
यह रणनीति बहुविध तकनीकी संकेतक फ़िल्टरिंग पर आधारित एक अनुकूली प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली है। यह कई तकनीकी संकेतकों जैसे कि एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (ईएमए), सिंपल मूविंग एवरेज (एसएमए) और मूविंग एवरेज कन्वर्जेन्स डाइवर्जेंस (एमएसीडी) को जोड़ता है, और कुशल ट्रेंड कैप्चर और जोखिम नियंत्रण प्राप्त करने के लिए विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल होने के लिए मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करता है। यह रणनीति एक स्तरित फ़िल्टरिंग तंत्र को अपनाती है और कई तकनीकी संकेतकों के समन्वित सहयोग के माध्यम से व्यापारिक संकेतों की विश्वसनीयता में उल्लेखनीय सुधार करती है।
रणनीति का मूल तर्क तीन-स्तरीय फ़िल्टरिंग तंत्र पर आधारित है:
ट्रेडिंग सिग्नलों के निर्माण के लिए सभी फ़िल्टर शर्तों की पूर्ति की आवश्यकता होती है: प्रवृत्ति परिवर्तन, एसएमए दिशा की पुष्टि और एमएसीडी सिग्नल लाइन का समर्थन। इस रणनीति में खाता इक्विटी पर आधारित एक गतिशील स्थिति प्रबंधन प्रणाली भी शामिल है, जो उत्तोलन कारकों के माध्यम से स्थिति के आकार को स्वचालित रूप से समायोजित करती है।
यह रणनीति बहु-परत फ़िल्टरिंग तंत्र और गतिशील पैरामीटर समायोजन के माध्यम से अधिक विश्वसनीय प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रभाव प्राप्त करती है। यद्यपि विलंब और पैरामीटर निर्भरता के कुछ जोखिम हैं, फिर भी उचित पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण उपायों के माध्यम से वास्तविक लेनदेन में स्थिर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है। यह अनुशंसा की जाती है कि व्यापारी वास्तविक समय में उपयोग करने से पहले बैकटेस्टिंग सत्यापन पूरी तरह से कर लें और अपने व्यक्तिगत जोखिम सहनशीलता के अनुसार पैरामीटर सेटिंग्स को समायोजित कर लें।
/*backtest
start: 2024-12-29 00:00:00
end: 2025-01-05 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 45m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Adaptive Trend Flow Strategy with Filters for SPX", overlay=true, max_labels_count=500,
initial_capital=1000, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=0.01, slippage=2,
margin_long=20, margin_short=20, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// User-defined inputs for trend logic
atr = input.int(14, "Main Length", minval=2, group = "Find more strategies like this on pineindicators.com")
length = input.int(2, "Main Length", minval=2)
smooth_len = input.int(2, "Smoothing Length", minval=2)
sensitivity = input.float(2.0, "Sensitivity", step=0.1)
// User-defined inputs for SMA filter
use_sma_filter = input.bool(true, "Enable SMA Filter?")
sma_length = input.int(4, "SMA Length", minval=1)
// User-defined inputs for MACD filter
use_macd_filter = input.bool(true, "Enable MACD Filter?")
macd_fast_length = input.int(2, "MACD Fast Length", minval=1)
macd_slow_length = input.int(7, "MACD Slow Length", minval=1)
macd_signal_length = input.int(2, "MACD Signal Length", minval=1)
// User-defined inputs for leverage
leverage_factor = input.float(4.5, "Leverage Factor", minval=1.0, step=0.1)
id = input("besttrader123", title= "Your TradingView username", group = "Automate this strategy with plugpine.com")
key = input("nc739ja84gf", title= "Unique identifier (UID)")
ticker = input("SPX", title= "Ticker/symbol of your broker")
bullcolor = #0097a7
bearcolor = #ff195f
showbars = input.bool(true, "Color Bars?")
showbg = input.bool(true, "Background Color?")
showsignals = input.bool(true, "Show Signals?")
// Trend calculation functions
calculate_trend_levels() =>
typical = hlc3
fast_ema = ta.ema(typical, length)
slow_ema = ta.ema(typical, length * 2)
basis = (fast_ema + slow_ema) / 2
vol = ta.stdev(typical, length)
smooth_vol = ta.ema(vol, smooth_len)
upper = basis + (smooth_vol * sensitivity)
lower = basis - (smooth_vol * sensitivity)
[basis, upper, lower]
get_trend_state(upper, lower, basis) =>
var float prev_level = na
var int trend = 0
if na(prev_level)
trend := close > basis ? 1 : -1
prev_level := trend == 1 ? lower : upper
if trend == 1
if close < lower
trend := -1
prev_level := upper
else
prev_level := lower
else
if close > upper
trend := 1
prev_level := lower
else
prev_level := upper
[trend, prev_level]
[basis, upper, lower] = calculate_trend_levels()
[trend, level] = get_trend_state(upper, lower, basis)
// SMA filter
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
sma_condition = use_sma_filter ? close > sma_value : true
// MACD filter
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, macd_fast_length, macd_slow_length, macd_signal_length)
macd_condition = use_macd_filter ? macd_line > signal_line : true
// Signal detection with filters
long_signal = trend == 1 and trend[1] == -1 and sma_condition and macd_condition
short_signal = trend == -1 and trend[1] == 1
// Plotting visuals
p2 = plot(basis, color=trend == 1 ? bullcolor : bearcolor, linewidth=2)
p1 = plot(level, color=close > level ? bullcolor : bearcolor, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// if showsignals and ta.crossover(close, level)
// label.new(bar_index, level, "▲", color=bullcolor, textcolor=chart.bg_color, style=label.style_label_upper_right)
// if showsignals and ta.crossunder(close, level)
// label.new(bar_index, level, "▼", color=bearcolor, textcolor=chart.fg_color, style=label.style_label_lower_right)
qty = strategy.equity / close * leverage_factor
// Automated alerts
if long_signal
alert('{"AccountID": "' + id + '","Key": "' + key + '", "symbol": "' + ticker + '", "action": "long", "volume": ' + str.tostring(qty) + '}', alert.freq_once_per_bar)
if short_signal
alert('{"AccountID": "' + id + '","Key": "' + key + '", "symbol": "' + ticker + '", "action": "closelong"}', alert.freq_once_per_bar)
// Strategy entries and exits
if long_signal
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qty)
if short_signal
strategy.close("Long")
// Optional SMA and MACD plot
plot(use_sma_filter ? sma_value : na, color=color.new(color.blue, 80), title="SMA")
plot(use_macd_filter ? macd_line : na, color=color.new(color.orange, 80), title="MACD Line")
plot(use_macd_filter ? signal_line : na, color=color.new(color.red, 80), title="Signal Line")