
कल के उच्चतम मूल्य को तोड़ने की रणनीति एक प्रवृत्ति का पालन करने की रणनीति है, जो कल के उच्चतम मूल्य को तोड़ने पर बहु-पोजीशन खोलेगी, भले ही दिन में कई बार टूट जाए। यह प्रवृत्ति का पालन करने की मुख्य विशेषता है, जो बाजार में स्पष्ट प्रवृत्ति की स्थिति और उच्च अस्थिरता की स्थिति के लिए है।
इस रणनीति में प्रवेश और निकास के समय को पहचानने के लिए कई मापदंडों को शामिल किया गया है।
आरओसी वक्र फ़िल्टर - एक रणनीति को तब शुरू किया जाता है जब दिन के समापन की कीमत में पिछले ट्रेडिंग दिन के समापन की कीमत में वृद्धि या गिरावट सेट थ्रेशोल्ड से अधिक होती है। यह संकेतक रणनीति के अनुरूप नहीं होने वाले अस्थिर बाजारों को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है।
ब्रेकिंग पॉइंट्स - दिन के उच्चतम, निम्नतम और शुरुआती मूल्यों को रिकॉर्ड करें। जब कीमतें दिन के उच्चतम को तोड़ती हैं तो यह प्रवेश संकेत है।
प्रवेश और बाहर निकलने की शर्तें - प्रवेश के बाद स्टॉप लॉस और स्टॉप बैंड अनुपात सेट करें, और लॉकिंग लाभ के लिए स्टॉप लॉस ट्रैक सक्षम करें। विशिष्ट ईएमए के लिए सशर्त स्टॉप भी संभव है।
अनुकूलित कॉन्फ़िगरेशन - प्रवेश से पहले की दूरी का अनुपात सेट किया जा सकता है ताकि प्रवेश समय को अनुकूलित किया जा सके, झूठी सफलता से बचा जा सके। रोक-तोड़, रोक-बंद, रोक-तोड़ के गतिशील मापदंडों को ट्रैक किया जा सकता है।
विशेष रूप से, रणनीति प्रवेश के समय को निर्धारित करने के लिए दिन की उच्चतम कीमतों को रिकॉर्ड करती है। जब कीमतें दिन की उच्चतम कीमतों से अधिक होती हैं, तो कई बार प्रवेश किया जाता है। इसके बाद, स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस को रोक दिया जाता है, और स्टॉप लॉस को ट्रैक करने के लिए सक्षम किया जाता है। जब कीमतें किसी विशेष ईएमए से नीचे आती हैं, तो स्टॉप लॉस को रोक दिया जाता है। अनुकूलन के लिए, प्रवेश से पहले अंतराल अनुपात सेट करें, जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस स्टॉप अनुपात को समायोजित करें, और लाभ को लॉक करने के लिए स्टॉप लॉस को सक्षम करें।
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
ट्रेंड ट्रैक करें, ट्रेंड ट्रेंड से लाभ उठाएं।
यह एक बहुत ही स्पष्ट संकेत है कि हम एक बार फिर से प्रवेश कर सकते हैं।
एक दिन में सबसे अधिक कीमतों पर विचार करें और लगातार प्रवेश से बचें।
जोखिम नियंत्रण के लिए क्षति रोकथाम सेटिंग्स
स्टॉप लॉस सेटिंग्स को ट्रैक करें और मुनाफे को लॉक करें।
पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से प्रवेश समय को समायोजित करने और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए।
सरल, सहज और समझने में आसान।
बहु-स्थानिक दो-तरफा उपयोग किया जा सकता है।
इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
एक बार प्रवेश के बाद, कीमतें तुरंत वापस आ सकती हैं।
यह केवल ट्रेंड के लिए काम करता है, और अस्थिरता के लिए अच्छा नहीं है।
स्टॉप लॉस अनुपात को उचित रूप से सेट करने की आवश्यकता है, जो बहुत अधिक छूट से नुकसान में वृद्धि हो सकती है।
एक उचित अंतराल अनुपात की आवश्यकता होती है, जो बहुत अधिक हो सकती है, जिससे नुकसान बढ़ सकता है।
झूठी घुसपैठ से अनावश्यक नुकसान हो सकता है और अनुकूलन को समायोजित करने की आवश्यकता है।
यह ध्यान देने योग्य है कि क्या इस तरह के व्यापार की मात्रा को आगे बढ़ने में मदद मिलेगी।
विभिन्न समय अवधि पैरामीटर सेटिंग्स के बीच समन्वय पर ध्यान दें।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अन्य तकनीकी संकेतकों को जोड़ें, जैसे कि व्यापार की मात्रा, आघात संकेतक, आदि, ताकि आघात की स्थिति में पकड़े न जाएं।
प्रवृत्ति की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए वक्र संरेखण सूचकांक जोड़ें और झूठी प्रवृत्तियों का पालन करने से बचें।
बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर अंतराल की आवश्यकता को समायोजित करने के लिए प्रवेश अंतराल सेटिंग को गतिशील रूप से अनुकूलित करें।
स्टॉप लॉस स्टॉप सेटिंग्स को गतिशील रूप से अनुकूलित करें, बाजार के समायोजन पैरामीटर का पालन करें।
अलग-अलग किस्मों के लिए अलग-अलग समय के लिए अलग-अलग पैरामीटर सेट करें।
मशीन लर्निंग पद्धति का उपयोग करके ट्रेनिंग का उपयोग विभिन्न मापदंडों की रणनीति पर प्रभाव का परीक्षण करने के लिए किया जाता है।
Options को जोड़ा गया
इस रणनीति को भूकंप की स्थिति में कैसे लागू किया जाए, इस पर शोध करें।
समय अवधि और नस्लों के लिए एक संयोजन रणनीति का विस्तार करना।
यह रणनीति कल के उच्चतम मूल्य को तोड़ने के लिए ट्रेंड ट्रैकिंग के विचार पर आधारित है, और ट्रेंडिंग में अच्छा प्रदर्शन करती है। लेकिन इसमें जोखिम और पैरामीटर अनुकूलन की कठिनाई भी है। इसे और अधिक निर्णय संकेतकों, गतिशील ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर सेटिंग्स और संयोजन रणनीतियों में विस्तार के माध्यम से और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति शॉर्ट-लाइन ट्रेंडिंग के लिए उपयुक्त है, लेकिन जोखिम नियंत्रण और पैरामीटर अनुकूलन पर ध्यान देने की आवश्यकता है।
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// Author: © tumiza 999
// © TheSocialCryptoClub
//@version=5
strategy("Yesterday's High v.17.07", overlay=true, pyramiding = 1,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10,
slippage=1, backtest_fill_limits_assumption=1, use_bar_magnifier=true,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075
)
// -----------------------------------------------------------------------------
// ROC Filter
// -----------------------------------------------------------------------------
// f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/
f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1]
high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false)
roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false)
roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true
// -----------------------------------------------------------------------------
// Trigger Point
// -----------------------------------------------------------------------------
open_session = ta.change(time('D'))
price_session = ta.valuewhen(open_session, open, 0)
tf_session = timeframe.multiplier <= 60
bgcolor(open_session and tf_session ?color.new(color.blue,80):na, title = "Session")
first_bar = 0
if open_session
first_bar := bar_index
var max_today = 0.0
var min_today = 0.0
var high_daily1 = 0.0
var low_daily1 = 0.0
var today_open = 0.0
if first_bar
high_daily1 := max_today
low_daily1 := min_today
today_open := open
max_today := high
min_today := low
if high >= max_today
max_today := high
if low < min_today
min_today := low
same_day = today_open == today_open[1]
plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? high_daily1 : na, color= color.yellow , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='High line')
plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? low_daily1 : na, color= #E8000D , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='Low line')
// -----------------------------------------------------------------------------
// Strategy settings
// -----------------------------------------------------------------------------
Gap = input.float(1,"Gap%", step=0.5, tooltip="Gap di entrata su entry_price -n anticipa entrata, con +n posticipa entrata", group = "Entry")
Gap2 = (high_daily1 * Gap)/100
sl = input.float(3, "Stop-loss", step= 0.5, group = "Entry")
tp = input.float(9, "Take-profit", step= 0.5, group = "Entry")
stop_loss_price = strategy.position_avg_price * (1-sl/100)
take_price = strategy.position_avg_price * (1+tp/100)
sl_trl = input.float(2, "Trailing-stop", step = 0.5, tooltip = "Attiva trailing stop dopo che ha raggiunto...",group = "Trailing Stop Settings")//group = "Trailing Stop Settings")
Atrl= input.float(1, "Offset Trailing", step=0.5,tooltip = "Distanza dal prezzo", group = "Trailing Stop Settings")
stop_trl_price_cond = sl_trl * high/syminfo.mintick/100
stop_trl_price_offset_cond = Atrl * high/syminfo.mintick/100
stop_tick = sl * high/syminfo.mintick/100
profit_tick = tp * high/syminfo.mintick/100
mess_buy = "buy"
mess_sell = "sell"
// -----------------------------------------------------------------------------
// Entry - Exit - Close
// -----------------------------------------------------------------------------
if close < high_daily1 and roc_filter
strategy.entry("Entry", strategy.long, stop = high_daily1 + (Gap2), alert_message = mess_buy)
ts_n = input.bool(true, "Trailing-stop", tooltip = "Attiva o disattiva trailing-stop", group = "Trailing Stop Settings")
close_ema = input.bool(false, "Close EMA", tooltip = "Attiva o disattiva chiusura su EMA", group = "Trailing Stop Settings")
len1 = input.int(10, "EMA length", step=1, group = "Trailing Stop Settings")
ma1 = ta.ema(close, len1)
plot(ma1, title='EMA', color=color.new(color.yellow, 0))
if ts_n == true
strategy.exit("Trailing-Stop","Entry",loss= stop_tick, stop= stop_loss_price, limit= take_price, trail_points = stop_trl_price_cond, trail_offset = stop_trl_price_offset_cond, comment_loss="Stop-Loss!!",comment_profit ="CASH!!", comment_trailing = "TRL-Stop!!", alert_message = mess_sell)
else
strategy.exit("TP-SL", "Entry",loss= stop_tick, stop=stop_loss_price, limit= take_price, comment_loss= "Stop-loss!!!", comment_profit = "CASH!!", alert_message = mess_sell)
if close_ema == true and ta.crossunder(close,ma1)
strategy.close("Entry",comment = "Close" , alert_message = mess_sell)