
यह रणनीति एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली है जो कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। यह ट्रेडिंग दिशा निर्धारित करने के लिए मुख्य रूप से आरएसआई, एमएसीडी और एसएमए के क्रॉस सिग्नल पर आधारित है, जबकि एटीआर संकेतक का उपयोग करके स्टॉप-लॉस और लाभ के स्तर को गतिशील रूप से समायोजित करता है। यह रणनीति ट्रेड वॉल्यूम फिल्टर को भी एकीकृत करती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि पर्याप्त बाजार तरलता के साथ व्यापार किया जाए और धन प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए आंशिक स्टॉप-लॉक तंत्र का उपयोग किया जाए।
ट्रेडिंग सिग्नल की पुष्टि करने के लिए रणनीति में ट्रिपल वेरिफिकेशन का उपयोग किया जाता हैः
एकाधिक सत्यापन का उद्देश्य झूठे संकेतों को कम करना और व्यापार की सटीकता को बढ़ाना है। रणनीति को कई स्थितियों को पूरा करने के लिए बनाया गया है (प्रवृत्ति ऊपर + आरएसआई पर 40 + एमएसीडी ऊपर + लेनदेन की मात्रा की पुष्टि) स्थिति खोलने के लिए, और एटीआर के 2 गुना का उपयोग करें।
यह एक व्यापक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है, जो कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन के उपयोग के माध्यम से एक मजबूत ट्रेडिंग प्रणाली का निर्माण करती है। रणनीति की मुख्य विशेषता बाजार में परिवर्तन के लिए गतिशील रोकथाम और लाभप्रदता तंत्र के माध्यम से सुरक्षा की गारंटी देने के साथ-साथ अनुकूलन करना है। हालांकि कुछ जगहों पर अनुकूलन की आवश्यकता है, समग्र ढांचा उचित है और आगे सुधार और ऑन-द-बोर्ड परीक्षण के लिए उपयुक्त है।
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy( title="AI Trade Strategy v2 (Extended) - Fixed", shorttitle="AI_Trade_v2", overlay=true, format=format.price, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0)
//============================================================================
//=== 1) Basic Indicators (SMA, RSI, MACD) ==================================
//============================================================================
// Time Filter (optional, you can update)
inDateRange = (time >= timestamp("2018-01-01T00:00:00")) and (time <= timestamp("2069-01-01T00:00:00"))
// RSI Parameters
rsiLength = input.int(14, "RSI Period")
rsiOB = input.int(60, "RSI Overbought Level")
rsiOS = input.int(40, "RSI Oversold Level")
rsiSignal = ta.rsi(close, rsiLength)
// SMA Parameters
smaFastLen = input.int(50, "SMA Fast Period")
smaSlowLen = input.int(200, "SMA Slow Period")
smaFast = ta.sma(close, smaFastLen)
smaSlow = ta.sma(close, smaSlowLen)
// MACD Parameters
fastLength = input.int(12, "MACD Fast Period")
slowLength = input.int(26, "MACD Slow Period")
signalLength = input.int(9, "MACD Signal Period")
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)
//============================================================================
//=== 2) Additional Filter (Volume) ========================================
//============================================================================
useVolumeFilter = input.bool(true, "Use Volume Filter?")
volumeMaPeriod = input.int(20, "Volume MA Period")
volumeMa = ta.sma(volume, volumeMaPeriod)
// If volume filter is enabled, current bar volume should be greater than x times the average volume
volMultiplier = input.float(1.0, "Volume Multiplier (Volume > x * MA)")
volumeFilter = not useVolumeFilter or (volume > volumeMa * volMultiplier)
//============================================================================
//=== 3) Trend Conditions (SMA) ============================================
//============================================================================
isBullTrend = smaFast > smaSlow
isBearTrend = smaFast < smaSlow
//============================================================================
//=== 4) Entry Conditions (RSI + MACD + Trend + Volume) ====================
//============================================================================
// RSI crossing above 30 + Bullish Trend + Positive MACD + Volume Filter
longCondition = isBullTrend and ta.crossover(rsiSignal, rsiOS) and (macdLine > signalLine) and volumeFilter
shortCondition = isBearTrend and ta.crossunder(rsiSignal, rsiOB) and (macdLine < signalLine) and volumeFilter
//============================================================================
//=== 5) ATR-based Stop + Trailing Stop ===================================
//============================================================================
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period")
atrMultiplierSL = input.float(2.0, "Stop Loss ATR Multiplier")
atrMultiplierTP = input.float(4.0, "Take Profit ATR Multiplier")
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
//============================================================================
//=== 6) Trade (Position) Management ======================================
//============================================================================
if inDateRange
//--- Long Entry ---
if longCondition
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, comment="Long Entry")
//--- Short Entry ---
if shortCondition
strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short, comment="Short Entry")
//--- Stop & TP for Long Position ---
if strategy.position_size > 0
// ATR-based fixed Stop & TP calculation
longStopPrice = strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierSL
longTakeProfit = strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierTP
// PARTIAL EXIT: (Example) take 50% of the position at early TP
partialTP = strategy.position_avg_price + (atrValue * 2.5)
strategy.exit( id = "Partial TP Long", stop = na, limit = partialTP, qty_percent= 50, from_entry = "Long" )
// Trailing Stop + Final ATR Stop
// WARNING: trail_offset=... is the offset in price units.
// For example, in BTCUSDT, a value like 300 means a 300 USDT trailing distance.
float trailingDist = atrValue * 1.5
strategy.exit( id = "Long Exit (Trail)", stop = longStopPrice, limit = longTakeProfit, from_entry = "Long", trail_offset= trailingDist )
//--- Stop & TP for Short Position ---
if strategy.position_size < 0
// ATR-based fixed Stop & TP calculation for Short
shortStopPrice = strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierSL
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierTP
// PARTIAL EXIT: (Example) take 50% of the position at early TP
partialTPShort = strategy.position_avg_price - (atrValue * 2.5)
strategy.exit( id = "Partial TP Short", stop = na, limit = partialTPShort, qty_percent= 50, from_entry = "Short" )
// Trailing Stop + Final ATR Stop for Short
float trailingDistShort = atrValue * 1.5
strategy.exit( id = "Short Exit (Trail)", stop = shortStopPrice, limit = shortTakeProfit, from_entry = "Short", trail_offset= trailingDistShort )
//============================================================================
//=== 7) Plot on Chart (SMA, etc.) =========================================
//============================================================================
plot(smaFast, color=color.blue, linewidth=2, title="SMA (Fast)")
plot(smaSlow, color=color.orange, linewidth=2, title="SMA (Slow)")
// (Optional) Plot Stop & TP levels dynamically:
longStopForPlot = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierSL : na
longTPForPlot = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierTP : na
shortStopForPlot = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierSL : na
shortTPForPlot = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierTP : na
plot(longStopForPlot, color=color.red, style=plot.style_linebr, title="Long Stop")
plot(longTPForPlot, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Long TP")
plot(shortStopForPlot, color=color.red, style=plot.style_linebr, title="Short Stop")
plot(shortTPForPlot, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Short TP")