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मल्टी मूविंग एवरेज क्रॉसओवर ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-06 17:10:00
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रणनीति का अवलोकन

यह रणनीति कई चलती औसत संकेतकों के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। यह एक साथ अल्पकालिक, मध्यमकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत की निगरानी करती है, और प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने के लिए उनकी क्रॉसओवर स्थितियों के अनुसार ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है।

रणनीति का नाम

बहु चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति

रणनीति तर्क

यह रणनीति 7 दिन, 13 दिन और 21 दिन की लाइनों सहित विभिन्न अवधियों के साथ 3 चलती औसत का उपयोग करती है। ट्रेडिंग तर्क निम्नलिखित बिंदुओं पर आधारित हैः

  1. जब अल्पकालिक 7-दिवसीय एमए मध्यमकालिक 13-दिवसीय एमए से ऊपर की ओर बढ़ता है, जबकि दीर्घकालिक 21-दिवसीय एमए ऊपर की ओर बढ़ रहा है, तो एक लंबा संकेत उत्पन्न होता है।
  2. जब अल्पकालिक 7-दिवसीय एमए मध्यम अवधि के 13-दिवसीय एमए से नीचे की ओर पार करता है, जबकि दीर्घकालिक 21-दिवसीय एमए में गिरावट की प्रवृत्ति होती है, तो एक छोटा संकेत उत्पन्न होता है।

विभिन्न समय सीमाओं में चलती औसत को जोड़कर, रणनीति बाजार के रुझानों का अधिक सटीक रूप से आकलन कर सकती है और गलत ट्रेडों से बच सकती है।

लाभ

  1. कई एमए लाइनों का उपयोग करने से बाजार की चाल को बेहतर ढंग से निर्धारित किया जा सकता है और बाजार में झूठे ब्रेकआउट या अल्पकालिक उतार-चढ़ाव से भटकने से बचा जा सकता है।
  2. संकेत तभी उत्पन्न होते हैं जब प्रवृत्ति स्पष्ट होती है, जिससे अनावश्यक ट्रेडों को कम किया जाता है और लेनदेन की लागत कम होती है।
  3. लचीली पैरामीटर सेटिंग - विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरण के अनुरूप व्यक्तिगत वरीयता के आधार पर एमए की अवधि को समायोजित किया जा सकता है।

जोखिम

  1. एक अस्थिर बाजार में अक्सर झूठे संकेत हो सकते हैं।
  2. प्रवृत्ति-अनुसरणकारी संकेतक के रूप में एमए मोड़ के बिंदुओं का सटीक पता नहीं लगा सकते हैं।
  3. एमए क्रॉसओवर द्वारा विलंबित सिग्नल लाभ का एक हिस्सा खो सकता है।
  4. संकेत सत्यापन के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों की शुरूआत और एमए मापदंडों का अनुकूलन करके जोखिमों को कम किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. रुझान की ताकत को मापने और अस्थिर बाजारों में व्यापार से बचने के लिए अस्थिरता संकेतकों को शामिल करने पर विचार करें।
  2. एमए मापदंडों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल लागू करने का प्रयास करें।
  3. स्टॉप लॉस रणनीतियों को जोड़ें ताकि ड्रॉडाउन बढ़ने पर समय पर नुकसान कम हो सके।
  4. सीमा आदेशों का प्रयोग करें जब स्लिप को कम करने के लिए एमए क्रॉसओवर होता है।

निष्कर्ष

यह रणनीति अपने क्रॉसओवर संबंधों के आधार पर बाजार की प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए अल्पकालिक, मध्यमकालिक और दीर्घकालिक एमए को जोड़ती है, जिससे यह अपेक्षाकृत स्थिर और कुशल प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति बन जाती है। संकेतक मापदंडों, स्टॉप लॉस तंत्र और ऑर्डर प्लेसमेंट में आगे के सुधार जीत दर और लाभप्रदता बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Crypto-Oli

//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)

// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator 
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE

// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)

// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")

ma_type      = input(title = "MA Type",         type = input.string,  defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)

short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7,     minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len  = input(title = "Middle MA Length",  type = input.integer, defval = 13,    minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len  = input(title = "Long MA Length",  type = input.integer, defval = 21,    minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close


tick_round(x) => 
    round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick

// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma  = 0.0

// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA' 
    short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := sma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
    short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := ema(long_ma_src,  long_ma_len)

// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
    short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := wma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
    short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
    middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
    long_ma  := wma(2*wma(long_ma_src,  long_ma_len /2)-wma(long_ma_src,  long_ma_len),  round(sqrt(long_ma_len)))

// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
    short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := vwma(long_ma_src,  long_ma_len)


// Smoothed Moving Average (SMMA)    
if ma_type == 'SMMA'
    short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
    middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
    long_ma  := na(long_ma[1])  ? sma(long_ma_src,  long_ma_len)  : (long_ma[1]  * (long_ma_len  - 1) + long_ma_src)  / long_ma_len

// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
    e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
    e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    e1_long  = ema(long_ma_src,  long_ma_len)
    
    short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
    middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
    long_ma  := 2 * e1_long  - ema(e1_long,  long_ma_len)

// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green,   linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow,   linewidth = 1)
plot(long_ma,  color = color.red, linewidth = 1)

if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long)


if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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