गतिशील प्रवृत्ति पुष्टि उत्क्रमण उचित मूल्य अंतर मात्रात्मक व्यापार रणनीति

FVG IFVG SMA ATR 趋势确认 跟踪止损 动态风险管理
निर्माण तिथि: 2025-02-21 11:55:42 अंत में संशोधित करें: 2025-07-03 15:00:53
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गतिशील प्रवृत्ति पुष्टि उत्क्रमण उचित मूल्य अंतर मात्रात्मक व्यापार रणनीति गतिशील प्रवृत्ति पुष्टि उत्क्रमण उचित मूल्य अंतर मात्रात्मक व्यापार रणनीति

अवलोकन

रणनीति एक उलटा निष्पक्ष मूल्य अंतर (IFVG) पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है, जिसमें एक गतिशील ट्रैक स्टॉप-लॉस तंत्र और एक चलती औसत ट्रेंड की पुष्टि शामिल है। रणनीति मूल्य व्यवहार में निष्पक्ष मूल्य अंतर (FVG) और इसके उलटे रूपों की पहचान करके और ट्रेंड समर्थन के साथ व्यापार करती है। यह विधि दोनों सुनिश्चित करती है कि व्यापार की दिशा समग्र बाजार की प्रवृत्ति के अनुरूप है और बाजार में महत्वपूर्ण उलटे मोड़ को पकड़ने में सक्षम है।

रणनीति सिद्धांत

रणनीति के मूल तर्क में निम्नलिखित प्रमुख चरण शामिल हैं:

  1. एफवीजी परीक्षणः वर्तमान लाइन और पिछली लाइन के मूल्य क्षेत्र के बीच ओवरलैप का विश्लेषण करके उचित मूल्य अंतर की पहचान करना।
  2. IFVG पुष्टि करता हैः एक पलट सिग्नल तब बनाया जाता है जब कीमत FVG के उच्च या निम्न बिंदु को पार करती है।
  3. प्रवृत्ति की पुष्टिः 50 और 200 अवधि के सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग करके बाजार की प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए।
  4. प्रवेश की शर्तेंः ऊपर की ओर, जब कीमत IFVG निचले बिंदु से कम हो, तो अधिक करें; नीचे की ओर, जब कीमत IFVG ऊपरी बिंदु से अधिक हो, तो कम करें।
  5. जोखिम प्रबंधनः एटीआर आधारित गतिशील ट्रैक किए गए स्टॉप और फिक्स्ड स्टॉप का संयोजन।

रणनीतिक लाभ

  1. बहुआयामी सत्यापनः मूल्य संरचना (IFVG) और रुझान सूचक (SMA) के बहु-स्तरीय विश्लेषण के संयोजन के साथ, ट्रेडिंग की विश्वसनीयता में सुधार।
  2. गतिशील जोखिम प्रबंधनः एटीआर सूचकांक के माध्यम से स्टॉप लॉस को ट्रैक करने के लिए समायोजित करें, जो कि लाभप्रदता को संरक्षित करता है और कीमतों को पर्याप्त उतार-चढ़ाव के लिए जगह देता है।
  3. रिस्क-रिटर्न अनुपात अनुकूलनः 3Rs के लाभप्रदता लक्ष्य की स्थापना, उचित जोखिम नियंत्रण के आधार पर उच्च रिटर्न का पीछा करना।
  4. रुझान फ़िल्टरिंगः ट्रेंड की क्रॉस-पुष्टि चलती औसत के माध्यम से की जाती है, जिससे क्षैतिज बाजारों में अत्यधिक व्यापार से बचा जा सकता है।

रणनीतिक जोखिम

  1. स्लाइडिंग जोखिमः जब बाजार में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो वास्तविक लेन-देन मूल्य आदर्श मूल्य से विचलित हो सकता है।
  2. रुझान विलंबः एक गतिशील औसत के रूप में एक पिछड़ा हुआ सूचक, जो प्रवेश के समय में थोड़ी देरी का कारण बन सकता है।
  3. झूठे ब्रेकआउट जोखिमः कीमतें ब्रेकआउट के बाद तेजी से वापस आ सकती हैं, जिससे स्टॉप लॉस ट्रिगर हो सकता है।
  4. पैरामीटर संवेदनशीलताः एसएमए चक्र और एटीआर गुणांक जैसे पैरामीटर सेटिंग्स के लिए रणनीतिक प्रदर्शन अधिक संवेदनशील है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. सूचकांक अनुकूलन: पारियों की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए लेनदेन की पुष्टि के संकेतों को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है।
  2. पैरामीटर अनुकूलनः बाजार में उतार-चढ़ाव के संकेतकों को पेश करना, SMA चक्र और ATR गुणांक को गतिशील रूप से समायोजित करना।
  3. प्रवेश का समय अनुकूलित करेंः मूल्य अनुवर्ती पुष्टिकरण तंत्र जोड़ें, अनुवर्ती अनुवर्ती या अनुवर्ती अनुवर्ती से बचें।
  4. पोजीशन मैनेजमेंटः बाजार में उतार-चढ़ाव और प्रवृत्ति की ताकत के आधार पर पोजीशन आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें।
  5. स्टॉप लॉस मैकेनिज्म ऑप्टिमाइज़ेशनः मजबूत रुझानों के दौरान अधिक आराम से ट्रैक किए गए स्टॉप लॉस पैरामीटर का उपयोग किया जा सकता है

संक्षेप

इस रणनीति में IFVG मूल्य संरचना, प्रवृत्ति की पुष्टि और गतिशील जोखिम प्रबंधन के संयोजन के माध्यम से एक पूर्ण ट्रेडिंग प्रणाली का निर्माण किया गया है। रणनीति ने बाजार की प्रवृत्ति, जोखिम नियंत्रण और मुनाफा प्रबंधन जैसे महत्वपूर्ण तत्वों को ध्यान में रखते हुए पूरी तरह से ध्यान में रखा है। अनुशंसित अनुकूलन दिशा के माध्यम से, रणनीति अपनी अनुकूलन और स्थिरता को और बढ़ा सकती है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2025-05-31 00:00:00
end: 2025-06-30 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
args: [["RunMode",1,358374]]
*/

//@version=6
strategy("Inverted FVG Strategy with Trend Check and Trailing Stops", default_qty_value = 10, overlay=true)

// Function to detect FVG
fvgDetected(src, high, low) =>
    float prevHigh = na
    float prevLow = na
    float prevClose = na
    float fvgHigh = na
    float fvgLow = na
    bool fvg = false
    if (not na(src[3]))
        prevHigh := high[3]
        prevLow := low[3]
        prevClose := src[3]
        if (src[2] > prevClose and low[2] > prevHigh) or (src[2] < prevClose and high[2] < prevLow)
            fvg := true
            fvgHigh := low[2] > prevHigh ? high[2] : na
            fvgLow := high[2] < prevLow ? low[2] : na
    [fvg, fvgHigh, fvgLow]

// Detect FVG on the chart
[fvg, fvgHigh, fvgLow] = fvgDetected(close, high, low)

// Detect IFVG - Inversion of FVG
bool ifvg = false
float ifvgHigh = na
float ifvgLow = na

if (fvg)    
    if (high[1] > fvgHigh and close[1] > open[1]) or (high[1] < fvgLow and close[1] < open[1])
        ifvg := true
        ifvgHigh := close[1] > open[1] ? high[1] : na
        ifvgLow := close[1] <  open[1] ? low[1] : na

// Plot FVG and IFVG zones for visualization
plot(ifvgHigh, title="IFVG High", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_cross)
plot(ifvgLow, title="IFVG Low", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_cross)

// Trend Check using Simple Moving Averages
smaShort = ta.sma(close, 50)  // Short term SMA
smaLong = ta.sma(close, 200)  // Long term SMA
bool uptrend = false
bool downtrend = false

uptrend := smaShort > smaLong  // Up trend if short SMA is above long SMA
downtrend := smaShort < smaLong  // Down trend if short SMA is below long SMA

// Plot SMAs for visualization
plot(smaShort, title="SMA Short", color=color.blue, linewidth=1)
plot(smaLong, title="SMA Long", color=color.orange, linewidth=1)

// Trading logic with trend confirmation
longCondition = ifvg and close < ifvgLow and uptrend
shortCondition = ifvg and close > ifvgHigh and downtrend

// Risk Definition - 使用百分比
stopLoss = 0.005   // 0.5% 止损
takeProfit = 0.015  // 1.5% 止盈

if (longCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    stopPrice = close * (1 - stopLoss)
    limitPrice = close * (1 + takeProfit)
    strategy.exit("Initial Long Exit", "Long", stop=stopPrice, limit=limitPrice)

if (shortCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    stopPrice = close * (1 + stopLoss)
    limitPrice = close * (1 - takeProfit)
    strategy.exit("Initial Short Exit", "Short", stop=stopPrice, limit=limitPrice)

// ATR for dynamic trailing stop
atr = ta.atr(14)

// Trailing Stop for Long Position if the trade has moved > 0.5% (half of takeProfit)
if (strategy.position_size > 0)
    profitThreshold = takeProfit * 0.5  // 1.5% profit threshold
    if (close - strategy.position_avg_price >= strategy.position_avg_price * profitThreshold)
        // 将止损移动到盈亏平衡点加上一点利润
        trailingStopLong = math.max(strategy.position_avg_price * (1 + profitThreshold), close - (atr * 2))
        strategy.exit("Trailing Stop Long", "Long", stop=trailingStopLong)

// Trailing Stop for Short Position if the trade has moved > 0.5% (half of takeProfit)
if (strategy.position_size < 0)
    profitThreshold = takeProfit * 0.5  // 1.5% profit threshold
    if (strategy.position_avg_price - close >= strategy.position_avg_price * profitThreshold)
        // 将止损移动到盈亏平衡点加上一点利润
        trailingStopShort = math.min(strategy.position_avg_price * (1 - profitThreshold), close + (atr * 2))
        strategy.exit("Trailing Stop Short", "Short", stop=trailingStopShort)