डबल मूविंग एवरेज ऑसिलेशन ब्रेकथ्रू रणनीति
लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-27 17:44:49टैगः
अवलोकन
ड्यूल मूविंग एवरेज ऑसिलेशन ब्रेकथ्रू रणनीति एक चैनल बनाने और कीमतों के ऑसिलेटिंग ट्रेंड का न्याय करने के लिए विभिन्न अवधियों के दो मूविंग एवरेज की गणना करती है। यह ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है जब कीमतें चैनल को तोड़ती हैं। इस रणनीति में झूठे ब्रेकथ्रू से बचने के लिए मुख्यधारा के बाजार दिशा निर्णय को भी शामिल किया गया है।
रणनीतिक सिद्धांत
इस रणनीति के मुख्य चरण इस प्रकार हैंः
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दो चलती औसतों की गणना करें, एक छोटी अवधि के साथ और एक लंबी अवधि के साथ। छोटी एमए वर्तमान मूल्य प्रवृत्ति को दर्शाती है और लंबी एमए मुख्यधारा के मूल्य प्रवृत्ति को दर्शाती है।
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एक चैनल बनाने के लिए कम एमए के ऊपर और नीचे एक एटीआर जोड़ें। एटीआर वर्तमान बाजार अस्थिरता को दर्शाता है।
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खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब मूल्य ऊपर की ओर चैनल को तोड़ता है। बिक्री संकेत तब उत्पन्न होता है जब मूल्य नीचे की ओर चैनल को तोड़ता है।
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मुख्यधारा के रुझान को शामिल करें। वैध ट्रेडिंग सिग्नल तभी उत्पन्न होते हैं जब अल्पकालिक सफलता मुख्यधारा के रुझान की दिशा के अनुरूप होती है।
इन चरणों का पालन करके, यह रणनीति उतार-चढ़ाव वाले रुझानों में सफलता के बिंदुओं को पकड़ती है और मुख्यधारा के रुझान का उल्लेख करके झूठे संकेतों से बचती है।
लाभ विश्लेषण
इस रणनीति के फायदे:
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दोहरी एमए चैनल वर्तमान मूल्य दोलन सीमा को दर्शाता है।
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एटीआर पैरामीटर चैनल रेंज को वास्तविक समय में बाजार की अस्थिरता को ट्रैक करने में सक्षम बनाता है।
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मुख्यधारा के रुझान फ़िल्टरिंग से अस्थिर बाजारों में झूठे संकेतों से बचा जाता है।
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नियम सरल और समझने में आसान हैं। सीखने और शोध के लिए उपयुक्त हैं।
जोखिम विश्लेषण
जोखिमः
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असफल सफलताओं के कारण अच्छे अवसरों का नुकसान हो सकता है। लाभ लेने और पुनः प्रवेश करके इसे कम किया जा सकता है।
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मुख्यधारा के रुझान निर्णय में समय का विलंब होता है और सभी झूठे संकेतों को समाप्त नहीं कर सकता है। एमए मापदंडों को अनुकूलित कर सकता है।
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स्टॉप लॉस अस्थिर बाजारों में प्रवेश कर सकता है। गतिशील रूप से एटीआर समायोजित कर सकता है।
अनुकूलन दिशाएँ
इस रणनीति को अनुकूलित करने के तरीके:
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विभिन्न उत्पादों के लिए एमए मापदंडों का अनुकूलन करें।
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अस्थिरता को बेहतर ढंग से ट्रैक करने के लिए एटीआर पैरामीटर को अनुकूलित करें।
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झूठे संकेतों से बचने के लिए वॉल्यूम और अस्थिरता संकेतक जैसे अतिरिक्त फ़िल्टर जोड़ें।
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स्वचालित रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें.
निष्कर्ष
यह दोहरी एमए दोहरी एमए चैनल और मुख्यधारा फ़िल्टरिंग के माध्यम से दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एमए दोहरी एम
/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
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basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Anuj4912
//@version=4
strategy("Anuj4912", overlay=true)
res = input(title="Time Frame", defval="120")
Factor=input(1, minval=1,maxval = 100)
Pd=input(1, minval=1,maxval = 100)
tp = input(500,title="Take Profit")
sl = input(400,title="Stop Loss")
Up=hl2-(Factor*atr(Pd))
Dn=hl2+(Factor*atr(Pd))
MUp=request.security(syminfo.tickerid,res,hl2-(Factor*atr(Pd)))
MDn=request.security(syminfo.tickerid,res,hl2+(Factor*atr(Pd)))
Mclose=request.security(syminfo.tickerid,res,close)
TrendUp=close[1]>TrendUp[1]? max(Up,TrendUp[1]) : Up
TrendDown=close[1]<TrendDown[1]? min(Dn,TrendDown[1]) : Dn
MTrendUp=Mclose[1]>MTrendUp[1]? max(MUp,MTrendUp[1]) : MUp
MTrendDown=Mclose[1]<MTrendDown[1]? min(MDn,MTrendDown[1]) : MDn
Trend = close > TrendDown[1] ? 1: close< TrendUp[1]? -1: nz(Trend[1],1)
Tsl = Trend==1? TrendUp: TrendDown
MTrend = Mclose > MTrendDown[1] ? 1: Mclose< MTrendUp[1]? -1: nz(MTrend[1],1)
MTsl = MTrend==1? MTrendUp: MTrendDown
linecolor = Trend == 1 ? green : red
plot(Tsl, color = linecolor , style = line , linewidth = 2,title = "SuperTrend")
Mlinecolor = MTrend == 1 ? blue : orange
plot(MTsl, color = Mlinecolor , style = line , linewidth = 2,title = "Main SuperTrend")
plotshape(cross(close,Tsl) and close>Tsl , "Up Arrow", shape.triangleup,location.belowbar,green,0,0)
plotshape(cross(Tsl,close) and close<Tsl , "Down Arrow", shape.triangledown , location.abovebar, red,0,0)
up = Trend == 1 and Trend[1] == -1 and MTrend == 1
down = Trend == -1 and Trend[1] == 1 and MTrend == -1
plotarrow(up ? Trend : na, title="Up Entry Arrow", colorup=lime, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
plotarrow(down ? Trend : na, title="Down Entry Arrow", colordown=red, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
golong = Trend == 1 and Trend[1] == -1 and MTrend == 1
goshort = Trend == -1 and Trend[1] == 1 and MTrend == -1
strategy.entry("Buy", strategy.long,when=golong)
strategy.exit("Close Buy","Buy",profit=tp,loss=sl)
strategy.entry("Sell", strategy.short,when=goshort)
strategy.exit("Close Sell","Sell",profit=tp,loss=sl)
- पिवोट आधारित आरएसआई विचलन रणनीति
- स्वर्ण अनुपात ब्रेकआउट लंबी रणनीति
- आरएसआई फ़िल्टर के साथ बोलिंगर बैंड्स रणनीति
- केल्टनर चैनलों पर आधारित रणनीति के बाद एक प्रवृत्ति
- आरएसआई चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति
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- सुपर जेड मात्रात्मक प्रवृत्ति रणनीति
- कैंडलस्टिक पैटर्न रणनीति
- सीके गति पलटाव स्टॉप लॉस रणनीति
- गति सुचारू चलती औसत रेखा और चलती औसत रेखा क्रॉसओवर रणनीति
- चलती औसत क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति
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- चलती औसत के आधार पर रणनीति का अनुसरण करने वाला रुझान