संसाधन लोड हो रहा है... लोड करना...

ट्रिपल डायनामिक मूविंग एवरेज ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-02-23 12:07:11
टैगः

img

अवलोकन

ट्रिपल डायनेमिक मूविंग एवरेज ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति में बाजार के रुझानों की पहचान करने और विभिन्न समय सीमाओं में ट्रेंड स्थिरता फ़िल्टरिंग प्राप्त करने के लिए कई टाइम फ्रेम डायनेमिक स्मूडेड मूविंग एवरेज का उपयोग किया जाता है, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल की विश्वसनीयता में सुधार होता है।

रणनीति तर्क

यह रणनीति विभिन्न पैरामीटर सेटिंग्स के साथ 3 गतिशील चिकनी चलती औसत का उपयोग करती है। पहला चलती औसत वर्तमान अवधि की कीमतों की प्रवृत्ति दिशा की गणना करता है, दूसरा चलती औसत उच्च समय सीमा की कीमतों की प्रवृत्ति दिशा की गणना करता है, और तीसरा चलती औसत और भी उच्च समय सीमा की कीमतों की प्रवृत्ति दिशा की गणना करता है। एक खरीद संकेत तब उत्पन्न होता है जब पहला चलती औसत दूसरे चलती औसत से ऊपर पार करता है, और तीसरा चलती औसत भी एक ऊपर की प्रवृत्ति में होता है, जो खरीद संकेत की विश्वसनीयता की पुष्टि करता है। पूरी रणनीति इंटर-टाइमफ्रेम ट्रेंड फ़िल्टरिंग के माध्यम से कई समय सीमाओं में प्रवृत्ति स्थिरता प्राप्त करती है, जिससे ट्रेडिंग संकेतों की विश्वसनीयता सुनिश्चित होती है।

गतिशील चिकनाई सुविधा का उपयोग स्वचालित रूप से अलग-अलग समय सीमाओं के बीच उचित चिकनाई कारकों की गणना और लागू करने के लिए किया जाता है, ताकि उच्च समय सीमा चलती औसत निचले समय सीमा चार्ट पर चिपचिपा ज़िगज़ैग लाइनों के बजाय चिकनी प्रवृत्ति रेखाएं पेश करें। यह गतिशील चिकनाई रणनीति को कुशल प्रवृत्ति ट्रैकिंग के लिए कम समय सीमाओं पर ट्रेड निष्पादित करते हुए उच्च समय सीमाओं पर समग्र प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने की अनुमति देती है।

लाभ

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ इसके इंटर-टाइमफ्रेम ट्रेंड फिल्टरिंग तंत्र में निहित है। विभिन्न समय अवधि में कीमतों की औसत ट्रेंड दिशाओं की गणना करके और उनके बीच स्थिरता की आवश्यकता करके, यह प्रभावी रूप से व्यापार संकेतों में हस्तक्षेप करने वाले अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर कर सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक व्यापार प्रमुख प्रवृत्ति के साथ रखा जाए, जिससे लाभप्रदता में काफी सुधार हो।

एक और लाभ गतिशील चिकनाई का अनुप्रयोग है। यह रणनीति को उच्च समय सीमाओं पर समग्र प्रवृत्ति और कम समय सीमाओं पर विशिष्ट ट्रेडिंग बिंदुओं दोनों को एक साथ पहचानने की अनुमति देता है। रणनीति कम समय सीमाओं पर विशिष्ट ट्रेडों को निष्पादित करते हुए उच्च समय सीमाओं पर प्रमुख प्रवृत्ति दिशा निर्धारित कर सकती है। कई समय सीमाओं का ऐसा अनुप्रयोग व्यापार जोखिमों को नियंत्रित करते हुए बाजार के अवसरों पर पूंजीकरण करने में मदद करता है।

जोखिम और अनुकूलन

इस रणनीति का मुख्य जोखिम अपेक्षाकृत कम ट्रेडिंग सिग्नल है। सख्त ट्रेंड फ़िल्टरिंग शर्तें ट्रेडिंग अवसरों की संख्या को कम करती हैं, जो उच्च आवृत्ति व्यापार को आगे बढ़ाने वाले कुछ निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती हैं। अधिक ट्रेडिंग अवसर प्राप्त करने के लिए फ़िल्टरिंग शर्तों की सख्ती को कम किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, पैरामीटर सेटिंग्स के लिए सावधानीपूर्वक परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से चलती औसत अवधि, जिसके लिए विभिन्न बाजारों में विभिन्न इष्टतम मूल्यों की आवश्यकता होती है। इष्टतम पैरामीटर संयोजन बैकटेस्टिंग के माध्यम से पाए जा सकते हैं।

भविष्य के अनुकूलन दिशाओं में संकेत फ़िल्टरिंग के लिए अधिक तकनीकी संकेतकों को शामिल करने या स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बढ़ाने पर भी विचार किया जा सकता है। ये सभी रणनीति प्रदर्शन में सुधार के लिए प्रभावी तरीके हैं।

निष्कर्ष

अंत में, यह एक बहुत ही व्यावहारिक ट्रेंड ट्रैकिंग रणनीति है। इंटर-टाइमफ्रेम ट्रेंड फ़िल्टरिंग प्रत्येक ट्रेडिंग निर्णय का समर्थन करने के लिए एक अच्छा दिशात्मक मार्गदर्शन प्रदान करती है, प्रभावी रूप से ट्रेडिंग जोखिमों को कम करती है। गतिशील चिकनाई के अलावा इस बहु-टाइमफ्रेम दृष्टिकोण के कुशल कार्यान्वयन को भी सक्षम करती है। पूरी रणनीति ढांचा उचित और कुशल है, सीखने और आवेदन के योग्य है।


/*backtest
start: 2024-01-23 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Harrocop

//@version=5
strategy(title = "Triple MA HTF strategy - Dynamic Smoothing", shorttitle = "Triple MA strategy", overlay=true, 
         pyramiding=5, initial_capital = 10000,
         calc_on_order_fills=false,
         slippage = 0,
         commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05)

//////////////////////////////////////////////////////
//////////         Risk Management        ////////////
//////////////////////////////////////////////////////
RISKM = "-------------------- Risk Management  --------------------"
InitialBalance = input.float(defval = 10000, title = "Initial Balance", minval = 1, maxval = 1000000, step = 1000, tooltip = "starting capital", group = RISKM)
LeverageEquity = input.bool(defval = true, title = "qty based on equity %", tooltip = "true turns on MarginFactor based on equity, false gives fixed qty for positionsize", group = RISKM)
MarginFactor = input.float(0, minval = - 0.9, maxval = 100, step = 0.1, tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
QtyNr = input.float(defval = 3.5, title = "Quantity Contracts", minval = 0, maxval = 1000000, step = 0.01,  tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
EquityCurrent = InitialBalance + strategy.netprofit[1]
QtyEquity = EquityCurrent * (1 + MarginFactor) / close[1]
QtyTrade = LeverageEquity ? QtyEquity : QtyNr

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       MA Filter Trend         ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND = "-------------------- Moving Average 1 --------------------"
Plot_MA = input.bool(true, title = "Plot MA trend?", inline = "Trend1", group = TREND)
TimeFrame_Trend = input.timeframe(title='Higher Time Frame', defval='15', inline = "Trend1", group = TREND)
length = input.int(21, title="Length MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend2", group = TREND)
MA_Type  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend2", group = TREND)

ma(type, src, length) =>
    float result = 0
    if type == 'TMA' // Triangular Moving Average
        result := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
        result
    if type == 'LSMA' // Least Squares Moving Average
        result := ta.linreg(src, length, 0)
        result
    if type == 'SMA'  // Simple Moving Average
        result := ta.sma(src, length)
        result
    if type == 'EMA'  // Exponential Moving Average
        result := ta.ema(src, length)
        result
    if type == 'DEMA'  // Double Exponential Moving Average
        e = ta.ema(src, length)
        result := 2 * e - ta.ema(e, length)
        result
    if type == 'TEMA'  // Triple Exponentiale
        e = ta.ema(src, length)
        result := 3 * (e - ta.ema(e, length)) + ta.ema(ta.ema(e, length), length)
        result
    if type == 'WMA'  // Weighted Moving Average
        result := ta.wma(src, length)
        result
    if type == 'HMA'  // Hull Moving Average
        result := ta.wma(2 * ta.wma(src, length / 2) - ta.wma(src, length), math.round(math.sqrt(length)))
        result
    if type == 'McGinley' // McGinley Dynamic Moving Average
        mg = 0.0
        mg := na(mg[1]) ? ta.ema(src, length) : mg[1] + (src - mg[1]) / (length * math.pow(src / mg[1], 4))
        result := mg
        result
    result

// Moving Average
MAtrend = ma(MA_Type, close, length)
MA_Value_HTF = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend, MAtrend)

// Get minutes for current and higher timeframes
// Function to convert a timeframe string to its equivalent in minutes
timeframeToMinutes(tf) =>
    multiplier = 1
    if (str.endswith(tf, "D"))
        multiplier := 1440
    else if (str.endswith(tf, "W"))
        multiplier := 10080
    else if (str.endswith(tf, "M"))
        multiplier := 43200
    else if (str.endswith(tf, "H"))
        multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "H", "")))
    else
        multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "m", "")))
    multiplier

// Get minutes for current and higher timeframes
currentTFMinutes = timeframeToMinutes(timeframe.period)
higherTFMinutes = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend)

// Calculate the smoothing factor
dynamicSmoothing = math.round(higherTFMinutes / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth = ta.sma(MA_Value_HTF, dynamicSmoothing)

// Trend HTF
UP = MA_Value_Smooth > MA_Value_Smooth[1] // Use "UP" Function to use as filter in combination with other indicators
DOWN = MA_Value_Smooth < MA_Value_Smooth[1] // Use "Down" Function to use as filter in combination with other indicators

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       Second MA Filter Trend   ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND2 = "-------------------- Moving Average 2 --------------------"
Plot_MA2 = input.bool(true, title = "Plot Second MA trend?", inline = "Trend3", group = TREND2)
TimeFrame_Trend2 = input.timeframe(title='HTF', defval='60', inline = "Trend3", group = TREND2)
length2 = input.int(21, title="Length Second MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend4", group = TREND2)
MA_Type2  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend4", group = TREND2)

// Second Moving Average
MAtrend2 = ma(MA_Type2, close, length2)
MA_Value_HTF2 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend2, MAtrend2)

// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes2 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend2)

// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing2 = math.round(higherTFMinutes2 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth2 = ta.sma(MA_Value_HTF2, dynamicSmoothing2)

// Trend HTF for the second moving average
UP2 = MA_Value_Smooth2 > MA_Value_Smooth2[1]
DOWN2 = MA_Value_Smooth2 < MA_Value_Smooth2[1]

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       Third MA Filter Trend    ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND3 = "-------------------- Moving Average 3 --------------------"
Plot_MA3 = input.bool(true, title = "Plot third MA trend?", inline = "Trend5", group = TREND3)
TimeFrame_Trend3 = input.timeframe(title='HTF', defval='240', inline = "Trend5", group = TREND3)
length3 = input.int(50, title="Length third MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend6", group = TREND3)
MA_Type3  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend6", group = TREND3)

// Second Moving Average
MAtrend3 = ma(MA_Type3, close, length3)
MA_Value_HTF3 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend3, MAtrend3)

// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes3 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend3)

// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing3 = math.round(higherTFMinutes3 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth3 = ta.sma(MA_Value_HTF3, dynamicSmoothing3)

// Trend HTF for the second moving average
UP3 = MA_Value_Smooth3 > MA_Value_Smooth3[1]
DOWN3 = MA_Value_Smooth3 < MA_Value_Smooth3[1]

/////////////////////////////////////////////////////
//////////         Entry Settings        ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
BuySignal = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and UP3 == true
SellSignal = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and DOWN3 == true
ExitBuy = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)
ExitSell = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)

/////////////////////////////////////////////////
///////////       Strategy       ////////////////
///////////      Entry & Exit    ////////////////
///////////         logic        ////////////////
/////////////////////////////////////////////////
// Long
if BuySignal
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = QtyTrade)

if (strategy.position_size > 0 and ExitBuy == true)
    strategy.close(id = "Long", comment = "Close Long")

// Short
if SellSignal
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = QtyTrade)

if (strategy.position_size < 0 and ExitSell == true)
    strategy.close(id = "Short", comment = "Close Short")

/////////////////////////////////////////////////////
//////////         Visuals Chart         ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
// Plot Moving Average HTF
p1 = plot(Plot_MA ? MA_Value_Smooth : na, "HTF Trend", color = UP ? color.rgb(238, 255, 0) : color.rgb(175, 173, 38), linewidth = 1, style = plot.style_line)
p2 = plot(Plot_MA2 ? MA_Value_Smooth2 : na, "HTF Trend", color = UP2 ? color.rgb(0, 132, 255) : color.rgb(0, 17, 255), linewidth = 1, style = plot.style_line)
plot(Plot_MA3 ? MA_Value_Smooth3 : na, "HTF Trend", color = UP3 ? color.rgb(0, 255, 8) : color.rgb(255, 0, 0), linewidth = 2, style = plot.style_line)
fill(p1, p2, color = color.rgb(255, 208, 0, 90), title="Fill")

अधिक