অস্থিরতা এবং আয়তনের কম্পোজিট সূচক ট্রেন্ড অনুসরণ কৌশল
SMA FIBONACCI volatility VOLUME TREND FOLLOWING REVERSAL PATTERN
ianzeng123
ওভারভিউ
ওঠানামার হার ও লেনদেনের পরিমাণের সমন্বিত সূচক ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং সিস্টেম যা লেনদেনের পরিমাণ এবং মূল্যের ওঠানামার সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে। এই কৌশলটি লেনদেনের পরিমাণ এবং মূল্যের ওঠানামার পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করে, বাজারের গতিশীলতার পরিবর্তনগুলি ক্যাপচার করার জন্য একটি সমন্বিত সূচক তৈরি করে এবং স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী গড়ের সাথে ক্রস-নিশ্চিত প্রবণতা দিকের সাথে মিলিত করে। এর মূলটি হ’ল লেনদেনের পরিমাণের অস্বাভাবিকভাবে বৃদ্ধি এবং দামের ওঠানামার সাথে প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে বাজারের মূল বাউন্ডিং পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা, একই সাথে ফিবোনা অনুপাতের সুবিধার্থে ঝুঁকি এবং লাভের লক্ষ্যগুলি পরিচালনা করা। এই সিস্টেমটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং মডেলের মাধ্যমে ট্রেন্ডিং পজিশনগুলিকে বিপরীত দিকে সেট করা যেতে পারে, বিভিন্ন বাজার পরিবেশের সাথে খাপ্প
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল কম্পিউটিং লজিকের মধ্যে নিম্নলিখিত কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ রয়েছেঃ
লেনদেনের বিশ্লেষণ: সরল চলমান গড় (SMA) ব্যবহার করে গড় লেনদেনের পরিমাণ (vol_ma) গণনা করুন এবং বর্তমান লেনদেনের পরিমাণকে গড়ের সাথে তুলনা করুন, শতাংশ সূচক (vol_percent = volume / vol_ma * 100) ।
অস্থিরতার হিসাব: K-লাইন ভোল্টেজ এবং ক্লোজিং মূল্যের অনুপাত গণনা করে মূল্যের ওঠানামার পরিমাণ গণনা করুন (volatility = (high - low) / close * 100) ।
যৌগিক সূচক গঠন: লেনদেনের শতকরা হার ও অস্থিরতার হারের সাথে মিলিয়ে একটি সমন্বিত সূচক তৈরি করা হয়েছে যা লেনদেনের পরিমাণ এবং মূল্যের অস্থিরতার দ্বৈত অস্বাভাবিকতা প্রতিফলিত করে।
সমান্তরাল ব্যবস্থাসংকেত সংবেদনশীলতা বাড়ানোর জন্য সংকেত সংবেদনশীলতা বাড়ানোর জন্য সংকেত সংবেদনশীলতা বাড়ানোর জন্য সংকেত সংবেদনশীলতা বাড়ানোর জন্য সংকেত সংবেদনশীলতা বাড়ানো।
গতিশীল পতন: দীর্ঘমেয়াদী গড় লাইন দ্বারা থ্রেশহোল্ড ম্যাগনিফিকেশন ফ্যাক্টর দ্বারা index_threshold_magnification নির্মাণের মাধ্যমে বাজারের শব্দ ফিল্টার করার জন্য গতিশীল ফিল্টারিং মান।
আকৃতি সনাক্তকরণ: lookback_bars রুট K লাইন বিশ্লেষণ করে নির্দিষ্ট বিপরীতমুখী মডেলগুলি সনাক্ত করুন, যেমন যখন ওঠানামা সূচকের একটি নির্দিষ্ট পরিবর্তনের প্রবণতা থাকে এবং দামের মডেলটি বিপরীতমুখী অবস্থার সাথে মিলিত হয় তখন একটি সংকেত ট্রিগার করা হয়।
সংকেত উৎপত্তি：
- একাধিক সংকেত তৈরি করুনঃ যখন স্বল্পমেয়াদী সূচক গড়রেখায় দীর্ঘমেয়াদী গড়রেখা অতিক্রম করে এবং যৌগিক সূচকটি গতিশীল থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে এবং একই সাথে বিপরীত আকৃতির শর্ত পূরণ করে।
- খালি করার সংকেতঃ যখন স্বল্পমেয়াদী সূচক গড়ের নীচে দীর্ঘমেয়াদী গড়ের নীচে চলে যায় এবং যৌগিক সূচকটি গতিশীল থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে এবং একই সাথে বিপরীত আকৃতির শর্ত পূরণ করে।
- বিপরীত মোডঃ যখন বিপরীত কৌশলটি চালু করা হয়, স্বল্প সংকেতটি প্রবণতার পরিস্থিতিতে পজিশনিং অপারেশন করার জন্য একটি পজিশনিং সংকেত হিসাবে রূপান্তরিত হতে পারে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাফিবোনাচি অনুপাতের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টপ ও স্টপ লস লেভেল সেট করুন, মডেলের ভলিউমের উপর ভিত্তি করে বেয়ারিশ রেঞ্জের হিসাব করুন এবং নিশ্চিত করুন যে ঝুঁকি-লাভের অনুপাতটি যুক্তিসঙ্গতভাবে সেট করা হয়েছে।
কৌশলগত সুবিধা
সমন্বিত সূচকের সুবিধা: ট্রেডিং ভলিউম ও ওঠানামা সমন্বয় করে, এই কৌশলটি বাজারের অস্বাভাবিকভাবে সক্রিয় পয়েন্টগুলিকে আরও ব্যাপকভাবে ক্যাপচার করতে সক্ষম হয়েছে, একক সূচক দ্বারা সম্ভাব্য বিভ্রান্তি এড়ানো হয়েছে।
গতিশীল অভিযোজন: ডায়নামিক থ্রেশহোল্ড মেকানিজম ((index_threshold_magnification_auto) ব্যবহার করে, যা কৌশলকে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার মধ্যে ওঠানামা করার বৈশিষ্ট্যকে মানিয়ে নিতে এবং ভুল সংকেত হ্রাস করতে দেয়।
ফরম্যাট নিশ্চিতকরণ ব্যবস্থা: lookback_bars প্যারামিটারের মাধ্যমে K-লাইন মোডের পশ্চাদপসরণ বিশ্লেষণ করে, সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করে, কেবলমাত্র সূচক ক্রস উপর নির্ভর করে না, তবে দামের মোডের সমন্বয়ও প্রয়োজন, যা মিথ্যা ভাঙ্গার ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।
নমনীয় কৌশল: reversal_s প্যারামিটারের মাধ্যমে ট্রেন্ড ট্র্যাকিং এবং রিভার্সাল কৌশলগুলির মধ্যে স্যুইচ করা যায়, যাতে সিস্টেমটি বিভিন্ন বাজার পরিবেশ এবং লেনদেনের চাহিদার সাথে খাপ খায়।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: ফিবোনাচি স্তরের উপর ভিত্তি করে স্টপ-অফ-লস ম্যানেজমেন্ট, যা রিয়েল মার্কেটের ওঠানামা অনুযায়ী স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঝুঁকি পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে, ফিক্সড পয়েন্ট পয়েন্টের সম্ভাব্য অসামঞ্জস্যতা এড়ানো যায়।
স্বজ্ঞাত দৃশ্যমানতা
প্যারামিটার সামঞ্জস্যযোগ্যতা: একাধিক সামঞ্জস্যযোগ্য পরামিতি (vol_length, index_short_length, index_long_length ইত্যাদি) সরবরাহ করে, যা ব্যবসায়ীদের বিভিন্ন বাজার বৈশিষ্ট্য এবং ব্যক্তিগত ঝুঁকি পছন্দ অনুসারে কাস্টমাইজড সেটিংসের অনুমতি দেয়।
কৌশলগত ঝুঁকি
প্যারামিটার সংবেদনশীলতা ঝুঁকিএই কৌশলটি একাধিক প্যারামিটার সেটিং যেমন লেনদেনের গড় লাইন দৈর্ঘ্য (vol_length), সূচক গড় লাইন দৈর্ঘ্য (index_short_length, index_long_length) ইত্যাদির উপর নির্ভর করে। প্যারামিটারগুলির ভুল নির্বাচন অতিরিক্ত ফিট বা সংকেত বিলম্বের কারণ হতে পারে। সমাধানঃ ঐতিহাসিক পুনরাবৃত্তি অপ্টিমাইজেশান করুন, বিভিন্ন বাজারের পরিস্থিতিতে স্থিতিশীল পারফরম্যান্সের জন্য প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করুন এবং নির্দিষ্ট সময়ের জন্য ডেটা অপ্টিমাইজ করা এড়িয়ে চলুন।
ভুয়া আক্রমণের ঝুঁকি: যদিও কৌশলটিতে একটি গতিশীল মূল্য হ্রাস ফিল্টারিং ব্যবস্থা রয়েছে, তবে উচ্চতর বাজারে সূচকটি একটি সংক্ষিপ্ত মূল্য হ্রাসের পরে দ্রুত ফিরে আসতে পারে। সমাধানঃ সংকেত নিশ্চিতকরণের সময়সীমা বাড়ান, বা অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক (যেমন RSI, MACD) এর সাথে একত্রে একাধিক নিশ্চিতকরণ করুন, সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ান।
স্টপ লস রেঞ্জ ভুল ঝুঁকিফিবোনাচি-ভিত্তিক স্টপ লস সেটিংগুলি অত্যন্ত অস্থির বাজারে তহবিলের সুরক্ষার জন্য যথেষ্ট নাও হতে পারে। সমাধানঃ সর্বাধিক ক্ষতির অনুপাতের সীমা বাড়ানো, বা ঐতিহাসিক ওঠানামা অনুযায়ী stopLossFib প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা, যাতে ঝুঁকি গ্রহণযোগ্য সীমার মধ্যে থাকে।
প্রবণতা সম্পর্কে ভুল বোঝার ঝুঁকি: সমান্তরাল বা অস্থির বাজারে, সমান্তরাল ক্রস সিগন্যালগুলি ঘন ঘন দেখা দিতে পারে, যার ফলে অত্যধিক লেনদেন হয়। সমাধানঃ প্রবণতা শক্তির একটি সূচক প্রবর্তন করুন (যেমন ADX) দুর্বল প্রবণতা বাজার সংকেতগুলি ফিল্টার করুন, বা ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি সীমাবদ্ধতার শর্ত বাড়ান।
তরলতা ঝুঁকি: এই কৌশলটি লেনদেনের পরিমাণের পরিবর্তনের প্রতি সংবেদনশীল, যা কম তরলতাযুক্ত বাজারে ভুল সংকেত বা স্লাইড পয়েন্টের সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। সমাধানঃ ন্যূনতম ট্রেডিং ভলিউম হ্রাসের শর্ত যুক্ত করা, কম তরলতার পরিবেশে ট্রেডিং এড়ানো, বা সূচকের সংবেদনশীলতা (ইন্ডেক্স_ম্যাগনিফিকেশন) সামঞ্জস্য করা যাতে ক্ষুদ্রতর ওঠানামার প্রতিক্রিয়া কম হয়।
রিটার্নিং সময়ের বাইরে ঝুঁকি: কৌশলটি ঐতিহাসিক পরিসংখ্যান অনুযায়ী ভাল কাজ করেছে, কিন্তু ভবিষ্যতে বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের ফলে এর কার্যকারিতা কমে যেতে পারে। সমাধানঃ অ্যাসাম্পল টেস্টিং এবং ফরোয়ার্ড টেস্টিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, নিয়মিতভাবে পুনরায় মূল্যায়ন করা এবং কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করা, কৌশলগত অভিযোজনযোগ্যতা বজায় রাখা।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
মাল্টি টাইম সাইকেল কনফার্মেশন মেকানিজম: বর্তমান কৌশল শুধুমাত্র একটি একক সময় চক্রের মধ্যে কাজ করে, মাল্টি সময় চক্র বিশ্লেষণ ফ্রেমওয়ার্ক প্রবর্তন করা যেতে পারে, উচ্চ সময় চক্রের প্রবণতা দিক ট্রেডিং সংকেত সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রয়োজন, জয় হার উন্নত। এই বড় প্রবণতা বিপরীত অপারেশন এড়াতে এবং “অনুপ্রাণিত” হওয়ার ঝুঁকি হ্রাস করতে পারে।
বাজার অবস্থা শ্রেণিবদ্ধকরণ: বাজার অবস্থার শ্রেণিবদ্ধকরণ ব্যবস্থা যুক্ত করুন ((ট্রেন্ডিং বাজার / অস্থির বাজার), বিভিন্ন বাজার অবস্থার উপর ভিত্তি করে কৌশলগত প্যারামিটার বা লেনদেনের নিয়মগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করুন। উদাহরণস্বরূপ, এটিআর বা অস্থিরতার সূচকের মাধ্যমে বাজার অবস্থার বিচার করা যেতে পারে, উচ্চ অস্থিরতার পরিবেশে হ্রাসের প্রয়োজনীয়তা বাড়ানো, নিম্ন অস্থিরতার পরিবেশে শর্তগুলি শিথিল করা।
মেশিন লার্নিং অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে কৌশলগত প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে অনুকূলিতকরণ করুন যেমন জিনগত অ্যালগরিদম বা রিফ্রান্স লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করা যাতে কৌশলগুলি বাজারের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
সংবেদনশীলতা সংহত: বাজার সংবেদন সূচকগুলি (যেমন ভিআইএক্স, তহবিলের প্রবাহ ইত্যাদি) সংকেত উত্পাদন লজিকের সাথে একীভূত করা, বাজার টার্নপয়েন্টগুলির পূর্বনির্ধারণ ক্ষমতা উন্নত করা। বাজার সংবেদনগুলি প্রায়শই দামের পরিবর্তনের আগে থাকে, সংবেদন সূচকগুলির সাথে মিলিত হয়ে বাজার টার্নওভার সংকেতগুলি আগেই ধরা যায়।
স্টপস্টপ কৌশল অপ্টিমাইজেশন: ফিবোনাচিস ক্রম অনুসারে লাভের জন্য ব্যাচ স্টপিং ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করুন, যা আংশিক মুনাফা লক করতে পারে এবং অবশিষ্ট পজিশনগুলিকে প্রবণতা লাভের সম্পূর্ণ উপভোগ করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, 0.382, 0.618, 1.0 এবং 1.618 এর মতো স্তরের একটি নির্দিষ্ট অনুপাতের পজিশন সেট করা যেতে পারে।
লেনদেনের খরচ বিবেচনা: বর্তমান কৌশলটি লেনদেনের ব্যয়কে বিবেচনা করে না, লেনদেনের ব্যয় গণনা লজিক যুক্ত করা যেতে পারে, যাতে সিগন্যালের দ্বারা উত্পন্ন প্রত্যাশিত আয় লেনদেনের ব্যয়ের চেয়ে বেশি হয় এবং ঘন ঘন ক্ষুদ্র লেনদেনের দ্বারা সৃষ্ট ব্যয় ক্ষয় এড়ানো যায়।
ঝুঁকিপূর্ণ পজিশন ব্যবস্থাপনা: ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্ট মডিউল যুক্ত করা হয়েছে, যা ইতিহাসের ওঠানামা, বর্তমান সংকেত শক্তি এবং অ্যাকাউন্টের ঝুঁকি সহনশীলতার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম পজিশনের আকার গণনা করে, আরও বৈজ্ঞানিক তহবিল পরিচালনার জন্য।
প্রাসঙ্গিকতা ফিল্টার: মাল্টি-অ্যাসেট ট্রেডিং সিনারিওতে, কানেক্টিভিটি অ্যানালিসিস মডিউল যুক্ত করুন, একই সময়ে একাধিক উচ্চ-সম্পর্কিত সম্পদের উপর একমুখী অবস্থান তৈরি করা এড়িয়ে চলুন এবং সিস্টেমিক ঝুঁকি হ্রাস করুন।
সারসংক্ষেপ
উদ্বায়ীতা এবং লেনদেনের পরিমাণের সমন্বিত সূচকের প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশলটি লেনদেনের পরিমাণ এবং মূল্যের অস্থিরতার সূচকগুলির সাথে উদ্ভাবনীভাবে একত্রিত হয়ে একটি পরিমাণযুক্ত ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করে যা বাজারের গতিশীলতার পরিবর্তনগুলিকে ক্যাপচার করতে পারে। কৌশলটি সম্ভাব্য টার্নপয়েন্ট এবং প্রবণতা নিশ্চিতকরণ সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে দুর্দান্ত পারফরম্যান্স করে এবং ফিবোনা চুক্তি স্টপ লস ম্যানেজমেন্ট এবং বিকল্প বিপরীত মোডের মাধ্যমে নমনীয় ট্রেডিং কার্যকরকরণ ব্যবস্থা সরবরাহ করে।
কৌশলটির মূল সুবিধা হ’ল এর সমন্বিত সূচক ব্যবস্থা এবং গতিশীল অভিযোজনযোগ্যতা, যা বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে উচ্চমানের ব্যবসায়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে পারে। যাইহোক, ব্যবহারকারীদের সম্ভাব্য ঝুঁকি যেমন প্যারামিটার সংবেদনশীলতা, মিথ্যা ব্রেকআউট এবং প্রবণতা বিচার ভুলের বিষয়ে সতর্ক থাকতে হবে এবং একাধিক সময়কালের মাধ্যমে নিশ্চিতকরণ, বাজার অবস্থা শ্রেণিবদ্ধকরণ, মেশিন লার্নিং অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদির মাধ্যমে কৌশলটির স্থিতিশীলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
যুক্তিসঙ্গতভাবে সেট করা প্যারামিটার এবং ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, এই কৌশলটি ব্যবসায়ীদের সরঞ্জাম বাক্সে একটি শক্তিশালী অস্ত্র হতে পারে, বিশেষত বাজারের বিপর্যয়গুলি সন্ধান করার জন্য যেখানে লেনদেনের পরিমাণ এবং দামের ওঠানামা অস্বাভাবিক হয়, যা ব্যবসায়ীদের জটিল ও পরিবর্তনশীল বাজারে মূল লেনদেনের সুযোগগুলি দখল করতে সহায়তা করে।
/*backtest
start: 2024-05-26 00:00:00
end: 2025-05-25 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Volume and Volatility Ratio Indicator-WODI", overlay=false)
// === 用户自定义参数 ===
vol_length = input(48, title="交易量均线长度") // 交易量均线长度
index_short_length = input(13, title="指数短均线长度") // 交易量均线长度
index_long_length = input(26, title="指数均线长度") // 交易量均线长度
index_magnification = input(2, title="指数均线敏感度") // 调整指数倍率
index_threshold_magnification = input(200, title="指数阈值百分比") // 交易量/波动率指数阈值
lookback_bars = input(3, title="K线形态检测长度") // 形态检测 K 线数量
reversal_s = input.bool(title = "反转策略", defval = false, group="Position")
stopLossFib = input.float(title="止损斐波那契", defval=0, options=[0, 0.127, 0.236, 0.382, 0.5, 0.618, 0.692, 0.786, 1, 1.272, 1.414, 1.618, 2.272, 2.414, 2.618, 3, 3.414, 3.618, 4, 4.236, 4.272, 4.414, 5], group="Position")
takeProfitFib = input.float(title="止盈斐波那契", defval=1.618, options=[0, 0.127, 0.236, 0.382, 0.5, 0.618, 0.692, 0.786, 1, 1.272, 1.414, 1.618, 2.272, 2.414, 2.618, 3, 3.414, 3.618, 4, 4.236, 4.272, 4.414, 5], group="Position")
// === 计算交易量均线 ===
vol_ma = ta.sma(volume, vol_length)
// === 计算当前交易量为平均交易量的百分比 ===
vol_percent = volume / vol_ma * 100
// === 计算波动率（当前 K 线振幅） ===
volatility = (high - low) / close * 100
// === 计算交易量/波动率指数 ===
new_module = ((volume*volume)/volatility) //新算法，不好用
volatility_index = volume*volatility //
// === 计算指数平均值，用平均值做触发阈值 ===
index_short_ma = ta.sma(volatility_index, index_short_length)
index_long_ma = ta.sma(volatility_index, index_long_length)
index_threshold_magnification_auto = index_long_ma * index_threshold_magnification /100
// === 计算前 lookback_bars 根 K 线的指数趋势 ===
is_reversal_pattern = false
is_reversal_pattern_s = false
for i = 1 to lookback_bars
if volatility_index[1] > volatility_index[2] and (volatility_index[1] > volatility_index[0] or volume[1] > volume[0])and close[i+1] > close[i] and close[1] < close[0] and volume > vol_ma and volatility_index > index_threshold_magnification_auto and ((open[1] - close[1] < close[1] - low[1]) or (open[0] - close[0] < close[0] - low[0]))
if i >= lookback_bars
is_reversal_pattern := true
else if i < lookback_bars
break
for i = 1 to lookback_bars
if volatility_index[1] > volatility_index[2] and (volatility_index[1] > volatility_index[0] or volume[1] > volume[0])and close[i+1] < close[i] and close[1] > close[0] and volume > vol_ma and volatility_index > index_threshold_magnification_auto and ((close[1] - open[1] < high[1] - close[1]) or (close[0] - open[0] < high[0] - close[0]))
if i >= lookback_bars
is_reversal_pattern_s := true
else if i < lookback_bars
break
// === 绘制指标 ===
//plot(vol_ma, color=color.rgb(158, 161, 170), linewidth = 1, title="交易量均线")
//plot(index_short_ma * index_magnification, color=color.gray, linewidth = 1, title="指数短均线")
//plot(index_long_ma * index_magnification, color=#2ad7f6, linewidth = 1, title="指数长均线")
plot(index_threshold_magnification_auto, color=color.rgb(238, 66, 193), linewidth = 1, title="波动率阈值")
// === 交易量柱状图（高亮大于均值的交易量） ===
bar_color = volume > vol_ma ? (is_reversal_pattern? #bc2af6 : (is_reversal_pattern_s? #f22a2a : color.rgb(77, 231, 255, 37))) : color.rgb(120, 123, 134, 70)
plot(volatility_index*2, style=plot.style_columns, color=bar_color, title="交易量柱状图")
plot(volume, style=plot.style_stepline, color=#00000055, title="交易量")
// === 反转做多策略 ===
var float stop_loss = na
var float take_profit = na
if is_reversal_pattern and (reversal_s ? strategy.position_size >= 0 : strategy.position_size <= 0)
bearish_low = low[1] < low[0]? low[1] : low [0]// 形态最低点
bearish_high = high[lookback_bars] > high[0] ? high[lookback_bars] : high[0]// 形态最高点
bearish_range = bearish_high - bearish_low // 形态振幅
// === 计算止损 (SL) 和止盈 (TP) ===
stop_loss := reversal_s ? bearish_high + (bearish_range * stopLossFib) : bearish_low - (bearish_range * stopLossFib) //止损斐波那契
take_profit := reversal_s ? bearish_high - (bearish_range * takeProfitFib) : bearish_low + (bearish_range * takeProfitFib) //止盈斐波那契
is_reversal_pattern := false
strategy.entry(reversal_s ? "short" : "Long", reversal_s ? strategy.short : strategy.long)
if is_reversal_pattern_s and (reversal_s ? strategy.position_size <= 0 : strategy.position_size >= 0)
bearish_low = low[lookback_bars] < low[0] ? low[lookback_bars] : low[0]// 形态低点
bearish_high = high[1] > high[0]? high[1] : high [0]// 形态高点
bearish_range = bearish_high - bearish_low // 形态振幅
// === 计算止损 (SL) 和止盈 (TP) ===
stop_loss := reversal_s ? bearish_low - (bearish_range * stopLossFib) : bearish_high + (bearish_range * stopLossFib) //止损斐波那契
take_profit := reversal_s ? bearish_low + (bearish_range * takeProfitFib) : bearish_high - (bearish_range * takeProfitFib) //止盈斐波那契
is_reversal_pattern_s := false
strategy.entry(reversal_s ? "Long" : "short", reversal_s ? strategy.long : strategy.short)
// === 止损 (SL) 和止盈 (TP) ===
if low[0] < stop_loss and strategy.position_size >= 0
strategy.close("Long", qty_percent = 100)
if high[0] > take_profit and strategy.position_size >= 0
strategy.close("Long", qty_percent = 100)
if high[0] > stop_loss and strategy.position_size <= 0
strategy.close("short", qty_percent = 100)
if low[0] < take_profit and strategy.position_size <= 0
strategy.close("short", qty_percent = 100)