दोहरे संकेतक कॉम्बो पागल इंट्राडे स्केलिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-01 14:47:57
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अवलोकन

यह रणनीति LuxAlgo के TMO और AMA संकेतकों से खरीद और बिक्री संकेतों को जोड़ती है ताकि सीमाबद्ध समेकन के दौरान एक प्रवृत्ति की शुरुआत को पकड़ा जा सके। यह TMO संकेत, AMA चरम सीमाओं और बढ़ते मोमबत्ती शरीर के आकार की शर्तों को पूरा करने पर लंबा या छोटा हो जाता है। स्टॉप लॉस हाल के सलाखों के आधार पर नवीनतम स्विंग उच्च / निम्न पर सेट किया जाता है।

रणनीति तर्क

टीएमओ संकेतक मूल्य गति को दर्शाता है। यह ऑसिलेटर संकेतक प्रकार से संबंधित है और विचलन होने पर ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न कर सकता है। एएमए संकेतक एक चिकनी चलती औसत है। यह मूल्य उतार-चढ़ाव की एक श्रृंखला दिखाता है, जब मूल्य ऊपरी / निचले बैंड के करीब आता है तो ओवरबॉट / ओवरसोल्ड स्थितियों का संकेत देता है।

इस रणनीति के पीछे मुख्य तर्क यह हैः टीएमओ ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए प्रवृत्ति विचलन का पता लगा सकता है। एएमए मूल्य रिवर्स जोन की पहचान कर सकता है। मोमबत्ती शरीर के आकार को बढ़ाने से पुष्टि के साथ, वे प्रवृत्ति की शुरुआत को कैप्चर करने की सटीकता में सुधार कर सकते हैं। इसलिए रणनीति लंबी / छोटी होगी जबः

  1. टीएमओ खरीद संकेत देता है, अर्थात तेजी का विचलन और एएमए अपनी अधिकतम सीमा दिखाता है
  2. टीएमओ बेचने का संकेत देता है, यानी मंदी का विचलन और एएमए अपने न्यूनतम चरम को दर्शाता है।
  3. यह भी आकार में विस्तार करने के लिए नवीनतम 3 मोमबत्ती शरीर की आवश्यकता होती है

यह एकल संकेतकों की झूठी संकेत समस्या को हल करता है। हाल के बारों उच्चतम उच्चतम/निम्नतम निम्नतम के आधार पर स्टॉप लॉस जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकता है।

लाभ

इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. संकेतक संयोजन संकेत की सटीकता में सुधार करता है. झूठे संकेतों को कम करने और सटीकता में सुधार करने के लिए टीएमओ और एएमए एक दूसरे को मान्य करते हैं.

  2. कई स्थितियां प्रवृत्ति प्रारंभ को पकड़ती हैं. टीएमओ संकेत, एएमए चरम और बढ़ते मोमबत्ती के आकार का संयोजन रणनीति को प्रभावी ढंग से प्रवृत्ति की शुरुआत की पहचान करने की अनुमति देता है, जो स्केलिंग रणनीतियों का पीछा करते हैं।

  3. कैंडल-आधारित स्टॉप लॉस जोखिम का प्रबंधन करता है. स्टॉप लॉस के रूप में हाल के बार उच्चतम/सबसे कम मूल्य का उपयोग करके, यह प्रत्येक व्यापार के जोखिम को नियंत्रित करता है जबकि संकेतक पुनर्गणना से विलंब जोखिम से बचता है.

  4. संक्षिप्त और प्रभावी तर्क. केवल दो संकेतकों के साथ, रणनीति ने स्पष्ट और सरल तर्क के साथ एक पूर्ण स्कैल्पिंग प्रणाली को लागू किया है। बैकटेस्ट परिणाम भी लाभदायक दिखते हैं।

जोखिम

रणनीति के मुख्य जोखिम:

  1. अक्सर इन-आउट ट्रेडों का जोखिम। छोटी अवधि के लिए स्केलिंग रणनीति के रूप में, उच्च ट्रेडिंग लागत इसकी लाभप्रदता को प्रभावित कर सकती है।

  2. आक्रामक स्टॉप लॉस जोखिम. स्टॉप लॉस के लिए हालिया चरम कीमतों का उपयोग करके, यह बाजार शोर के लिए कमजोर हो सकता है और स्टॉप लॉस ट्रिगर की संभावना बढ़ा सकता है।

  3. कठिन पैरामीटर अनुकूलन जोखिम। रणनीति में कई पैरामीटर शामिल हैं। इष्टतम पैरामीटर संयोजन ढूंढना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।

अनुकूलन

इस रणनीति को निम्नलिखित क्षेत्रों में और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. झूठे संकेतों को दूर करने और संकेत की गुणवत्ता में और सुधार करने के लिए वॉल्यूम जैसे अधिक फ़िल्टर संकेतक जोड़ें।

  2. स्टॉप लॉस के नियमों पर परीक्षण संशोधन इसे कम आक्रामक बनाने के लिए, उदाहरण के लिए स्टॉप लॉस को ट्रिगर करने से पहले पुष्टिकरण बार जोड़ना।

  3. संकेतक के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन खोजने के लिए पैरामीटर अनुकूलन करें, जो अधिक शोर को फ़िल्टर करने और जीत दर बढ़ाने में मदद कर सकता है। मुख्य रूप से टीएमओ लंबाई, एएमए लंबाई और गुणक का अनुकूलन करें।

  4. इस रणनीति के लिए सबसे उपयुक्त बाजार की स्थिति का पता लगाने के लिए विभिन्न उत्पादों और समय सीमाओं के बीच इसे लाइव बैकटेस्ट और ट्रेड करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति प्रारंभिक प्रवृत्ति आंदोलनों को कैप्चर करके सीमा-बाउंड बाजारों में टीएमओ और एएमए के ट्रेडिंग संकेतों को जोड़ती है। इसमें उच्च संकेत सटीकता, प्रारंभिक प्रवृत्ति कैप्चर और प्रभावी जोखिम नियंत्रण के फायदे हैं। मापदंडों और रणनीति नियमों पर आगे के अनुकूलन इसे एक अत्यधिक व्यावहारिक इंट्राडे स्केल्पिंग रणनीति बना सकते हैं।


/*backtest
start: 2023-11-23 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Kaspricci

//@version=5
strategy("TradeIQ - Crazy Scalping Trading Strategy [Kaspricci]", overlay=true, initial_capital = 1000, currency = currency.USD)

headlineTMO = "TMO Settings"

tmoLength   = input.int(7, "TMO Length", minval = 1, group = headlineTMO)
tmoSource   = input.source(close, "TMO Source", group = headlineTMO)

// calculate values
osc         = ta.mom(ta.sma(ta.sma(tmoSource, tmoLength), tmoLength), tmoLength)

// determine color of historgram
oscColor    = osc > osc[1] and osc > 0 ? #00c42b : osc < osc[1] and osc > 0 ? #4ee567 : osc < osc[1] and osc < 0 ? #ff441f : osc > osc[1] and osc < 0 ? #c03920 : na

// plot histogram
//plot(osc, "OSC", oscColor, linewidth = 3, style = plot.style_histogram)

// conditon to find highs and lows
up          = ta.highest(tmoSource, tmoLength)
dn          = ta.lowest(tmoSource, tmoLength)

// define conditions to be used for finding divergence
phosc = ta.crossunder(ta.change(osc), 0)
plosc = ta.crossover (ta.change(osc), 0)

// test for divergence
bear = osc > 0 and phosc and ta.valuewhen(phosc,osc,0) < ta.valuewhen(phosc,osc,1) and ta.valuewhen(phosc,up,0) > ta.valuewhen(phosc,up,1) ? 1 : 0
bull = osc < 0 and plosc and ta.valuewhen(plosc,osc,0) > ta.valuewhen(plosc,osc,1) and ta.valuewhen(plosc,dn,0) < ta.valuewhen(plosc,dn,1) ? 1 : 0

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

headlineAMA = "AMA Settings"

amaSource   = input.source(defval = close, title = "AMA Source", group = headlineAMA)
amaLength   = input.int(defval = 50, title = "AMA Length", minval = 2, group = headlineAMA)


amaMulti    = input.float(defval = 2.0, title = "Factor", minval = 1)

amaShowCd   = input(defval = true , title = "As Smoothed Candles")
amaShowEx   = input(defval = true,   title = "Show Alternating Extremities")

amaAlpha    = input.float(1.0, "Lag",       minval=0, step=.1, tooltip='Control the lag of the moving average (higher = more lag)', group= 'AMA Kernel Parameters')
amaBeta     = input.float(0.5, "Overshoot", minval=0, step=.1, tooltip='Control the overshoot amplitude of the moving average (higher = overshoots with an higher amplitude)', group='AMA Kernel Parameters')

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

headlineSL = "Stop Loss Settings"

slLength    = input.int(defval = 10, title = "SL Period", minval = 1, group = headlineSL, tooltip = "Number of bars for swing high / low")

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

var b       = array.new_float(0)
var float x = na

if barstate.isfirst
    for i = 0 to amaLength - 1
        x := i / (amaLength - 1)
        w = math.sin(2 * 3.14159 * math.pow(x, amaAlpha)) * (1 - math.pow(x, amaBeta))
        array.push(b, w)

// local function to filter the source
filter(series float x) =>
    sum = 0.

    for i = 0 to amaLength - 1
        sum := sum + x[i] * array.get(b,i)
    
    sum / array.sum(b)

// apply filter function on source series

srcFiltered = filter(amaSource)

deviation   = ta.sma(math.abs(amaSource - srcFiltered), amaLength) * amaMulti

upper       = srcFiltered + deviation
lower       = srcFiltered - deviation

//----
crossHigh   = ta.cross(high, upper)
crossLow    = ta.cross(low, lower)

var os      = 0
os          := crossHigh ? 1 : crossLow ? 0 : os[1]

ext         = os * upper + (1 - os) * lower

//----
os_css = ta.rsi(srcFiltered, amaLength) / 100

extColor    = os == 1 ? #30FF85 : #ff1100

plot(srcFiltered, "MA", amaShowCd ? na : color.black, 2, editable = false)
plot(amaShowEx ? ext : na, "Extremities", ta.change(os) ? na : extColor, 2, editable=false)

// handle smoothed candles
var float h = na
var float l = na
var float c = na
var float body = na

if amaShowCd
    h := filter(high)
    l := filter(low)
    c := filter(amaSource)
    body := math.abs(math.avg(c[1], c[2]) - c)

ohlc_os = ta.rsi(c, amaLength) / 100

plotcandle(math.avg(c[1], c[2]), h, l, c, "Smooth Candles", #434651, bordercolor = na, editable = false, display = amaShowCd ? display.all : display.none)

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Circle", shape.circle,    location.absolute, color = #00c42b, size=size.tiny)
plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Circle", shape.circle,    location.absolute, color = #ff441f, size=size.tiny)
plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Label",  shape.labeldown, location.absolute, color = #00c42b, text="Buy", textcolor=color.white, size=size.tiny)
plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Label",  shape.labelup,   location.absolute, color = #ff441f, text="Sell", textcolor=color.white, size=size.tiny)

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

candleSizeIncreasing = body[2] < body[1] and body[1] < body[0]

longEntryCond   = os == 1 and bull
shortEntryCond  = os == 0 and bear

longEntry       = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(longEntryCond)  < ta.barssince(os == 0) and ta.barssince(longEntryCond) < ta.barssince(bear)
shortEntry      = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(os == 1) and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(bull)

longExit        = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0 and (bear or os == 0)
shortExit       = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size < 0 and (bull or os == 1)

recentSwingHigh = ta.highest(high, slLength) // highest high of last candles
recentSwingLow  = ta.lowest(low,   slLength) // lowest low of recent candles

bgcolor(longEntry  ? color.rgb(76, 175, 79, 90) : na)
bgcolor(shortEntry ? color.rgb(255, 82, 82, 90) : na)

slLong          = (close - recentSwingLow) / syminfo.mintick  // stop loss in ticks
slShort         = (recentSwingHigh - close) / syminfo.mintick // stop loss in ticks

newOrderID         = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades + 1)
curOrderID         = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades)

alertMessageForEntry = "Trade {0} - New {1} Entry at price: {2} with stop loss at: {3}"

if (longEntry)
    alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Long", close, recentSwingLow)
    
    strategy.entry(newOrderID, strategy.long, alert_message = alertMessage)
    strategy.exit("Stop Loss Long", newOrderID, loss = slLong, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID)

if(longExit)
    strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)

if (shortEntry)
    alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Short", close, recentSwingLow)

    strategy.entry(newOrderID, strategy.short, alert_message = alertMessage)
    strategy.exit("Stop Loss Short", newOrderID, loss = slShort, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID)

if(shortExit)
    strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)

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