
यह रणनीति एक बहु-कारक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो स्वचालित स्टॉक की मात्रात्मक ट्रेडिंग के लिए आरएसआई, एमएसीडी, ओबीवी, सीसीआई, सीएमएफ, एमएफआई और वीडब्ल्यूएमएसीडी जैसे कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। इस रणनीति का नाम है “क्वांटिफाइड कैलोरी फैक्टर सिलेक्शन स्ट्रैटेजी”।
इस रणनीति का मूल तर्क यह है कि यह कई तकनीकी संकेतकों के आकार के आधार पर निर्णय लेता है और जब कई संकेत एक साथ खरीद संकेत देते हैं, तो एक खरीद कार्रवाई की जाती है।
विशेष रूप से, रणनीति में RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI और VWMACD इन संकेतकों का पता लगाने के लिए कि क्या वे गिरावट की प्रवृत्ति में हैं, लेकिन संकेतक मूल्य स्वयं नहीं गिरा है, यदि ऐसा होता है, तो यह संकेत दे सकता है कि यह उछाल को उलट देगा। इस तरह के एक आकृति को कोड में एक खाली सिर जानबूझकर उछाल कहा जाता है। यदि कई संकेतक एक साथ खाली सिर जानबूझकर उछाल दिखाते हैं, तो अंतिम खरीद संकेत दिया जाता है।
इसके अलावा, रणनीति में असामान्य लेनदेन के तर्क को भी पेश किया गया है। जब कीमत में उतार-चढ़ाव होता है लेकिन लेनदेन में कोई स्पष्ट वृद्धि नहीं होती है, तो यह एक झूठी तोड़ की संभावना है, और यह एक खरीद संकेत भी है।
कुल मिलाकर, इस रणनीति ने निर्णय लेने की सटीकता में सुधार किया है, जो कि कई तकनीकी संकेतकों के उलट संकेतों को देखकर और लेनदेन की मात्रा में असामान्यता के निर्णय को जोड़कर, जो कि मात्रात्मक व्यापार रणनीति की सफलता की कुंजी है।
इस रणनीति के कुछ फायदे हैंः
मल्टी फैक्टर मॉडल, जो 7 सामान्य तकनीकी संकेतकों के संकेतों को जोड़ता है, ट्रेडिंग निर्णयों की सटीकता में सुधार करता है।
यातायात रिवर्स सिग्नल की शुरूआत से, एक झूठी घुसपैठ धोखाधड़ी से बचने के लिए, अमान्य सिग्नल फ़िल्टर करें।
शेयरों में गिरावट का आकलन करें और शेयरों में तेजी के समय को पकड़ें।
स्वचालित लेन-देन, मानव हस्तक्षेप के बिना, ऑपरेटिंग लागत को काफी कम करता है।
रणनीति तर्क स्पष्ट और सरल है, इसे समझना, संशोधित करना और अनुकूलित करना आसान है।
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
कई कारकों के अनुचित संयोजन से टकराव वाले ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं। परीक्षण करने के लिए प्रत्येक कारक के पैरामीटर को समायोजित करने और इष्टतम विन्यास खोजने के लिए आवश्यक है।
रिवर्स ट्रेडों में अपने आप में कुछ जोखिम होता है और एक बार फिर रिवर्स होने की संभावना होती है। जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉपलॉस सेट किया जा सकता है।
VOLUME सूचकांक कुछ कम तरलता वाले शेयरों के लिए खराब हो सकता है, जिससे VOLUME भार कम हो सकता है या इस हिस्से के शेयरों को बाहर रखा जा सकता है।
रिवर्सिंग के दौरान डेटा फिट करना अच्छा है, रीयल-टाइम प्रदर्शन खराब हो सकता है। परीक्षण के लिए और अधिक रीयल-टाइम डेटा जमा करने की आवश्यकता है।
इस रणनीति को और भी बेहतर बनाया जा सकता है:
कुछ तकनीकी मापदंडों को जोड़ना या घटाना, सबसे अच्छा कॉन्फ़िगर करने के लिए एक बहु-कारक मॉडल ढूंढना।
विभिन्न प्रकार के स्टॉक के लिए अलग-अलग पैरामीटर या भार सेट करें ताकि रणनीति अधिक लक्षित हो सके।
गतिशील स्टॉप लॉस सेट करें, लाभ को लॉक करने के लिए स्टॉप को स्थानांतरित करें, और जोखिम को नियंत्रित करें।
उद्योग, अवधारणा, आदि के बारे में जानकारी के साथ, एक विशिष्ट क्षेत्र में स्टॉक ट्रेडिंग का चयन करें।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को शामिल करें और रणनीति के पैरामीटर को स्वचालित रूप से अनुकूलित करें।
यह रणनीति एक बहुत ही संभावित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह कई तकनीकी संकेतक संकेतों के साथ संयुक्त है, जो कि मात्रा के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम है, जो स्टॉक के पलटाव के अवसरों को प्रभावी ढंग से ढूंढ सकता है, व्यापार को स्वचालित कर सकता है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के बाद, बेहतर रिटर्न की उम्मीद है। यह रणनीति विचार नई है और आगे के अध्ययन और आवेदन के लायक है।
/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mkose81
//@version=5
strategy("MK future stopsuz 40 alım (Sadece Long)", overlay=true, max_bars_back=4000,use_bar_magnifier= true,pyramiding=40)
// RSI Hesaplama
rsi = ta.rsi(close, 14)
float botRSI = na
botRSI := ta.pivotlow(5, 5)
botcRSI = 0
botcRSI := botRSI ? 5 : nz(botcRSI[1]) + 1
newbotRSI = ta.pivotlow(5, 0)
emptylRSI = true
if not na(newbotRSI) and newbotRSI < low[botcRSI]
diffRSI = (newbotRSI - low[botcRSI]) / botcRSI
llineRSI = newbotRSI - diffRSI
for x = 1 to botcRSI - 1 by 1
if close[x] < llineRSI
emptylRSI := false
break
llineRSI -= diffRSI
emptylRSI
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - RSI
alRSI = 0
if emptylRSI and not na(newbotRSI)
if rsi[botcRSI] < rsi
alRSI := 1
// MACD Hesaplama
[macd, signal, _] = ta.macd(close, 21, 55, 8)
float botMACD = na
botMACD := ta.pivotlow(5, 5)
botcMACD = 0
botcMACD := botMACD ? 5 : nz(botcMACD[1]) + 1
newbotMACD = ta.pivotlow(5, 0)
emptylMACD = true
if not na(newbotMACD) and newbotMACD < low[botcMACD]
diffMACD = (newbotMACD - low[botcMACD]) / botcMACD
llineMACD = newbotMACD - diffMACD
for x = 1 to botcMACD - 1 by 1
if close[x] < llineMACD
emptylMACD := false
break
llineMACD -= diffMACD
emptylMACD
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - MACD
alMACD = 0
if emptylMACD and not na(newbotMACD)
if macd[botcMACD] < macd
alMACD := 1
// OBV Hesaplama ve Uyumsuzluk Tespiti
obv = ta.cum(ta.change(close) > 0 ? volume : ta.change(close) < 0 ? -volume : 0)
float botOBV = na
botOBV := ta.pivotlow(5, 5)
botcOBV = 0
botcOBV := botOBV ? 5 : nz(botcOBV[1]) + 1
newbotOBV = ta.pivotlow(5, 0)
emptylOBV = true
if not na(newbotOBV) and newbotOBV < obv[botcOBV]
diffOBV = (newbotOBV - obv[botcOBV]) / botcOBV
llineOBV = newbotOBV - diffOBV
for x = 1 to botcOBV - 1 by 1
if obv[x] < llineOBV
emptylOBV := false
break
llineOBV -= diffOBV
emptylOBV
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - OBV
alOBV = 0
if emptylOBV and not na(newbotOBV)
if obv[botcOBV] < obv
alOBV := 1
// CCI Hesaplama ve Uyumsuzluk Tespiti
cci = ta.cci(close, 20)
float botCCI = na
botCCI := ta.pivotlow(5, 5)
botcCCI = 0
botcCCI := botCCI ? 5 : nz(botcCCI[1]) + 1
newbotCCI = ta.pivotlow(5, 0)
emptylCCI = true
if not na(newbotCCI) and newbotCCI < cci[botcCCI]
diffCCI = (newbotCCI - cci[botcCCI]) / botcCCI
llineCCI = newbotCCI - diffCCI
for x = 1 to botcCCI - 1 by 1
if cci[x] < llineCCI
emptylCCI := false
break
llineCCI -= diffCCI
emptylCCI
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - CCI
alCCI = 0
if emptylCCI and not na(newbotCCI)
if cci[botcCCI] < cci
alCCI := 1
// CMF Hesaplama
length = 20
mfm = ((close - low) - (high - close)) / (high - low)
mfv = mfm * volume
cmf = ta.sma(mfv, length) / ta.sma(volume, length)
float botCMF = na
botCMF := ta.pivotlow(5, 5)
botcCMF = 0
botcCMF := botCMF ? 5 : nz(botcCMF[1]) + 1
newbotCMF = ta.pivotlow(5, 0)
emptylCMF = true
if not na(newbotCMF) and newbotCMF < cmf[botcCMF]
diffCMF = (newbotCMF - cmf[botcCMF]) / botcCMF
llineCMF = newbotCMF - diffCMF
for x = 1 to botcCMF - 1 by 1
if cmf[x] < llineCMF
emptylCMF := false
break
llineCMF -= diffCMF
emptylCMF
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - CMF
alCMF = 0
if emptylCMF and not na(newbotCMF)
if cmf[botcCMF] < cmf
alCMF := 1
// MFI Hesaplama
lengthMFI = 14
mfi = ta.mfi(close, lengthMFI)
float botMFI = na
botMFI := ta.pivotlow(mfi, 5, 5)
botcMFI = 0
botcMFI := botMFI ? 5 : nz(botcMFI[1]) + 1
newbotMFI = ta.pivotlow(mfi, 5, 0)
emptylMFI = true
if not na(newbotMFI) and newbotMFI < mfi[botcMFI]
diffMFI = (newbotMFI - mfi[botcMFI]) / botcMFI
llineMFI = newbotMFI - diffMFI
for x = 1 to botcMFI - 1 by 1
if mfi[x] < llineMFI
emptylMFI := false
break
llineMFI -= diffMFI
emptylMFI
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - MFI
alMFI = 0
if emptylMFI and not na(newbotMFI)
if mfi[botcMFI] < mfi
alMFI := 1
// VWMACD Hesaplama
fastLength = 12
slowLength = 26
signalSmoothing = 9
vwmacd = ta.ema(close, fastLength) - ta.ema(close, slowLength)
signalLine = ta.ema(vwmacd, signalSmoothing)
histogram = vwmacd - signalLine
// VWMACD Uyumsuzluk Tespiti
float botVWMACD = na
botVWMACD := ta.pivotlow(histogram, 5, 5)
botcVWMACD = 0
botcVWMACD := botVWMACD ? 5 : nz(botcVWMACD[1]) + 1
newbotVWMACD = ta.pivotlow(histogram, 5, 0)
emptylVWMACD = true
if not na(newbotVWMACD) and newbotVWMACD < histogram[botcVWMACD]
diffVWMACD = (newbotVWMACD - histogram[botcVWMACD]) / botcVWMACD
llineVWMACD = newbotVWMACD - diffVWMACD
for x = 1 to botcVWMACD - 1 by 1
if histogram[x] < llineVWMACD
emptylVWMACD := false
break
llineVWMACD -= diffVWMACD
emptylVWMACD
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - VWMACD
alVWMACD = 0
if emptylVWMACD and not na(newbotVWMACD)
if histogram[botcVWMACD] < histogram
alVWMACD := 1
//Dipci indikator
lengthd= 130
coef = 0.2
vcoef = 2.5
signalLength = 5
smoothVFI = false
ma(x, y) =>
smoothVFI ? ta.sma(x, y) : x
typical = hlc3
inter = math.log(typical) - math.log(typical[1])
vinter = ta.stdev(inter, 30)
cutoff = coef * vinter * close
vave = ta.sma(volume, lengthd)[1]
vmax = vave * vcoef
vc = volume < vmax ? volume : vmax //min( volume, vmax )
mf = typical - typical[1]
iff_4 = mf < -cutoff ? -vc : 0
vcp = mf > cutoff ? vc : iff_4
vfi = ma(math.sum(vcp, lengthd) / vave, 3)
vfima = ta.ema(vfi, signalLength)
d = vfi - vfima
// Kullanıcı girdileri
volatilityThreshold = input.float(1.005, title="Volume Percentage Threshold")
pinThreshold = input.float(1.005, title="Deep Percentage Threshold")
// Hesaplamalar
volatilityPercentage = (high - low) / open
pinPercentage = close > open ? (high - close) / open : (close - low) / open
// Volatilite koşulu ve VFI ile filtreleme
voldip = volatilityPercentage >= volatilityThreshold or pinPercentage >= pinThreshold
volCondition = voldip and vfi< 0 // VFI değeri 0'dan küçükse volCondition aktif olacak
threeCommasEntryComment = input.string(title="3Commas Entry Comment", defval="")
threeCommasExitComment = input.string(title="3Commas Exit Comment", defval="")
takeProfitPerc = input.float(1, title="Take Profit Percentage (%)") / 100
fallPerc = input.float(5, title="Percentage for Additional Buy (%)") / 100
// Değişkenlerin tanımlanması
var float lastBuyPrice = na
var float tpPrice = na
var int lastTpBar = na
// Alım koşulları
longCondition = alRSI or alMACD or alOBV or alCCI or alCMF or alMFI or alVWMACD or volCondition
// Son alım fiyatını saklamak için değişken
// İlk alım stratejisi
if (longCondition and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment=threeCommasEntryComment)
lastBuyPrice := open
// İkinci ve sonraki alım koşulları (son alım fiyatının belirlenen yüzde altında)
if (open < lastBuyPrice * (1 - fallPerc) and strategy.position_size > 0)
strategy.entry("Long Add", strategy.long, comment=threeCommasEntryComment)
lastBuyPrice := open
// Kar alma fiyatını hesaplama ve strateji çıkışı
tp_price = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Exit Long", "Long", limit=tp_price, comment=threeCommasExitComment)
strategy.exit("Exit Long Add", "Long Add", limit=tp_price, comment=threeCommasExitComment)
tpPrice := na // Pozisyon kapandığında TP çizgisini sıfırla
// Kar alma seviyesi çizgisi çizme
plot(strategy.position_size > 0 ? tp_price : na, color=color.green, title="Take Profit Line")