
गतिशीलता ट्रेंड सिंक रणनीति सापेक्ष गतिशीलता सूचकांक (आरएमआई) और सुपरट्रेंड सूचकांक के लाभों को एकीकृत करके गतिशीलता विश्लेषण और प्रवृत्ति निर्णय के एक प्रभावी संयोजन को प्राप्त करती है। यह रणनीति मूल्य परिवर्तन की प्रवृत्ति और बाजार गतिशीलता के स्तर पर ध्यान केंद्रित करती है और बाजार की दिशा को अधिक समग्र दृष्टिकोण से आंकती है।
आरएमआई, आरएसआई का एक उन्नत संस्करण है। यह बाजार की गतिशीलता को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए मूल्य परिवर्तन की दिशा, आयाम और अन्य विशेषताओं को शामिल करता है।
आरएमआई की गणना इस प्रकार की जाती हैः पहले एक निश्चित अवधि के दौरान औसत उछाल और औसत गिरावट की गणना करें। आरएसआई के विपरीत, आरएमआई दिन के समापन मूल्य के पिछले दिन के समापन मूल्य के परिवर्तन के मूल्य का उपयोग करता है, न कि एक साधारण सकारात्मक वृद्धि और नकारात्मक वृद्धि। फिर औसत उछाल को औसत गिरावट से विभाजित करें, फिर एकीकरण प्रक्रिया करें, ताकि मूल्य 0-100 के बीच हो।
इस रणनीति में आरएमआई और एमएफआई के औसत का उपयोग पूर्व निर्धारित सकारात्मक गतिशीलता और नकारात्मक गतिशीलता की तुलना में किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वर्तमान बाजार गतिशीलता का स्तर क्या है।
सुपरट्रेंड सूचकांक उच्च समय अवधि की गणना पर आधारित है, जो बड़े रुझानों के बारे में निर्णय प्रदान कर सकता है। यह वास्तविक तरंग दैर्ध्य एटीआर गतिशील समायोजन पैरामीटर के आधार पर ट्रेंड टर्नओवर को प्रभावी ढंग से पहचानता है।
इस रणनीति में एक वॉल्यूम भारित औसत VWMA भी शामिल है, जो महत्वपूर्ण रुझान परिवर्तनों की पहचान करने की क्षमता को और बढ़ाता है।
इस रणनीति के तहत, ट्रेडर्स को अपने बाजार दृष्टिकोण और जोखिम वरीयताओं के आधार पर लचीलेपन के साथ व्यापार करने की अनुमति मिलती है।
गतिशीलता सूचक या रुझान सूचक का उपयोग करने वाली रणनीति की तुलना में, यह रणनीति आरएमआई और सुपरट्रेंड सूचक के लाभों को एकीकृत करके अधिक सटीक रूप से बाजार की स्थिति का आकलन करती है।
विभिन्न चक्रों के आरएमआई और सुपरट्रेंड सूचकांकों को लागू करने से अल्पकालिक और दीर्घकालिक रुझानों पर बेहतर पकड़ होती है।
सुपरट्रेंड पर आधारित वास्तविक समय के स्टॉप लॉस तंत्र के माध्यम से, एकल नुकसान को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
अधिक, कम या द्वि-दिशात्मक ट्रेडों का विकल्प चुनें ताकि रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सके।
आरएमआई और सुपरट्रेंड जैसे पैरामीटरों का अनुकूलन जटिल है, और गलत सेटिंग्स रणनीति के प्रभाव को प्रभावित कर सकती हैं।
छोटी अवधि के बाजार में उतार-चढ़ाव के प्रति अतिसंवेदनशीलता के कारण अक्सर स्टॉप लॉस की समस्या होती है।
समाधानः उचित रूप से स्टॉप रेंज को कम करना, या अन्य कंपन-प्रकार के स्टॉप का उपयोग करना।
विभिन्न किस्मों की पहचान करने के लिए उपयुक्त किस्मों के दायरे का विस्तार करें। विभिन्न किस्मों के लिए पैरामीटर अनुकूलन दिशाओं को पहचानें।
एक गतिशील स्टॉप मोड जोड़ा गया है, जिससे स्टॉप लाइन वर्तमान बैंड को बेहतर तरीके से ट्रैक कर सके और छोटे झटके के कारण होने वाले अत्यधिक स्टॉप को कम कर सके।
अधिक सूचकांकों के साथ निर्णय को फ़िल्टर करने के लिए, स्पष्ट संकेतों के बिना गोदामों के निर्माण से बचें।
यह रणनीति आरएमआई और सुपरट्रेंड सूचकांकों के चतुर संयोजन के माध्यम से बाजार की स्थिति का सटीक आकलन करने में सक्षम है। यह जोखिम को नियंत्रित करने में भी काफी अच्छा है। गहन अनुकूलन के माध्यम से, यह विश्वास है कि यह बहु-प्रजातियों और बहु-चक्र पर बेहतर प्रदर्शन करेगा।
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
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/
// @ presentTrading
//@version=5
strategy("RMI Trend Sync - Strategy [presentTrading]", shorttitle = "RMI Sync [presentTrading]", overlay=true )
// ---> Inputs --------------
// Add Button for Trading Direction
tradeDirection = input.string("Both", "Select Trading Direction", options=["Long", "Short", "Both"])
// Relative Momentum Index (RMI) Settings
Length = input.int(21, "RMI Length", group = "RMI Settings")
pmom = input.int(70, "Positive Momentum Threshold", group = "RMI Settings")
nmom = input.int(30, "Negative Momentum Threshold", group = "RMI Settings")
bandLength = input.int(30, "Band Length", group = "Momentum Settings")
rwmaLength = input.int(20, "RWMA Length", group = "Momentum Settings")
// Super Trend Settings
len = input.int(10, "Super Trend Length", minval=1, group="Super Trend Settings")
higherTf1 = input.timeframe('480', "Higher Time Frame", group="Super Trend Settings")
factor = input.float(3.5, "Super Trend Factor", step=.1, group="Super Trend Settings")
maSrc = input.string("WMA", "MA Source", options=["SMA", "EMA", "WMA", "RMA", "VWMA"], group="Super Trend Settings")
atr = request.security(syminfo.tickerid, higherTf1, ta.atr(len))
TfClose1 = request.security(syminfo.tickerid, higherTf1, close)
// Visual Settings
filleshow = input.bool(true, "Display Range MA", group = "Visual Settings")
bull = input.color(#00bcd4, "Bullish Color", group = "Visual Settings")
bear = input.color(#ff5252, "Bearish Color", group = "Visual Settings")
// Calculation of Bar Range
barRange = high - low
// RMI and MFI Calculations
upChange = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), Length)
downChange = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), Length)
rsi = downChange == 0 ? 100 : upChange == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + upChange / downChange))
mf = ta.mfi(hlc3, Length)
rsiMfi = math.avg(rsi, mf)
// Momentum Conditions
positiveMomentum = rsiMfi[1] < pmom and rsiMfi > pmom and rsiMfi > nmom and ta.change(ta.ema(close,5)) > 0
negativeMomentum = rsiMfi < nmom and ta.change(ta.ema(close,5)) < 0
// Momentum Status
bool positive = positiveMomentum ? true : negativeMomentum ? false : na
bool negative = negativeMomentum ? true : positiveMomentum ? false : na
// Band Calculation
calculateBand(len) =>
math.min(ta.atr(len) * 0.3, close * (0.3/100)) * 4
band = calculateBand(bandLength)
// Range Weighted Moving Average (RWMA) Calculation
calculateRwma(range_, period) =>
weight = range_ / math.sum(range_, period)
sumWeightedClose = math.sum(close * weight, period)
totalWeight = math.sum(weight, period)
sumWeightedClose / totalWeight
rwma = calculateRwma(barRange, rwmaLength)
colour = positive ? bull : negative ? bear : na
rwmaAdjusted = positive ? rwma - band : negative ? rwma + band : na
max = rwma + band
min = rwma - band
longCondition = positive and not positive[1]
shortCondition = negative and not negative[1]
longExitCondition = shortCondition
shortExitCondition = longCondition
// Dynamic Trailing Stop Loss
vwma1 = switch maSrc
"SMA" => ta.sma(TfClose1*volume, len) / ta.sma(volume, len)
"EMA" => ta.ema(TfClose1*volume, len) / ta.ema(volume, len)
"WMA" => ta.wma(TfClose1*volume, len) / ta.wma(volume, len)
upperBand = vwma1 + factor * atr
lowerBand = vwma1 - factor * atr
prevLowerBand = nz(lowerBand[1])
prevUpperBand = nz(upperBand[1])
float superTrend = na
int direction = na
superTrend := direction == -1 ? lowerBand : upperBand
longTrailingStop = superTrend - atr * factor
shortTrailingStop = superTrend + atr * factor
// Strategy Order Execution
if (tradeDirection == "Long" or tradeDirection == "Both")
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition)
strategy.exit("Exit Long", "Long", when=longExitCondition, stop = longTrailingStop)
if (tradeDirection == "Short" or tradeDirection == "Both")
strategy.entry("Short", strategy.short, when =shortCondition)
strategy.exit("Exit Short", "Short", when=shortExitCondition, stop = shortTrailingStop)