डबल मूविंग एवरेज रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में मूविंग एवरेज क्रॉसओवर का उपयोग करती है। यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल बनाने और बाजार रिवर्सल अवसरों को पकड़ने के लिए एमएसीडी संकेतक
यह रणनीति मुख्य रूप से फास्ट लाइन और स्लो लाइन के बीच संबंध का न्याय करती है। यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करती है जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के ऊपर पार करती है, और एक बिक्री संकेत जब फास्ट लाइन स्लो लाइन के नीचे पार करती है। इसके अलावा, यह एमएसीडी अंतर मूल्य की लंबी / छोटी स्थिति के आधार पर बाजार की लंबी / छोटी स्थिति का भी व्यापक रूप से न्याय करता है, अंतर और संकेत लाइन के बीच संबंध, व्यापारिक मात्रा की लंबी / छोटी स्थिति, आदि।
विशेष रूप से, रणनीति एमएसीडी अंतर मूल्य के आकार और दिशा, अंतर और संकेत रेखा के बीच क्रॉसओवर, अंतर और संकेत रेखा के बीच सुसंगत या विपरीत दिशा आदि का न्याय करती है। ये स्थितियां एक डुबकी के बाद उप-बाजार रिबाउंड विशेषताओं को दर्शाती हैं। इसके अलावा, व्यापारिक मात्रा के लंबे / छोटे वितरण का भी एक सहायक निर्णय संकेतक के रूप में उपयोग किया जाता है।
जब अंतर और सिग्नल लाइन बाजार में उलटफेर के संकेत दिखाती है और व्यापारिक मात्रा बाजार में उलटफेर की पुष्टि करती है, तो व्यापारिक संकेत उत्पन्न किए जाएंगे।
डबल मूविंग एवरेज रिवर्सल ट्रैकिंग रणनीति में मूविंग एवरेज, एमएसीडी और ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे संकेतकों पर व्यापक रूप से विचार किया जाता है। उनके रिवर्सल सिग्नल को कैप्चर करके, पदों को स्थापित करने के लिए उपयुक्त रिवर्सल बिंदुओं का चयन किया जाता है। इस रणनीति को अनुकूलित करने के लिए अभी भी बहुत जगह है, मशीन लर्निंग और जोखिम प्रबंधन जैसी तकनीकों से मजबूती और लाभप्रदता में और सुधार किया जा सकता है।
/*backtest start: 2024-01-20 00:00:00 end: 2024-02-19 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true) signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26) macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8) shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3) longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10) fast_ma = ta.sma(close, 3) slow_ma = ta.sma(close, 10) macd = fast_ma - slow_ma signal = ta.sma(macd, 16) hline(0, "Zero Line", color = color.black) buyVolume = volume*((close-low)/(high-low)) sellVolume = volume*((high-close)/(high-low)) buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1] sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1] signalSlope = ( signal - signal[1] ) macdSlope = ( macd - macd[1] ) //plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume") //plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume") intrabarRange = high - low getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack] getBuyerVolBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if buyVolume[i] > sellVolume[i] j += 1 j getSellerVolBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if sellVolume[i] > buyVolume[i] j += 1 j getVolBias(lookBack) => float b = 0 float s = 0 for i = 1 to lookBack b += buyVolume[i] s += sellVolume[i] b > s getSignalBuyerBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] > signalBiasValue j += 1 j getSignalSellerBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue ) j += 1 j getSignalNoBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue ) j += 1 j getPriceRising(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if close[i] > close[i + 1] j += 1 j getPriceFalling(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if close[i] < close[i + 1] j += 1 j getRangeNarrowing(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] j+= 1 j getRangeBroadening(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] j+= 1 j bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0 bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0 bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0 bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0 bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0 bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0 bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue ) bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0 bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0 bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue ) bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal) bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal) bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 ) bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 ) // 7.48 Profit 52.5% if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion) strategy.entry("Short1", strategy.short) strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - 0.75, stop=strategy.position_avg_price + 0.5) // 32.53 Profit 47.91% if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias) strategy.entry("Long1", strategy.long) strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + 0.75, stop=strategy.position_avg_price - 0.5)