अनुकूली संभावित ऊर्जा निर्णय बैंड ट्रेडिंग सिस्टम
SMA MA ENGULFING PATTERN VOLUME FILTER SWING COUNTING Risk-Reward Ratio Adaptive SL/TP SLOPE FILTER
ianzeng123
अवलोकन
अनुकूलन के लिए निर्धारित किया जा सकता है कि वेज ट्रेडिंग सिस्टम एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है जो विशेष रूप से उच्च अस्थिरता वाले बाजारों के लिए डिज़ाइन की गई है। यह रणनीति प्रवेश बिंदु के रूप में बाजार में तीसरे उतार-चढ़ाव की पहचान करती है, पुष्टि के संकेत के रूप में लेन-देन की मात्रा के सत्यापन के साथ-साथ स्व-अनुकूली स्टॉप-लॉस / स्टॉप-आउट तंत्र और जोखिम-आधारित स्थिति प्रबंधन पद्धति का उपयोग करती है। रणनीति का मुख्य उद्देश्य मजबूत बाजार की निरंतरता को पकड़ना है, केवल प्रवृत्ति के स्पष्ट रूप से स्थापित होने और संरचनात्मक रूप से पुष्टि होने के बाद व्यापार में प्रवेश करना है, जिससे शुरुआती प्रवेश के जोखिम से बचा जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति कई फ़िल्टरों और पुष्टि तंत्रों पर आधारित है, जो यह सुनिश्चित करती है कि प्रवेश केवल उच्च संभावनाओं के साथ किया जाएः
रुझान फ़िल्टर50 चक्र सरल चलती औसत (एसएमए) का उपयोग बाजार की दिशा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। एसएमए के ऊपर कीमतों को ऊपर की ओर बढ़ने के लिए माना जाता है, जो अधिक के लिए उपयुक्त है; एसएमए के नीचे कीमतों को नीचे की ओर बढ़ने के लिए माना जाता है, जो कम के लिए उपयुक्त है।
आवृत्ति गणना तर्क：
- कई शर्तेंः तीसरे उच्चतम निचले बिंदु के गठन की प्रतीक्षा करें
- रिक्त स्थितिः तीसरे निचले उच्च बिंदु के गठन की प्रतीक्षा करें
- 5K लाइनों के साथ एक रिवर्स विंडो का उपयोग करके उच्च / निम्न बिंदु का पता लगाएं यह सुनिश्चित करता है कि हम रुझान के शुरुआती चरण में प्रवेश न करें, लेकिन मूल्य संरचना के माध्यम से पुष्टि के बाद।
डूबने की पुष्टि：
- और फिर भी, यह देखने के लिए और अधिक की आवश्यकता है कि कैसे कद्दू खाया जाता है
- इस प्रकार, यह एक बहुत ही कम समय है, और यह एक बहुत ही कम समय है।
- K-लाइन को पहले की K-लाइन को पूरी तरह से निगलना होगा (एंटिटी लॉजिक)
परिमाण फ़िल्टर: वर्तमान K लाइन लेनदेन की मात्रा 20 चक्र लेनदेन की औसत से अधिक होनी चाहिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि लेनदेन केवल संस्थागत भागीदारी के साथ किया जाता है।
MA तिरछा फ़िल्टर: 50 चक्र एसएमए की आवश्यकता होती है जो 0.1 से अधिक की निकटतम 3 के लाइनों में ढलान से बचता है, झटके या फ्लैट रुझान से बचता है, और व्यापार के लिए अधिक गतिशीलता की पुष्टि करता है।
ट्रेडिंग समय फ़िल्टरव्यापार केवल एक निश्चित समय सीमा के भीतर निष्पादित किया जाता है, रातोंरात उतार-चढ़ाव और कम तरलता से बचने के लिए।
अनुकूली रोकथाम तंत्र：
- सिग्नल K लाइन पर आधारित पूर्ण आकार का स्टॉप लॉस (शैडो लाइन सहित)
- यदि K लाइन 25 से अधिक है, तो स्टॉप लॉस K लाइन के आकार का आधा हो जाता है
- यह अस्थिरता में बहुत अधिक जोखिम को रोकता है
जोखिम आधारित स्थिति प्रबंधन: प्रति लेनदेन जोखिम राशि और स्टॉप लॉस आकार के आधार पर गतिशील स्थिति आकार की गणना करें, जो जोखिम की एकरूपता सुनिश्चित करता है।
रणनीतिक लाभ
संरचित प्रवेश: तीसरे उतार-चढ़ाव की प्रतीक्षा करके, रणनीति ने पीछा करने से बचना और जीत की दर को काफी बढ़ाने के लिए केवल ट्रेंड स्थापित होने और मूल्य संरचना की पुष्टि होने के बाद ही प्रवेश किया।
एकाधिक सत्यापन तंत्र: एक बहुस्तरीय फ़िल्टर जैसे कि प्रवृत्ति, तरंग गणना, K-लाइन आकृति, पारगमन और गतिशीलता सूचकांक, यह सुनिश्चित करने के लिए कि केवल जब कई सिग्नल एक समान होते हैं, तो गलत संकेतों को कम करने के लिए।
जोखिम प्रबंधन के लिए अनुकूलनवास्तविक बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्टॉप लेवल को समायोजित करना, उच्च उतार-चढ़ाव के दौरान स्टॉप लेवल को स्वचालित रूप से कम करना और फंड की सुरक्षा करना।
जोखिम नियंत्रण की मात्रायह सुनिश्चित करना कि बाजार की स्थिति में परिवर्तन के बावजूद, प्रत्येक व्यापार के लिए जोखिम की राशि एक समान है, प्रत्येक व्यापार के लिए स्थिति के आकार की सटीक गणना करके
संस्थाओं के वित्तपोषण की पुष्टियह सुनिश्चित करने के लिए कि केवल बड़ी पूंजी की भागीदारी के साथ व्यापार किया जाता है, ट्रेड वॉल्यूम फ़िल्टर के माध्यम से, प्रवृत्ति की निरंतरता की संभावना बढ़ जाती है।
शोर-रोक डिजाइन: समय फ़िल्टर और न्यूनतम स्लिप की आवश्यकताएं कम गुणवत्ता वाले व्यापारिक वातावरण और दिशाहीन बाजारों में झूठे संकेतों से बचने में मदद करती हैं।
अनुकूलित पैरामीटर: रणनीति कई समायोज्य पैरामीटर प्रदान करती है, जो व्यापारियों को व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं और विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार अनुकूलित करने की अनुमति देती है।
रणनीतिक जोखिम
अस्थिरता काउंटिंग जोखिम: जब सिग्नल ट्रेडों को ट्रिगर करता है, तो वेरिएंट काउंटर को रीसेट किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप अनुवर्ती सिग्नल को अवांछनीय समय पर याद किया जा सकता है। एक और अधिक बुद्धिमान रीसेट तंत्र को लागू करने या उप-उत्तम संकेतों की पहचान बढ़ाने की सिफारिश की जाती है।
फिक्स्ड रिवर्स विंडो प्रतिबंध: एक निश्चित 5 K-लाइन वापसी विंडो का उपयोग करना विभिन्न बाजार स्थितियों में असंगत प्रदर्शन कर सकता है। एक अनुकूलन वापसी विंडो का उपयोग करने पर विचार करें, जो बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित होती है।
एकल समय सीमा पर अत्यधिक निर्भरता: केवल 5 मिनट के चार्ट पर काम करने से बड़ी समय सीमा की महत्वपूर्ण संरचनाओं को याद किया जा सकता है। प्रवेश की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए बहु-समय सीमा विश्लेषण को जोड़ने की सिफारिश की जाती है।
स्टॉप दर तय2.2) सभी बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। कम उतार-चढ़ाव के दौरान, यह अवास्तविक लक्ष्यों का कारण बन सकता है; उच्च उतार-चढ़ाव के दौरान, यह समय से पहले लाभ के लिए हो सकता है। एटीआर या बाजार की अस्थिरता की गतिशीलता के आधार पर स्टॉप लेवल को समायोजित करने पर विचार करें।
K लाइन आकार मूल्यह्रास जोखिम: बड़े K-लाइन प्रसंस्करण तर्क ((25 बिंदु थ्रेशोल्ड) एक निश्चित मूल्य है, जो सभी बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। एक निश्चित बिंदु संख्या के बजाय सापेक्ष मूल्य (जैसे एटीआर का प्रतिशत) का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है।
ट्रेडिंग समय सीमा: निश्चित ट्रेडिंग समय फ़िल्टर महत्वपूर्ण बाजार के अवसरों को याद कर सकता है। वास्तविक अस्थिरता और तरलता की स्थिति के आधार पर ट्रेडिंग समय खिड़की को गतिशील रूप से समायोजित करने पर विचार करें।
अनुकूलन दिशा
अनुकूलन पैरामीटर अनुकूलन：
- स्थिर मापदंडों को परिवर्तित करें (जैसे कि एमए लंबाई, रिवर्स विंडो, स्केलेबिलिटी थ्रेशोल्ड) गतिशील मापदंडों में जो बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित होते हैं
- ATR-आधारित अनुकूली स्टॉप-लॉस और स्टॉप-स्टॉप तंत्र को लागू करना, न कि एक निश्चित अनुपात
- बाजार की स्थिति का पता लगाने के लिए एक प्रणाली विकसित करें जो विभिन्न बाजार स्थितियों (प्रवृत्ति, झटके, ब्रेकडाउन) में पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित करती है
बहु समय फ्रेम समन्वयन：
- ट्रेडों की दिशा को सुनिश्चित करने के लिए उच्च समय सीमा की प्रवृत्ति की पुष्टि करें
- समर्थन/प्रतिरोध पहचान को समय-सीमा में प्राप्त करना, प्रवेश बिंदु और स्टॉप लॉस की सटीकता में सुधार करना
- अनुकूलित समय सीमा चयन तंत्र विकसित करना, जो कि अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से सर्वोत्तम समय सीमा का चयन करता है
उच्चतर उतार-चढ़ाव विश्लेषण：
- कमजोर और मजबूत उतार-चढ़ाव को अलग करने के लिए उतार-चढ़ाव की गणना के तंत्र में सुधार
- अधिक संरचित उतार-चढ़ाव को प्राथमिकता देने के लिए उतार-चढ़ाव की तीव्रता स्कोरिंग प्रणाली में वृद्धि
- उतार-चढ़ाव की विफलता का पता लगाने के लिए, प्रवृत्ति मोड़ के संकेतों को जल्दी से पहचानें
स्मार्ट फंड मैनेजमेंट अपग्रेड：
- खाते की अस्थिरता के आधार पर एक अनुकूलन जोखिम प्रबंधन प्रणाली विकसित करना
- लगातार घाटे के लिए धन प्रबंधन समायोजन तंत्र
- ट्रेडिंग प्रदर्शन के आधार पर एक स्वचालित रिटर्न प्रणाली जोड़ना
सांख्यिकीय सीखने में सुधार：
- सर्वोत्तम प्रदर्शन करने वाली बाजार स्थितियों की पहचान करने के लिए लेनदेन रिकॉर्ड विश्लेषण प्रणाली को लागू करना
- प्रवेश के समय को अनुकूलित करने के लिए ऐतिहासिक प्रदर्शन के आधार पर सशर्त संभावना मॉडल विकसित करना
- सिग्नल गुणवत्ता की भविष्यवाणी करने और कम संभावना वाले ट्रेडों को फ़िल्टर करने के लिए मशीन लर्निंग मॉड्यूल जोड़ना
निष्पादन अनुकूलन：
- औसत प्रवेश मूल्य का अनुकूलन करने के लिए बैच प्रवेश का समर्थन करने के लिए स्मार्ट प्रवेश तर्क विकसित करना
- मूल्य व्यवहार के आधार पर स्टॉप लॉस ट्रैकिंग सिस्टम को लागू करना, मुनाफे की रक्षा करना
- विभिन्न मूल्य लक्ष्यों पर स्वचालित रूप से घाटा कम करने के लिए कुछ मुनाफे के तंत्र को जोड़ना
संक्षेप
स्व-अनुकूली ट्रेडिंग प्रणाली एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई प्रवृत्ति ट्रैकिंग रणनीति है जो कई फ़िल्टर और पुष्टिकरण तंत्रों के माध्यम से ट्रेडिंग की गुणवत्ता में सुधार करती है। इसकी मुख्य विशेषताएं सख्त प्रवेश शर्तों, स्व-अनुकूली जोखिम प्रबंधन और बाजार संरचना के आधार पर बैंड की पहचान करने की क्षमता में हैं। यह रणनीति तीसरी लहर और लेनदेन की पुष्टि के लिए प्रतीक्षा करके डूबने के रूपों को प्रभावी रूप से रोकती है, जबकि गतिशील रूप से स्थिति के आकार की गणना करके जोखिम नियंत्रण सुनिश्चित करती है।
हालांकि रणनीति काफी परिपक्व है, अभी भी सुधार की गुंजाइश है, विशेष रूप से पैरामीटर अनुकूलनशीलता, बहु-समय सीमा विश्लेषण और उन्नत धन प्रबंधन के क्षेत्र में। सिफारिश की गई अनुकूलन उपायों को लागू करने के माध्यम से, विशेष रूप से एटीआर-आधारित गतिशील पैरामीटर और बहु-समय सीमा की पुष्टि की शुरूआत, रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों में स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ा सकती है।
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि व्यापारियों को यह समझना चाहिए कि रणनीति की अवधारणा एक पुष्टि की गई प्रवृत्ति में एक उच्च संभावना के निरंतर अवसर को पकड़ने के लिए है, न कि एक मोड़ की भविष्यवाणी करने के लिए। धैर्यपूर्वक बहु-शर्त संरेखण की प्रतीक्षा करके और जोखिम प्रबंधन नियमों को सख्ती से लागू करके, यह रणनीति एक शक्तिशाली व्यापार प्रणाली बन सकती है।
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-05-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/
// @version=6
strategy("US30 Stealth Strategy", overlay=true)
// === USER INPUTS ===
maLen = input.int(50, "Trend MA Length")
volMaLen = input.int(20, "Volume MA Length")
hlLookback = input.int(5, "Lookback for High/Low Detection")
rrRatio = input.float(2.2, "Risk-to-Reward Ratio", step=0.1)
maxCandleSize = input.float(30.0, "Max Candle Size (pips/points)")
pipValue = input.float(1.0, "Pip Value (USD per pip/point)")
riskAmount = input.float(500.0, "Risk Per Trade (USD)")
largeCandleThreshold = input.float(25.0, "Threshold for large candles")
maSlopeLen = input.int(3, "MA Slope Lookback Bars")
minSlope = input.float(0.1, "Min Slope Threshold")
// === TREND DETECTION ===
ma = ta.sma(close, maLen)
slope = ma - ma[maSlopeLen]
isSlopeUp = slope > minSlope
isSlopeDown = slope < -minSlope
isDownTrend = close < ma and isSlopeDown
isUpTrend = close > ma and isSlopeUp
// === COUNTERS ===
var int lhCount = 0
var int hlCount = 0
// === LOWER HIGH DETECTION ===
isLowerHigh = high < ta.highest(high[1], hlLookback)
if isLowerHigh
lhCount += 1
hlCount := 0
// === HIGHER LOW DETECTION ===
isHigherLow = low > ta.lowest(low[1], hlLookback)
if isHigherLow
hlCount += 1
lhCount := 0
// === ENGULFING DETECTIONS ===
bearEng = (close < open) and (close < open[1]) and (open > close[1]) and (close <= open[1]) and (open >= close[1])
bullEng = (close > open) and (close > open[1]) and (open < close[1]) and (close >= open[1]) and (open <= close[1])
// === VOLUME FILTER ===
volMA = ta.sma(volume, volMaLen)
volOK = volume > volMA
// === TIME FILTER (Oman 2AM–11PM = UTC 22:00–19:00) ===
inSession = (hour >= 22 or hour < 19)
// === CANDLE SIZE & SL LOGIC ===
rawCandleSize = high - low
useHalfCandle = rawCandleSize > largeCandleThreshold
slSize = useHalfCandle ? rawCandleSize / 2 : rawCandleSize
validSize = rawCandleSize <= maxCandleSize
// === SIGNAL CONDITIONS ===
sellSig = inSession and isDownTrend and (lhCount == 3) and bearEng and volOK and validSize
buySig = inSession and isUpTrend and (hlCount == 3) and bullEng and volOK and validSize
// === RISK-CALCULATED POSITION SIZE ===
positionSize = riskAmount / (slSize * pipValue)
// === SL/TP LEVELS ===
bearSL = close + slSize
bearTP = close - rrRatio * slSize
bullSL = close - slSize
bullTP = close + rrRatio * slSize
// === EXECUTIONS ===
if sellSig
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=positionSize)
strategy.exit("TP/SL Sell", from_entry="Sell", stop=bearSL, limit=bearTP)
lhCount := 0
if buySig
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=positionSize)
strategy.exit("TP/SL Buy", from_entry="Buy", stop=bullSL, limit=bullTP)
hlCount := 0