
इस रणनीति में चलती औसत, माप और आघात के संकेतकों को मिलाकर एक ट्रिपल फ़िल्टर बनाया गया है, जिसका उद्देश्य मध्य-छोटी रेखा के रुझानों को पकड़ना है, जिससे रुझानों के दौरान बेहतर रिटर्न प्राप्त किया जा सके।
इस रणनीति में तीन मुख्य भाग हैं:
20-दिन सूचकांक चलती औसत और 60-दिन सूचकांक चलती औसत का उपयोग करके ट्रेंड फ़िल्टर का निर्माण करें। एक खरीद संकेत तब बनता है जब एक अल्पकालिक चलती औसत एक दीर्घकालिक चलती औसत को पार करता है; एक बेचने का संकेत जब एक अल्पकालिक चलती औसत एक दीर्घकालिक चलती औसत को पार करता है।
लेन-देन की मात्रा को लेन-देन की मात्रा से विभाजित करने के लिए गणना की गई मात्रा का उपयोग करके, धन प्रवाह की दिशा का आकलन करें। मात्रा में वृद्धि से धन की शुद्ध प्रवाह का संकेत मिलता है, मात्रा में गिरावट से धन की शुद्ध प्रवाह का संकेत मिलता है। मात्रा-मूल्य संकेतक का अधिक खाली रूपांतरण, प्रवृत्ति में बदलाव के संकेत के रूप में कार्य कर सकता है।
20 दिनों के डॉनचियन चैनल चौड़ाई का उपयोग करके ब्रिन बैंड पैरामीटर की गणना करें, एक ऊपर और नीचे की ओर प्रक्षेपवक्र बनाएं। जब कीमत ऊपर की ओर प्रक्षेपवक्र के करीब होती है, तो यह संकेत देती है कि एक रिवर्स दबाव हो सकता है; जब कीमत नीचे की ओर प्रक्षेपवक्र के करीब होती है, तो यह संकेत देती है कि समर्थन के लिए एक पलटाव का अवसर हो सकता है।
इन तीन भागों को मिलाकर, कैप्चर में लघु रेखा प्रवृत्ति के लिए एक बहुआयामी रणनीति का निर्माण करें। एक खरीद संकेत तब बनता है जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी चलती औसत को पार करता है, और एक मात्रा मूल्य संकेतक एक उछाल प्रवृत्ति में होता है, और कीमत अभी-अभी ब्लीन बैंड से बाहर निकलती है; एक बिक्री संकेत तब बनता है जब अल्पकालिक चलती औसत लंबी चलती औसत को पार करता है, और एक मात्रा मूल्य संकेतक एक गिरावट प्रवृत्ति में होता है, और कीमत अभी-अभी ब्लीन बैंड से बाहर निकलती है।
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
ट्रिपल इंडिकेटर फ़िल्टरिंग, झूठी घुसपैठ से बचने के लिए प्रभावी।
इस तरह के संकेतों को ट्रेंड, फंड फ्लो और ओवरबॉय और ओवरसेलिंग के संदर्भ में अधिक विश्वसनीय बनाया जा सकता है।
सूचक पैरामीटर को अनुकूलित किया गया है, जो विभिन्न चक्रों और किस्मों के लिए उपयुक्त है।
यह एक बहुत ही कम समय की बात है।
तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है, पैरामीटर को लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
रुझान में बदलाव का जोखिम। जब बाजार में बदलाव होता है, तो यह स्टॉप लॉस का कारण बन सकता है।
मात्रा और मूल्य संकेतक में देरी। मात्रा और मूल्य संकेतक में देरी के कारण मूल्य में परिवर्तन, शायद खरीद और बिक्री के बिंदु को याद करना।
पैरामीटर को समायोजित करने में कठिनाई। विभिन्न किस्मों और चक्रों के लिए पैरामीटर को समायोजित करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा प्रभाव खराब हो सकता है।
वापसी नियंत्रण में सुधार किया जा सकता है। वापसी नियंत्रण को गतिशील स्टॉप लॉस या स्थिति प्रबंधन के माध्यम से और अनुकूलित किया जा सकता है।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्टॉप-लॉस रणनीति को बढ़ाएं और स्टॉप-लॉस को स्थानांतरित करने और स्टॉप-लॉस को ट्रैक करने के माध्यम से वापसी को और नियंत्रित करें।
स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ा गया है, जो बाजार की अस्थिरता के अनुसार स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करता है
सूचक मापदंडों को अनुकूलित करें और विभिन्न किस्मों के चक्रों के तहत सबसे अच्छा संयोजन ढूंढें।
मशीन लर्निंग मॉडल के साथ निर्णय लेने के लिए, सिग्नल की सटीकता में सुधार।
भावनाओं के संकेतकों, समाचारों के साथ-साथ आकस्मिक घटनाओं के बारे में निर्णय लेने में सुधार करना।
इस रणनीति में चलती औसत, मात्रा सूचक और ब्रिन बैंड सूचक का एकीकृत उपयोग किया जाता है, जो मध्य-लघु रेखा में प्रवृत्ति की स्थिति को पकड़ने के लिए बेहतर प्रदर्शन करता है। रोक-हानि, स्थिति प्रबंधन और पैरामीटर चयन आदि के रूप में बेहतर रणनीतिक प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है। इस रणनीति का तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है, जो विभिन्न आवश्यकताओं के अनुसार संकेतक और पैरामीटर को समायोजित कर सकता है, जिसमें बहुत अधिक लचीलापन है।
/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
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// Copyright by HPotter v1.0 29/04/2019
// This is combo strategies for get
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Secon strategy
// The Average Directional Movement Index Rating (ADXR) measures the strength
// of the Average Directional Movement Index (ADX). It's calculated by taking
// the average of the current ADX and the ADX from one time period before
// (time periods can vary, but the most typical period used is 14 days).
// Like the ADX, the ADXR ranges from values of 0 to 100 and reflects strengthening
// and weakening trends. However, because it represents an average of ADX, values
// don't fluctuate as dramatically and some analysts believe the indicator helps
// better display trends in volatile markets.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
fADX(Len) =>
up = change(high)
down = -change(low)
trur = rma(tr, Len)
plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, Len) / trur)
minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, Len) / trur)
sum = plus + minus
100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), Len)
ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2) =>
xADX = fADX(LengthADX)
xADXR = (xADX + xADX[LengthADXR]) / 2
pos = 0.0
pos := iff(xADXR < Signal1, 1,
iff(xADXR > Signal2, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal and Average Directional Movement Index Rating", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
LengthADX = input(title="Length ADX", defval=14)
LengthADXR = input(title="Length ADXR", defval=14)
Signal1 = input(13, step=0.01)
Signal2 = input(45, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posADXR = ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2 )
pos = iff(posReversal123 == 1 and posADXR == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posADXR == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )