ianzeng123
अवलोकन
ट्रिपल फ़िल्टरिंग एनीमेशन ट्रेंड कैप्चर सिस्टम एक नियम-आधारित ट्रेंड और एनीमेशन ट्रेडिंग रणनीति है जो तीन अद्वितीय तकनीकी मॉडलों (उन्नत भावनात्मक ऑसिलेटर एएसओ, एसएसएल चैनल और एनीमेशन ब्रीचिंग इंडिकेटर एमबीआई) को एक एकीकृत इंजन में एकीकृत करती है। यह रणनीति उन व्यापारियों के लिए डिज़ाइन की गई है जो अच्छी तरह से फ़िल्टर्ड एंट्री सीन, कम शोर हस्तक्षेप और स्पष्ट ट्रेडिंग संरचना पसंद करते हैं। यह एकीकृत दृष्टिकोण तीन स्वतंत्र संकेतकों की एकजुटता की आवश्यकता से संकेत की विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है, और एटीआर (वास्तविक औसत रेंज) का उपयोग करके गतिशील रूप से स्टॉप और स्टॉप-लॉस स्तर सेट करता है, जिससे जोखिम प्रबंधन की अनुकूलनशीलता प्राप्त होती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य तर्क तीन प्रमुख तकनीकी संकेतकों के सह-अस्तित्व पर आधारित हैः
उच्च भावना ऑसिलेटर ((ASO): बाजार में बढ़त और गिरावट की ताकत का एक उपाय। ASO ने एक कस्टम फॉर्मूला के माध्यम से बाजार की भावना की गणना की जो कि डिस्क के भीतर के दबाव को समूह की गतिशीलता के साथ जोड़ती है। इस सूचक में तीन गणना मोड हैं जो बाजार के विभिन्न पहलुओं पर लचीले ढंग से जोर दे सकते हैं। ASO क्रॉस सिग्नल उत्पन्न करता है, जो रणनीति में एक महत्वपूर्ण पुष्टिकरण तत्व है।
एसएसएल चैनलः यह एक क्लासिक ट्रेंड ट्रैकिंग विधि है जो उच्च और निम्न चलती औसत पर आधारित है। यह झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद करता है और ट्रेडों को व्यापक बाजार दिशा के अनुरूप बनाता है। जब एसएसएल ऊपरी पट्टी नीचे की पट्टी से अधिक होती है, तो यह एक आशावादी प्रवृत्ति को दर्शाता है, इसके विपरीत, यह एक मंदी प्रवृत्ति है।
गतिशीलता ब्रेकआउट इंडिकेटर (MBI): हाल के चरम को तोड़ने के लिए कीमतों की तलाश करता है। यह अन्य फिल्टर के संरेखण के बाद अंतिम ट्रिगर के रूप में कार्य करता है। एमबीआई यह जांचने के द्वारा काम करता है कि क्या कीमतों ने पिछले विशिष्ट चक्र (डिफ़ॉल्ट 12) के उच्चतम / निम्नतम स्तर को तोड़ दिया है।
ट्रेडिंग सिग्नल केवल तभी उत्पन्न होते हैं जब निम्नलिखित शर्तें पूरी होती हैंः
- नए ASO/SSL रुझानों की एकजुटता
- एमबीआई में एक ही दिशा में हुआ ब्रेकडाउन
- हाल ही में ASO क्रॉसिंग ((उम्मीद या उम्मीद) पुष्टि संकेत
विशेष रूप से, मल्टीहेड प्रविष्टि की शर्तें हैंः एमबीआई पॉजिटिव है (उच्च पार करने के लिए), एएसओ पूर्वाग्रह है (एएसओ बुल्स > एएसओ बेयर्स), एएसओ ने अभी-अभी पूर्वाग्रह क्रॉस उत्पन्न किया है, एसएसएल पूर्वाग्रह में है। शून्य-हेड प्रविष्टि की शर्तें इसके विपरीत हैं। एक बार ट्रेडों को ट्रिगर करने के बाद, सिस्टम एटीआर के गुणकों का उपयोग गतिशील स्टॉप और स्टॉप-लॉस स्तरों को सेट करने के लिए करता है, जिससे जोखिम प्रबंधन को बाजार की अस्थिरता के अनुकूल बनाया जा सके।
रणनीतिक लाभ
एकाधिक सत्यापन तंत्रः इस रणनीति ने तीन स्वतंत्र संकेतकों की एकरूपता की आवश्यकता के माध्यम से व्यापार की गुणवत्ता को बढ़ाया, जिससे झूठे संकेतों को काफी कम किया गया। यह “त्रि-फ़िल्टरिंग” विधि सुनिश्चित करती है कि केवल मजबूत प्रवृत्ति संकेत ही व्यापार को ट्रिगर करते हैं।
अनुकूली जोखिम प्रबंधनः रणनीति ATR का उपयोग रोक और हानि के स्तर की गणना करने के लिए करती है, जिससे यह बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित हो सके। यह विभिन्न बाजार स्थितियों में जोखिम के उद्घाटन की एकरूपता सुनिश्चित करता है।
लचीला पैरामीटर सेटिंग्सः नीति उपयोगकर्ताओं को एएसओ चक्र और गणना विधि, एसएसएल मूविंग एवरेज चक्र, एमबीआई ब्रेकआउट रिव्यू पीरियड और एटीआर से संबंधित सेटिंग्स सहित विभिन्न घटकों के पैरामीटर को समायोजित करने की अनुमति देती है, ताकि विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सके।
स्पष्ट व्यापार संरचनाः इस रणनीति के नियम स्पष्ट और समझने में आसान हैं, व्यापारियों को स्पष्ट प्रवेश और निकास की स्थिति प्रदान करते हैं, जिससे व्यक्तिपरक निर्णय की आवश्यकता कम हो जाती है।
कोई ओवरलैप लेनदेन नहींः इस रणनीति को नए लेनदेन को खोलने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है जब तक कि वर्तमान लेनदेन बंद नहीं हो जाता है, जो जोखिम को प्रबंधित करने और ओवर-ट्रेडिंग को रोकने में मदद करता है।
प्रवृत्ति और गतिशीलता का संयोजनः प्रवृत्ति ट्रैकिंग (SSL) और गतिशीलता के माध्यम से तोड़ने (MBI) के संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, रणनीति प्रवृत्ति को पकड़ने के साथ-साथ गतिशीलता की पुष्टि करने में सक्षम है, जो आमतौर पर अधिक विश्वसनीय व्यापारिक संकेतों की ओर जाता है।
रणनीतिक जोखिम
- अति-फ़िल्टरिंग जोखिमः तीन स्वतंत्र संकेतकों की एकरूपता की आवश्यकता के कारण, इस रणनीति से कुछ लाभदायक व्यापारिक अवसरों को याद किया जा सकता है। कुछ बाजार स्थितियों में, इस तरह की सख्त फ़िल्टरिंग से कम व्यापारिक आवृत्ति हो सकती है।
समाधानः विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए विभिन्न संकेतकों के मापदंडों को समायोजित करने या अत्यधिक अस्थिर बाजारों में कुछ शर्तों को उचित रूप से शिथिल करने पर विचार किया जा सकता है।
- पैरामीटर संवेदनशीलताः रणनीति की प्रदर्शन अत्यधिक चयनित पैरामीटर पर निर्भर करती है। अनुचित पैरामीटर सेटिंग बहुत अधिक झूठे संकेतों या महत्वपूर्ण बाजार आंदोलनों को याद करने का कारण बन सकती है।
समाधानः एक व्यापक प्रतिक्रिया और पैरामीटर अनुकूलन करें, एक विशिष्ट बाजार और समय सीमा के लिए सबसे अच्छा पैरामीटर संयोजन ढूंढें। प्रदर्शन पर पैरामीटर परिवर्तन के प्रभाव का आकलन करने के लिए चरणबद्ध प्रतिक्रिया का उपयोग करने पर विचार करें।
- रुझान में बदलाव का जोखिमः मजबूत रुझान में बदलाव के दौरान, इस रणनीति में एक बड़ी वापसी हो सकती है, क्योंकि इसे दिशा बदलने के लिए सभी तीन संकेतकों की पुष्टि की आवश्यकता होती है।
समाधानः प्रवृत्ति की ताकत फ़िल्टर या अस्थिरता समायोजन तंत्र को जोड़ने पर विचार करें, चरम बाजार स्थितियों में रणनीतिक व्यवहार को समायोजित करें। संभावित बड़े पैमाने पर वापसी को कम करने के लिए अधिक आक्रामक स्टॉप-लॉस तंत्र को लागू किया जा सकता है।
- स्लिप प्वाइंट और निष्पादन जोखिमः विशेष रूप से उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में, वास्तविक निष्पादन मूल्य सिग्नल उत्पन्न होने पर कीमत से काफी भिन्न हो सकता है।
समाधानः स्लिप पॉइंट सिमुलेशन को फीडबैक में शामिल करें और वास्तविक समय के ट्रेडिंग के लिए बाजार मूल्य के बजाय सीमा सूची का उपयोग करें। रणनीति में अतिरिक्त सुरक्षा मार्जिन को लागू करने के लिए विचार करें ताकि निष्पादन जोखिम का सामना किया जा सके।
- तकनीकी सूचकांकों पर अत्यधिक निर्भरताः यह रणनीति पूरी तरह से तकनीकी विश्लेषण पर आधारित है और मौलिक तत्वों की अनदेखी करती है, जो कुछ बाजार स्थितियों में एक सीमा हो सकती है।
समाधानः तकनीकी संकेतों को पूरक करने के लिए मौलिक फ़िल्टर या बाजार की भावना के संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करें। उदाहरण के लिए, अस्थिरता की स्थिति को जोड़ना, जब बाजार में अत्यधिक उतार-चढ़ाव होता है तो व्यापार से बचना।
रणनीति अनुकूलन दिशा
गतिशील पैरामीटर समायोजनः बाजार की स्थिति (जैसे कि अस्थिरता या प्रवृत्ति की ताकत) के आधार पर रणनीति पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए एक तंत्र। उदाहरण के लिए, उच्च अस्थिरता वाले वातावरण में एटीआर गुणांक को बढ़ाया जा सकता है, जबकि कम अस्थिरता वाले वातावरण में इसे छोटा किया जा सकता है। यह विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए बेहतर अनुकूलन और रणनीति की स्थिरता को बढ़ा सकता है।
बाजार परिवेश फ़िल्टर जोड़ेंः वर्तमान बाजार परिवेश को पहचानने के लिए अतिरिक्त फ़िल्टर पेश करें (जैसे कि प्रवृत्ति, आघात या यादृच्छिक) और विभिन्न परिस्थितियों के अनुसार रणनीति के व्यवहार को समायोजित करें। उदाहरण के लिए, अस्थिर बाजार में प्रवेश के लिए अधिक सख्त शर्तों की आवश्यकता हो सकती है, जबकि मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजार में कुछ शर्तों को कम किया जा सकता है।
आंशिक स्थिति प्रबंधनः अधिक जटिल स्थिति प्रबंधन प्रणाली को लागू करना, जो संकेत की ताकत, बाजार की अस्थिरता या अन्य कारकों के आधार पर आंशिक रूप से प्रवेश और बाहर निकलने की अनुमति देता है। यह “सभी या कोई नहीं” ट्रेडिंग विधियों के जोखिम को कम करने में मदद कर सकता है, और अधिक सूक्ष्म जोखिम नियंत्रण प्रदान कर सकता है।
समय फ़िल्टर अनुकूलनः मौजूदा समय फ़िल्टर फीचर को बढ़ाएं, दिन के भीतर समय फ़िल्टर या विशिष्ट बाजार स्थितियों के तहत समय फ़िल्टर जोड़ें। कुछ बाजारों में कुछ समय अवधि में अधिक स्पष्ट रुझान विशेषताएं हो सकती हैं, और इन समय अवधि के लिए अनुकूलन रणनीति समग्र प्रदर्शन को बढ़ा सकती है।
सूचकांक में सुधारः मौजूदा सूचकांक में सुधार या प्रतिस्थापन पर विचार करें। उदाहरण के लिए, एसएसएल में सरल चलती औसत के बजाय अनुकूलित चलती औसत का उपयोग किया जा सकता है, या बाजार की भावना में बदलाव को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए एएसओ की वैकल्पिक गणना विधियों की खोज की जा सकती है।
मशीन लर्निंग एन्हांसमेंटः पैरामीटर चयन को अनुकूलित करने या भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को पेश करना कि कौन सी रणनीति बाजार की स्थितियों के तहत सबसे अच्छा प्रदर्शन कर सकती है। यह सिस्टम को ऐतिहासिक डेटा से सीखने और भविष्य के बाजार परिवर्तनों के अनुकूल बनाने में मदद कर सकता है।
स्टॉप/लॉस ऑप्टिमाइज़ेशनः अधिक जटिल स्टॉप रणनीतियों को लागू करने के लिए, जैसे कि स्टॉप को ट्रैक करना या समर्थन/प्रतिरोध स्तरों के आधार पर गतिशील स्टॉप करना। इसी तरह, बाजार संरचना के आधार पर स्मार्ट स्टॉप-लॉस तंत्र पर विचार किया जा सकता है, न कि केवल एटीआर गुणांक पर निर्भर करना।
संक्षेप
ट्रिपल फ़िल्टर गतिशीलता ट्रेंड कैप्चर सिस्टम एक व्यापक ट्रेडिंग रणनीति है जो एएसओ भावना सूचक, एसएसएल ट्रेंड चैनल और एमबीआई गतिशीलता ब्रेकआउट सूचक को एकीकृत करके एक सख्त फ़िल्टर्ड ट्रेंड ट्रैकिंग विधि प्रदान करती है। इस रणनीति का मुख्य लाभ इसकी कई पुष्टिकरण तंत्र और एक अनुकूलन जोखिम प्रबंधन प्रणाली है, जो झूठे संकेतों को कम करने और विभिन्न बाजार में उतार-चढ़ाव की स्थिति के अनुकूल है।
हालांकि, संभावित जोखिम जैसे कि अत्यधिक ओवरफ्लो और पैरामीटर संवेदनशीलता मौजूद हैं, लेकिन इन समस्याओं को उचित पैरामीटर अनुकूलन और अतिरिक्त जोखिम प्रबंधन तकनीकों के साथ प्रभावी रूप से कम किया जा सकता है। भविष्य के अनुकूलन दिशा में गतिशील पैरामीटर समायोजन, बाजार परिवेश फ़िल्टरिंग और अधिक जटिल स्थिति प्रबंधन प्रणाली शामिल हो सकती है, जिसमें रणनीति के प्रदर्शन और स्थिरता को और बढ़ाने की क्षमता है।
कुल मिलाकर, यह ट्रिपल-फ़िल्टरिंग विधि उन व्यापारियों के लिए एक मूल्यवान उपकरण प्रदान करती है जो स्पष्ट संरचना और विश्वसनीय व्यापारिक संकेतों की तलाश में हैं। भावनात्मक विश्लेषण, प्रवृत्ति पहचान और गतिशीलता की पुष्टि के संयोजन के माध्यम से, यह रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों में उच्च-संभाव्यता वाले व्यापारिक अवसरों की पहचान करने में सक्षम है, जबकि सावधानीपूर्वक जोखिम प्रबंधन को बनाए रखता है। यह विधि उन व्यापारियों के लिए एक शक्तिशाली घटक बन सकती है जो पैरामीटर अनुकूलन और रणनीति समायोजन में समय लगाने के लिए तैयार हैं।
/*backtest
start: 2024-06-16 00:00:00
end: 2025-06-14 08:00:00
period: 3d
basePeriod: 3d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Darkoexe
//@version=5
strategy("PMZ's Triple Filter Trend Strategy {Darkoexe}", overlay=true, initial_capital=10000, pyramiding=2, margin_long=50, margin_short=50)
length=input.int(10,"ASO Period?",minval=1,maxval=100)
mode=input.int(0,"ASO Calculation Method:",minval=0,maxval=2)
intrarange=high-low
grouplow=ta.lowest(low,length)
grouphigh=ta.highest(high,length)
groupopen=open[length-1]
grouprange=grouphigh-grouplow
K1=intrarange==0 ? 1 : intrarange
K2=grouprange==0 ? 1 : grouprange
intrabarbulls=((((close-low)+(high-open))/2)*100)/K1
groupbulls=((((close-grouplow)+(grouphigh-groupopen))/2)*100)/K2
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groupbears=((((grouphigh-close)+(groupopen-grouplow))/2)*100)/K2
TempBufferBulls= mode==0 ? (intrabarbulls+groupbulls)/2 : mode==1 ? intrabarbulls : groupbulls
TempBufferBears= mode==0 ? (intrabarbears+groupbears)/2 : mode==1 ? intrabarbears : groupbears
ASOBulls=ta.sma(TempBufferBulls,length)
ASOBears=ta.sma(TempBufferBears,length)
//ASO
// Modification
var cross = false
var isASObull = ASOBulls>ASOBears ? true : false
if(ASOBulls>ASOBears and isASObull == false)
isASObull := true
cross := true
else if(ASOBulls<ASOBears and isASObull == true)
isASObull := false
cross := true
else
cross := false
//SSL
len=input.int(title="SSL Period", defval=10)
smaHigh=ta.sma(high, len)
smaLow=ta.sma(low, len)
float Hlv = na
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh: smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh
//Modification
var isSSLbull = sslUp>sslDown ? true: false
if(sslUp>sslDown)
isSSLbull := true
else if(sslUp<sslDown)
isSSLbull := false
//MBI
per = input(12,title="MBI Period")
H = ta.highest(hl2,per)
hi = H[1]
L = ta.lowest(hl2,per)
lo = L[1]
cl = close
ind = cl>hi? 1 : cl<lo? -1 : 0
//Modification
var longCondition = false
var shortCondition = false
if(ind>0 and isASObull==true and cross==true and isSSLbull==true)
longCondition := true
else if(ind<0 and isASObull==false and cross==true and isSSLbull==false)
shortCondition := true
// Define strategy parameters
// risk_percent = input(2, title="Risk Percentage")
targetATR = input(1, title="Take Profit ATR ratio")
stopLossATR = input(1.5, title="Stop loss ATR ratio")
atrPeriod = input(14, title="ATR period")
ATR = ta.atr(atrPeriod)
// Calculate take profit level based on the reward ratio
take_profit_price = longCondition? close + (targetATR*ATR): shortCondition? close - (targetATR*ATR): 0
stop_loss_price = longCondition? close - (stopLossATR*ATR): shortCondition? close + (stopLossATR*ATR): 0
if (longCondition and strategy.opentrades == 0)
// take_profit_price = close + targetATR*ATR
// stop_loss_price = close - (stopLossATR*ATR)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
strategy.exit("Exit", from_entry="My Long Entry Id", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
longCondition := false
else if (shortCondition and strategy.opentrades == 0)
// take_profit_price = close - targetATR*ATR
// stop_loss_price = close + (stopLossATR*ATR)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
strategy.exit("Exit", from_entry="My Short Entry Id", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
shortCondition := false