ianzeng123
अवलोकन
मल्टी-फ्रेम प्राइस एक्टिविटी एजेंसी ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी एक आईसीटी (इंटरबैंक ट्रेडिंग) पर आधारित एक दिन के भीतर ट्रेडिंग सिस्टम है, जिसे विशेष रूप से बाजार में गिरावट के रुझान को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह रणनीति लंदन, न्यूयॉर्क और एशिया के तीन बड़े ट्रेडिंग सत्रों के मूल्य व्यवहार को ट्रैक करके, एजेंसी के धन प्रवाह की पहचान करती है, और महत्वपूर्ण मूल्य क्षेत्रों में उच्च संभावना वाले रिक्त अवसरों की तलाश करती है। रणनीति का मूल विभिन्न ट्रेडिंग समय के बीच संबंधों और मूल्य संरचना का उपयोग करने में है, जो “जुदाह स्विंग” जैसी एजेंसी ट्रेडिंग अवधारणाओं के साथ मिलकर तरलता के केंद्रित क्षेत्रों में सटीक प्रवेश के लिए है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति कई ट्रेडिंग पीरियड्स के लिए मूल्य संरचना विश्लेषण पर आधारित है, जिसमें मुख्य रूप से निम्नलिखित प्रमुख घटक शामिल हैंः
लंदन ओपन सेटअप (न्यूयॉर्क समय 2:00-8:20)चर के माध्यम से कोडः
sessionLondonलंदन समय अवधि की शुरुआत का समय सेट करें और उस अवधि के उच्चतम मूल्य को वास्तविक समय में अपडेट करेंlondonHighऔर न्यूनतम मूल्यlondonLowलंदन समय आमतौर पर दिन की प्रारंभिक दिशा निर्धारित करता है।न्यू यॉर्क में हत्या क्षेत्र (8:20-10:00 न्यूयॉर्क समय)कोड सेटिंग्सः
sessionNYOpenकैप्चर न्यू यॉर्क स्टार्टअप समय. जब कीमतें न्यू यॉर्क स्टार्टअप समय के दौरान लंदन स्टार्टअप समय के दौरान उच्च स्तर से आगे निकल जाती हैं (जिसे “जुदाह स्विंग” कहा जाता है) ।judasSwing = high >= londonHigh and time >= sessionNYOpenजब सिस्टम खाली करने के लिए तैयार हो जाता है।लंदन समापन खरीद और सेटअप (न्यूयॉर्क समय 10:30-13:00)कोड मेंः
londonCloseBuyयह निर्धारित करने के लिए कि क्या स्थिति ने लंदन के समापन के समय के लिए एक बहुसंकेत को ट्रिगर किया है, कीमतों को लंदन के समय के निचले स्तर से नीचे गिरने की आवश्यकता है, जिसका उद्देश्य एक रिवर्स रिबाउंड को पकड़ना है।एशियाई ओपन-डाय-कॉम सेटिंग्स (न्यूयॉर्क समय 19: 00-2: 00)कोड पारित:
sessionAsiaएशियाई समय की शुरुआत में, जब कीमतें एशियाई समय के उच्चतम स्तर को पार कर जाती हैं।close > asiaHigh), जो कि रिक्तियों को ट्रिगर करता है।
रणनीति का मुख्य व्यापारिक तर्क “जुदाह स्विंग” की अवधारणा का उपयोग करना है, जब कीमतें न्यूयॉर्क समय के दौरान लंदन के उच्च स्तर को तोड़ने के बाद वापस आ जाती हैं, तो यह दर्शाता है कि बड़ी संस्थाएं उच्च स्तर पर शिपमेंट कर सकती हैं। साथ ही, रणनीति में लंदन के समापन समय के दौरान कई रिवर्स और एशियाई समय के दौरान एक शून्य रणनीति शामिल है, जो एक सभी मौसम व्यापार प्रणाली बनाता है।
रणनीतिक लाभ
कोड के गहन विश्लेषण के माध्यम से, इस रणनीति के निम्नलिखित उल्लेखनीय फायदे हैं:
मल्टी-टाइम कॉम्प्रिहेंसिव विश्लेषणइस रणनीति में तीन प्रमुख ट्रेडिंग समय के मूल्य डेटा को एक साथ जोड़ा गया है।
londonHigh、nyHighऔरasiaHighउदाहरण के लिए, हम विभिन्न बाजारों में कीमतों के प्रदर्शन को पूरी तरह से ट्रैक कर सकते हैं, जो एक समय के विश्लेषण की सीमाओं से बचते हैं।संस्था पर आधारित प्रवेश तर्कइस रणनीति के केंद्र में “यहूदा के झूलने” की अवधारणा है।
judasSwingसशर्त निर्णय) सीधे प्रतिष्ठानों के धन के साथ लेनदेन, बड़े संस्थानों के प्रेरक व्यवहार और वास्तविक इरादों की प्रभावी पहचान करने में सक्षम।सटीक समय नियंत्रणपारित किया गयाः
timestampफ़ंक्शंस ट्रेडिंग के सबसे सक्रिय समय के दौरान ट्रेडिंग सुनिश्चित करने और ट्रेडिंग की प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए प्रत्येक ट्रेडिंग अवधि की शुरुआत और समाप्ति के समय को ठीक से सेट करते हैं।स्पष्ट जोखिम प्रबंधनकोड में स्पष्ट स्टॉपलॉस सेटिंग्स शामिल हैंः
stopLoss = high + 10 * syminfo.mintick) और मुनाफा लक्ष्यprofitTarget = low - 20 * syminfo.mintick), जो प्रत्येक लेनदेन के लिए जोखिम को नियंत्रित करता है।दृश्य समर्थनरणनीतियाँ स्वीकृत
plotफ़ंक्शन ट्रेडिंग निर्णयों के लिए एक सहज दृश्य संदर्भ प्रदान करता है, जो रणनीतियों की व्यावहारिकता को बढ़ाता है।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि, इस रणनीति के तर्कसंगत डिजाइन के बावजूद, निम्नलिखित संभावित जोखिम हैं:
फ़र्ज़ी घुसपैठ का खतराउच्च अस्थिरता वाले बाजारों में, “जुदाह स्विंग” सिग्नल झूठे ब्रेकआउट का कारण बन सकता है, जिससे गलत ट्रेडिंग होती है। समाधान फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ना है, जैसे कि संश्लेषित लेनदेन की पुष्टि करना या अधिक स्पष्ट मूल्य वापसी पैटर्न की प्रतीक्षा करना।
समय पर निर्भररणनीति अत्यधिक समय की एक निश्चित अवधि के लिए बाजार के व्यवहार पर निर्भर करती है। यदि बाजार की विशेषताएं बदलती हैं या महत्वपूर्ण समाचार असामान्य समय पर जारी किए जाते हैं, तो रणनीति की प्रभावशीलता कम हो सकती है। बाजार समाचार कैलेंडर के साथ-साथ व्यापार को निलंबित करने की सिफारिश की जाती है।
स्टॉप लॉस सेटिंग्स फिक्स्ड: कोड में स्टॉप लॉस की सेटिंग्स एक फिक्स्ड पॉइंट्स हैं
10 * syminfo.mintick), विभिन्न बाजारों और समय के दौरान उतार-चढ़ाव के अंतर को ध्यान में नहीं रखा गया है। एटीआर जैसे उतार-चढ़ाव पर आधारित गतिशील स्टॉप-ऑफ को बेहतर बनाया जा सकता है।फ़िल्टरिंग की कमी: रणनीति ने बाजार की समग्र प्रवृत्ति और उतार-चढ़ाव की स्थिति को ध्यान में नहीं रखा है, और मजबूत ऊपर की ओर चलने के दौरान अक्सर गलत शॉपिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं। प्रवृत्ति फ़िल्टर शर्तों को जोड़ने की सिफारिश की जाती है, जैसे कि चलती औसत दिशा या गतिशीलता संकेतक।
जोखिम का पता लगाना: चूंकि रणनीति एक विशिष्ट समय अवधि के लिए मूल्य व्यवहार पर निर्भर करती है, इसलिए कम समय अवधि के लिए पूर्वानुमान में पूर्वानुमान विचलन हो सकता है। वास्तविक व्यापार में रणनीति के प्रदर्शन और पूर्वानुमान के परिणामों के बीच अंतर पर ध्यान देना चाहिए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
कोड विश्लेषण के आधार पर, इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
गतिशील रोकथाम तंत्रउन्होंने कहा, “यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण कदम है।
stopLoss = high + 10 * syminfo.mintick) को एटीआर-आधारित गतिशील रोक के रूप में बदल दिया गया है, जैसे किstopLoss = high + atr(14) * 1.5इस प्रकार, वे विभिन्न बाजार स्थितियों की अस्थिरता को बेहतर ढंग से अनुकूलित कर सकते हैं।रुझान फ़िल्टर बढ़ाएँ: उच्च समय अवधि के लिए प्रवृत्ति निर्णय की शर्तें जोड़ें, जैसे कि दिन रेखा या 4-घंटे के चार्ट पर चलती औसत की दिशा, केवल उस दिशा में व्यापार करें जो बड़ी प्रवृत्ति के अनुरूप है, जो रणनीति की जीत की संभावना को बढ़ाता है।
लेनदेन की पुष्टि: “जुदाह स्विंग” सिग्नल के ट्रिगर होने पर ट्रेड वॉल्यूम विश्लेषण को बढ़ाएं, और केवल तभी करें जब कीमत में गिरावट के साथ ट्रेड वॉल्यूम में वृद्धि हो, जिससे झूठे ब्रेक के नुकसान को कम किया जा सके।
बाजार भावना सूचक में शामिल होना: VIX या अन्य बाजार में उतार-चढ़ाव के संकेतकों के संयोजन में, अत्यधिक उतार-चढ़ाव के माहौल में रणनीति को समायोजित या निलंबित करें, अस्थिर बाजार में व्यापार से बचें।
प्रवेश का समय अनुकूलित करेंवर्तमान में, केवल निम्नलिखित के लिए वैकल्पिक प्रवेश की आवश्यकता हैः
close < openइस प्रकार, यदि आप किसी भी समय एक महत्वपूर्ण समर्थन बिंदु (जैसे कि लंदन समय के दौरान खुलने की कीमत या VWAP) तक पहुंचने की प्रतीक्षा कर रहे हैं, तो आप प्रवेश की सटीकता में सुधार कर सकते हैं।बहु-चक्र सत्यापन जोड़ें: कम समय चक्रों के साथ मूल्य संरचना, मुख्य प्रवेश आवश्यकताओं को पूरा करने के बाद, स्लाइड और अनावश्यक जोखिम को कम करने के लिए अधिक सटीक प्रवेश बिंदुओं की तलाश करें।
इन अनुकूलन दिशाओं का उद्देश्य रणनीतियों की स्थिरता और विश्वसनीयता को बढ़ाना है ताकि वे विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छा प्रदर्शन कर सकें।
संक्षेप
बहु-समय मूल्य व्यवहार संस्थागत ट्रेडिंग रणनीति एक व्यापक दिन के भीतर व्यापार प्रणाली है जो आईसीटी ट्रेडिंग अवधारणाओं को एकीकृत करती है, जो लंदन, न्यूयॉर्क और एशिया के तीन बड़े ट्रेडिंग समय के मूल्य संरचना का विश्लेषण करके संस्थागत धन प्रवाह से उत्पन्न उच्च संभावना वाले व्यापार अवसरों को पकड़ती है। इस रणनीति की सबसे बड़ी विशेषता संस्थागत धन प्रवाह को पकड़ने के लिए व्यापार का पालन करना है, विशेष रूप से “जुदाह स्विंग” अवधारणा का उपयोग करके शून्य अवसरों को पकड़ना है, लेकिन इसमें रिवर्स-डोल और एशियाई समय के दौरान शून्य रणनीति भी शामिल है, जिससे एक व्यापक व्यापार प्रणाली बनती है।
हालांकि रणनीति डिजाइन तर्कसंगत है, जिसमें स्पष्ट प्रवेश शर्तें और जोखिम प्रबंधन नियम शामिल हैं, फिर भी झूठी तोड़ने का जोखिम और विशिष्ट समय पर निर्भरता जैसी कमजोरियां हैं। गतिशील स्टॉप लॉस, ट्रेंड फिल्टरिंग, लेनदेन की मात्रा की पुष्टि जैसे अनुकूलन उपायों को जोड़कर रणनीति की स्थिरता और अनुकूलन क्षमता को और बढ़ाया जा सकता है।
यह रणनीति उन व्यापारियों के लिए एक संरचित तरीका प्रदान करती है जो दिन के व्यापार के अवसरों का पीछा करते हैं और विभिन्न व्यापारिक समय के लिए बाजार की विशेषताओं को समझते हैं और उनका उपयोग करते हैं, विशेष रूप से उन व्यापारियों के लिए जो संस्थागत व्यापार की अवधारणा को समझना चाहते हैं और दिन के शॉर्ट्स में लाभ कमाना चाहते हैं।
/*backtest
start: 2024-03-26 00:00:00
end: 2025-03-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ICT Bread and Butter Sell-Setup", overlay=true)
// Get current date values
t = time
currentYear = year(t)
currentMonth = month(t)
currentDay = dayofmonth(t)
// Time Settings
sessionNYOpen = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 08, 20) // CME Open
sessionLondon = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 02, 00) // London Open
sessionAsia = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 19, 00) // Asia Open
sessionEnd = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 16, 00) // Market Close
// Session Ranges (Initialize to the first bar values)
var float londonHigh = high
var float londonLow = low
var float nyHigh = high
var float nyLow = low
var float asiaHigh = high
var float asiaLow = low
// Update Highs & Lows for Each Session
if (time >= sessionLondon and time < sessionNYOpen)
londonHigh := math.max(londonHigh, high)
londonLow := math.min(londonLow, low)
if (time >= sessionNYOpen and time < sessionEnd)
nyHigh := math.max(nyHigh, high)
nyLow := math.min(nyLow, low)
if (time >= sessionAsia and time < sessionLondon)
asiaHigh := math.max(asiaHigh, high)
asiaLow := math.min(asiaLow, low)
// New York Judas Swing (Temporary Rally)
judasSwing = high >= londonHigh and time >= sessionNYOpen and time < sessionEnd
// Short Entry in NY Kill Zone
shortEntry = judasSwing and close < open
stopLoss = high + 10 * syminfo.mintick
profitTarget = low - 20 * syminfo.mintick
if shortEntry
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit", from_entry="Short", limit=profitTarget, stop=stopLoss)
// London Close Buy Setup
londonCloseBuy = time >= timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 10, 30) and time <= timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 13, 00) and close < londonLow
if londonCloseBuy
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Take Profit Buy", from_entry="Buy", limit=close + 20 * syminfo.mintick, stop=low - 10 * syminfo.mintick)
// Asia Open Sell Setup
asiaSell = time >= sessionAsia and time < sessionLondon and close > asiaHigh
if asiaSell
strategy.entry("Asia Short", strategy.short)
strategy.exit("Asia Profit", from_entry="Asia Short", limit=close - 15 * syminfo.mintick, stop=high + 10 * syminfo.mintick)
// Plot High/Low of Sessions
plot(londonHigh, color=color.blue, title="London High")
plot(londonLow, color=color.blue, title="London Low")
plot(nyHigh, color=color.red, title="NY High")
plot(nyLow, color=color.red, title="NY Low")
plot(asiaHigh, color=color.orange, title="Asia High")
plot(asiaLow, color=color.orange, title="Asia Low")