ianzeng123
अवलोकन
यह एक ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें T3 टिलसन मूविंग एवरेज, आरएसआई का रिवर्स फिशर ट्रांसफॉर्मेशन ((IFT) और एटीआर अस्थिरता संकेतक शामिल हैं। रणनीति तीन शक्तिशाली संकेतकों के साथ मिलकर काम करती है, जिससे एक उच्च गुणवत्ता, कम शोर वाली ट्रेडिंग प्रणाली बनाई जाती है। T3 टिलसन, एक प्रमुख ट्रेंडिंग संकेतक के रूप में, बाजार की दिशा में बदलाव के साथ-साथ शोर को कम करने के लिए आसानी से प्रतिक्रिया करता है; आरएसआई का रिवर्स फिशर ट्रांसफॉर्मेशन एक गतिशील फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है, जिससे संकेत की सटीकता बढ़ जाती है; एटीआर फ़िल्टर कम अस्थिरता के दौरान खेलने से बचता है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि ट्रेडों को तब निष्पादित किया जा सके जब बाजार में पर्याप्त गतिविधि हो।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मूल तर्क तीन सूचकांकों के संयोजन पर आधारित हैः
T3 टिलसन चलती औसत: यह टिम टिलसन द्वारा विकसित एक सुधारित चलती औसत है, जो छठे सूचकांक चलती औसत (ईएमए) की गणना के साथ संयुक्त है। T3 टिलसन की गणना के लिए कोड में निम्नलिखित चरणों का उपयोग किया गया हैः
- पहले, ईएमए की एक श्रृंखला की गणना करेंः ई 1 से ई 6
- और फिर एक विशेष भार गुणांक (c1 से c4) को लागू करने के लिए इन ईएमए गठबंधन
- अंततः प्राप्त T3 टिलसन वक्र चिकनी और मूल्य परिवर्तन के प्रति संवेदनशील है
आरएसआई का रिवर्स फिशर ट्रांसफॉर्मेशन (IFT)：
- पहले RSI (Relative Strength to Weakness Index) की गणना करें
- और फिर RSI-50 के लिए एकीकरण उपचार किया गया है।
- अंत में, फिशर रूपांतरण को उलटा करें और मानों को -1 और +1 के बीच संपीड़ित करें
- यह परिवर्तन गति संकेतों को अधिक स्पष्ट बनाता है और झूठे संकेतों को कम करता है
एटीआर फ़िल्टर：
- औसत वास्तविक सीमा (ATR) की गणना करें, बाजार की अस्थिरता को मापें
- न्यूनतम थ्रेशोल्ड सेट करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि बाजार में पर्याप्त सक्रियता होने पर ही व्यापार किया जाए
प्रवेश की शर्तों का संयोजन इस प्रकार है:
- मल्टीहेड इनपुटः टी 3 टिलसन उछाल ((वर्तमान मूल्य पिछले एक से बड़ा है) + IFT ((आरएसआई) 0 से बड़ा है ((सकारात्मक गतिशीलता) + एटीआर (एटीआर) थ्रॉटल से बड़ा है ((पर्याप्त अस्थिरता))
- खाली प्रवेशः टी 3 टिलसन गिरावट ((वर्तमान मूल्य पिछले एक से कम है) + IFT ((आरएसआई) 0 से कम है ((नकारात्मकता) + एटीआर थ्रेशोल्ड से अधिक है ((पर्याप्त अस्थिरता)
रणनीतिक लाभ
कोड में गहराई से विश्लेषण करने पर, इस रणनीति के निम्नलिखित प्रमुख फायदे हैंः
शोर फ़िल्टरटी 3 टिलसन मूविंग एवरेज सामान्य मूविंग एवरेज की तुलना में कीमत के शोर को काफी कम करता है और कई झूठे संकेतों से बचा जाता है। यह चिकनी विशेषता रखता है और अत्यधिक विलंबता नहीं करता है।
एकाधिक सत्यापन तंत्र: रणनीति के लिए तीन अलग-अलग संकेतकों की समवर्ती पुष्टि की आवश्यकता होती है ताकि ट्रेडिंग सिग्नल को ट्रिगर किया जा सके, जिससे सिग्नल की गुणवत्ता में काफी सुधार होता है। रुझान की दिशा (T3 Tilson), गतिशीलता की स्थिति (IFT RSI) और अस्थिरता की स्थिति (ATR) को एक साथ पूरा किया जाना चाहिए।
अत्यधिक अनुकूलनीय: कोड में कई पैरामीटर (जैसे t3Length, t3VFactor, rsiLength, आदि) को विभिन्न बाजारों और समय-सीमाओं के अनुसार समायोजित किया जा सकता है, जिससे रणनीति बहुत अनुकूलनशील हो सकती है।
बाजार की स्थिति की स्पष्ट पहचानIFT ((RSI) और ATR के माध्यम से, रणनीति यह पहचानने में सक्षम है कि क्या बाजार एक स्पष्ट प्रवृत्ति में है या कम उतार-चढ़ाव वाले क्षैतिज चरण में है, केवल अनुकूल परिस्थितियों में व्यापार करें।
जोखिम की एकरूपतारणनीतिः एक निश्चित 1 इकाई लेनदेन की मात्रा का उपयोग करना, जोखिम मूल्यांकन की एकरूपता सुनिश्चित करना, जोखिम प्रबंधन को सरल बनाना।
उच्च लाभ कारक: कोड नोट्स के अनुसार, यह रणनीति सूचकांक वायदा पर 3 से अधिक का लाभ कारक प्रदर्शित करती है, जो ट्रेडिंग रणनीति की गुणवत्ता का एक महत्वपूर्ण संकेतक है।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि यह रणनीति अच्छी तरह से डिजाइन की गई है, लेकिन इसके साथ निम्नलिखित संभावित जोखिम भी हैं:
पैरामीटर संवेदनशीलता: कई सूचक मापदंडों की सेटिंग्स (जैसे कि T3 लंबाई, RSI लंबाई, ATR थ्रॉटल आदि) का रणनीति के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से अति-अनुकूलन हो सकता है या विभिन्न बाजार स्थितियों में खराब प्रदर्शन हो सकता है।
प्रवृत्ति उलट जोखिम: हालांकि टी 3 टिलसन सरल चलती औसत की तुलना में तेजी से प्रतिक्रिया करता है, अचानक बाजार में उलटफेर होने पर कुछ अंतराल हो सकता है, जिससे प्रवृत्ति के शुरुआती उलटफेर में नुकसान हो सकता है।
क्षतिपूर्ति की कमी: कोड में कोई स्पष्ट स्टॉप लॉस या स्टॉप सेटिंग नहीं है, जो प्रतिकूल परिस्थितियों में नुकसान को बढ़ा सकता है। समाधान उचित स्टॉप लॉजिक जोड़ना है।
विभिन्न बाजार अनुकूलन समस्याएंकोड नोटः इस रणनीति को बिटकॉइन और एथेरियम जैसे अत्यधिक अस्थिर बाजारों में संशोधन की आवश्यकता हो सकती है, यह दर्शाता है कि यह रणनीति एक “एक-कट” समाधान नहीं है और इसे बाजार की विशेषताओं के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता है।
कम जीत दर का जोखिमटिप्पणी में कहा गया है कि XAUUSD पर जीत की दर केवल 32% है, हालांकि रिस्क-रिटर्न अनुपात अच्छा है, लेकिन कम जीत की दर से लगातार नुकसान हो सकता है, जिससे धन प्रबंधन और व्यापारी मनोविज्ञान पर दबाव पड़ता है।
अस्थिरता निर्भरता: एटीआर थ्रेसहोल्ड पर निर्भरता बाजार में अचानक उतार-चढ़ाव के दौरान अवसरों को खो सकती है, या झूठी उतार-चढ़ाव के दौरान गलत प्रविष्टि हो सकती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
कोड के गहन विश्लेषण के आधार पर, इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
गतिशील स्टॉप-लॉस: एटीआर या अन्य अस्थिरता संकेतकों पर आधारित गतिशील स्टॉप और स्टॉप तंत्र को जोड़ना, विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल और मुनाफे को संरक्षित करने के लिए। उदाहरण के लिए, स्टॉप लॉस को एंट्री पॉइंट के रूप में सेट किया जा सकता है, एन गुना एटीआर को घटाया जा सकता है, और स्टॉप लॉस को एंट्री पॉइंट के रूप में एम गुना एटीआर को जोड़ा जा सकता है।
गतिशील स्थिति प्रबंधन: एक निश्चित 1 यूनिट ट्रेडिंग वॉल्यूम की जगह, खाते के आकार, अस्थिरता और जोखिम मापदंडों के आधार पर गतिशील स्थिति गणना का उपयोग करें, ताकि धन उपयोगिता और जोखिम नियंत्रण का अनुकूलन किया जा सके।
बहु-समय-सीमा विश्लेषण: एक से अधिक समय फ्रेम की पुष्टि की शुरूआत, जैसे कि एक बड़े समय फ्रेम में मुख्य प्रवृत्ति की दिशा की पुष्टि करना, एक छोटे समय फ्रेम में प्रवेश बिंदु की खोज करना, प्रवेश की सटीकता में सुधार करना।
T3 टिलसन कोण फ़िल्टर: T3 Tilson के कोण या ढलान की गणना करें, केवल तभी प्रवेश करें जब प्रवृत्ति पर्याप्त रूप से मजबूत हो (और कोण पर्याप्त रूप से खड़ी हो), और कमजोर प्रवृत्ति में झूठे संकेतों को कम करें।
बाजार विशिष्ट पैरामीटर अनुकूलन: विभिन्न प्रकार के लेनदेन के लिए विशिष्ट पैरामीटर सेट बनाएं, जो विभिन्न बाजारों की अनूठी विशेषताओं के अनुकूल हो, जैसे कि कोड नोट्स में उल्लिखित क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के लिए पैरामीटर।
ट्रेडिंग समय फ़िल्टर जोड़ेंट्रेडिंग समय फ़िल्टर जोड़ें, कम तरलता के समय से बचने के लिए या बाजार खोलने / बंद होने के समय के लिए जो उच्च अस्थिरता के साथ जाना जाता है, लेकिन दिशाहीन है।
सशर्त भार प्रणालीशर्त भारित प्रणाली को लागू करना, बुल शर्तों के एक साधारण संयोजन के बजाय, संकेतों की ताकत के आधार पर प्रवेश निर्णय को समायोजित करना, रणनीति की संवेदनशीलता को बढ़ा सकता है।
संक्षेप
T3 Tilson, RSI के रिवर्स फिशर रूपांतरण और ATR के संयोजन के साथ यह ट्रेडिंग रणनीति एक संतुलित और प्रभावी ट्रेंड ट्रैकिंग विधि का प्रतिनिधित्व करती है। रणनीति ने कई फ़िल्टरिंग तंत्रों के माध्यम से शोर को काफी कम कर दिया है, और ट्रेंड, गतिशीलता और अस्थिरता की समन्वय पुष्टि के माध्यम से सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार किया है। इसका लाभ सिग्नल स्पष्टता, कम झूठे संकेत और मजबूत अनुकूलन है, विशेष रूप से सूचकांक जैसे बाजारों के लिए उपयुक्त है।
हालांकि, किसी भी रणनीति की सीमाएं हैं, जो अभी भी पैरामीटर संवेदनशीलता, रुझान प्रतिवर्तन जोखिम और स्टॉप-लॉस तंत्र की कमी जैसे पहलुओं में सुधार के लिए जगह है। गतिशील स्टॉप/स्टॉप-लॉस जोड़ने, स्थिति प्रबंधन को अनुकूलित करने, बहु-समय फ्रेम विश्लेषण लागू करने आदि के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।
कुल मिलाकर, यह एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई “मुख्य संस्करण” रणनीति है, जैसा कि कोड नोट्स में कहा गया है, यह एक “स्वच्छ, अप्रशोधित और स्थिर कोर इंजन” प्रदान करता है, जिसे वर्धित संस्करणों के निर्माण और परीक्षण के लिए एक आधार के रूप में उपयोग किया जा सकता है। पेशेवर व्यापारी या ट्रेडिंग रणनीति शोधकर्ता दोनों इस ढांचे से शुरू कर सकते हैं और अपनी आवश्यकताओं और बाजार विशेषताओं के अनुसार अनुकूलन और अनुकूलन कर सकते हैं।
/*backtest
start: 2024-07-06 00:00:00
end: 2025-07-05 10:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("VDN1 - T3 Tilson + IFT + ATR", overlay=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=1)
// === INPUTS ===
t3Length = input.int(8, title="T3 Tilson Length")
t3VFactor = input.float(0.7, title="T3 Volume Factor", step=0.1)
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrThreshold = input.float(0.5, title="Min ATR Eşiği", step=0.1)
// === T3 Tilson Hesaplama ===
e1 = ta.ema(close, t3Length)
e2 = ta.ema(e1, t3Length)
e3 = ta.ema(e2, t3Length)
e4 = ta.ema(e3, t3Length)
e5 = ta.ema(e4, t3Length)
e6 = ta.ema(e5, t3Length)
c1 = -t3VFactor * t3VFactor * t3VFactor
c2 = 3 * t3VFactor * t3VFactor + 3 * t3VFactor * t3VFactor * t3VFactor
c3 = -6 * t3VFactor * t3VFactor - 3 * t3VFactor - 3 * t3VFactor * t3VFactor * t3VFactor
c4 = 1 + 3 * t3VFactor + t3VFactor * t3VFactor * t3VFactor + 3 * t3VFactor * t3VFactor
t3Tilson = c1 * e6 + c2 * e5 + c3 * e4 + c4 * e3
// === IFT RSI ===
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
value = 0.1 * (rsi - 50)
expValue = (math.exp(2 * value) - 1) / (math.exp(2 * value) + 1)
ift = expValue
// === ATR ===
atr = ta.atr(atrLength)
// === Koşullar ===
longCond = t3Tilson > t3Tilson[1] and ift > 0 and atr > atrThreshold
shortCond = t3Tilson < t3Tilson[1] and ift < 0 and atr > atrThreshold
// === Girişler ===
if (longCond)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1)
if (shortCond)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=1)
// === Çizimler ===
plot(t3Tilson, title="T3 Tilson", color=color.orange)
hline(0, 'Zero Line', color=color.gray)
plot(ift, title="IFT RSI", color=color.new(color.blue, 0))
plot(atr, title="ATR", color=color.new(color.red, 0))