
रेंज फ़िल्टर खरीद-बिक्री सिग्नल फ़िल्टरिंग रणनीति (Range Filter Buy Sell Signals Strategy) एक बहुत ही व्यावहारिक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह कम अस्थिरता वाले बाजारों में झूठे संकेतों को कम करने और उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में सिग्नल की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए खरीद और बेचने के संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए कीमतों के उतार-चढ़ाव का उपयोग करती है। इस रणनीति का नाम रणनीति के मुख्य कार्यों को सटीक रूप से सारांशित करता है।
यह रणनीति सबसे पहले एक निश्चित अवधि के दौरान परिसंपत्ति की कीमतों में उतार-चढ़ाव की सीमा की गणना करती है। विशेष रूप से, यह कीमतों में उतार-चढ़ाव की मात्रा को निर्धारित करने के लिए निर्दिष्ट अवधि के दौरान उच्चतम और निम्नतम कीमतों के बीच अंतर की गणना करती है।
इसके बाद, यह खरीद और बेचने के संकेत उत्पन्न करता है। हालांकि, सभी संकेतों को प्रवेश करने के लिए ट्रिगर नहीं किया जाता है, लेकिन कीमतों के उतार-चढ़ाव की सीमा फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, खरीद संकेत केवल तभी जारी किया जाता है जब कीमतें उतार-चढ़ाव की सीमा को तोड़ती हैं।
इस तरह, यह रणनीति कम अस्थिरता वाले बाजार के वातावरण में अधिकांश झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने में सक्षम है, जो अनावश्यक प्रवेश से बचाता है। जबकि उच्च अस्थिरता के दौरान, यह बड़े दिशात्मक आंदोलनों को पकड़ने में सक्षम है, जिससे लाभ होता है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह संकेतों की फ़िल्टरिंग की ताकत को गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है। कम उतार-चढ़ाव के दौरान, यह केवल उच्च गुणवत्ता वाले संकेतों का चयन करता है; जबकि उच्च उतार-चढ़ाव के दौरान, यह बाजार द्वारा प्रदान किए गए अधिक अवसरों को पकड़ सकता है।
यह रणनीति निश्चित-पैरामीटर फ़िल्टर की तुलना में अधिक बुद्धिमान और अनुकूलनीय है। यह बाजार की स्थिति के बावजूद बेहतर जोखिम-लाभ प्रदान करता है।
इसके अलावा, यह रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल प्रदान करने के लिए ट्रेंडिंग दिशा के निर्णय को एकीकृत करती है, जो कि एकल ऑपरेटिंग शर्तों की तुलना में अधिक विश्वसनीय है। साथ ही, इसमें स्टॉप-लॉस-स्टॉप फ़ंक्शन भी है, जो व्यक्तिगत ट्रेडों के जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है।
इस रणनीति का मुख्य जोखिम यह है कि इसमें उतार-चढ़ाव की सीमा निर्धारित की जाती है। यदि यह सीमा बहुत बड़ी या बहुत छोटी है, तो इसका संकेत गुणवत्ता और लाभप्रदता की संभावनाओं पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ेगा।
इसके अलावा, बाजारों में जहां कीमतों में अल्पकालिक उतार-चढ़ाव की प्रवृत्ति अधिक होती है, इस रणनीति के लिए लाभप्रदता की संभावना अपेक्षाकृत कम होती है। विभिन्न चक्र प्रणालियों के संयोजन से इस समस्या को कम करने में मदद मिलती है।
इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः
अनुकूलनशील पैरामीटर एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालित रूप से अस्थिरता रेंज पैरामीटर का अनुकूलन करें ताकि यह अधिक बुद्धिमान और गतिशील हो सके।
बड़े चक्र के आधार पर फ़िल्टरिंग नियम जोड़े गए हैं ताकि बाजारों में उतार-चढ़ाव से बचा जा सके।
विभिन्न चक्रों के संयोजन के साथ, यह रणनीति एक प्रणाली का निर्माण करती है जो समग्र स्थिरता को बढ़ाती है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जोड़ना, पैरामीटर सेटिंग और फ़िल्टरिंग नियम को बेहतर बनाना
कीमतों में उतार-चढ़ाव के आधार पर खरीद और बिक्री संकेतों को फ़िल्टर करने की रणनीति एक बहुत ही व्यावहारिक और प्रभावी मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह गतिशील रूप से फ़िल्टर की तीव्रता को समायोजित कर सकता है और विभिन्न बाजार स्थितियों में बेहतर जोखिम रिटर्न प्रदान कर सकता है। साथ ही, इस रणनीति में अनुकूलन के लिए बहुत अधिक जगह है, विशेष रूप से पैरामीटर अनुकूलन और नियम अनुकूलन के लिए। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक बहुत अच्छा बुनियादी समाधान प्रदान करती है।
/*backtest
start: 2023-03-02 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with
//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='[Doan]_RF-B&S Signals', overlay=true)
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
emaLength = input.int(200, title="EMA Length")
// Determine stop loss price
//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
wper = n * 2 - 1
avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
rng_size = AC
//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
r = rng_
var rfilt = array.new_float(2, x)
array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
if x - r > array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, x - r)
if x + r < array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, x + r)
rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)
hi_band = rng_filt1 + r
lo_band = rng_filt1 - r
rng_filt = rng_filt1
[hi_band, lo_band, rng_filt]
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')
//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')
//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')
//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)
//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0
//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_src[1] and downward > 0
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc
ema = ta.ema(close, emaLength)
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)
//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)
//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')
//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')
//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)
// Entry
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
plot(ema)
//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))
//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')