close)
cross_ov = crossover (ma_fast, ma_slow) // returns true if fastMA crosses over slowMA
cross_un = crossunder(ma_fast, ma_slow) // returns true if slowMA crosses over fastMA
//
// -- strategy execution logic
// opens a long position whenever the time is in range and crosses over
strategy.entry("ID", comment = "-", long = strategy.long, when = isInRange() and cross_ov)
// closes the position whenever the time is in range and crosses under
strategy.close("ID", comment = "-", when = isInRange() and cross_un)
//
// -- drawing and visualization
co_fast = color.new(color.gray, 25)
co_slow = color.new(color.gray, 75)
// drawing moving average(s)
plot(ma_fast, color = co_fast, linewidth = 2, style = plot.style_line)
plot(ma_slow, color = co_slow, linewidth = 3, style = plot.style_line)