ianzeng123
अवलोकन
क्वांटम-स्विच गतिशील समर्थन तोड़ने की रणनीति एक अभिनव ट्रेडिंग प्रणाली है जो क्वांटम-स्विच चलती औसत (SHMA) और गतिशील समर्थन स्तर को जोड़ती है। यह रणनीति मुख्य रूप से महत्वपूर्ण समर्थन को तोड़ने की स्थिति पर ध्यान केंद्रित करती है, और एक विशेष SHMA सूचक के माध्यम से बाहर निकलने के समय को अनुकूलित करती है। यह न केवल तकनीकी विश्लेषण में समर्थन तोड़ने की अवधारणा का उपयोग करती है, बल्कि फ़िल्टर प्रतिक्रिया तंत्र के माध्यम से निर्णय की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग सिद्धांतों को भी पेश करती है। यह रणनीति ऊपर की ओर बढ़ने की प्रवृत्ति को पकड़ने पर केंद्रित है, एक शुद्ध बहु-हेड रणनीति है जो उछाल या अस्थिर बाजार में लागू होती है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के मूल सिद्धांत दो प्रमुख घटकों पर आधारित हैंः गतिशील समर्थन पहचान और क्वांटम हिल गतिशील औसत (SHMA) ।
सबसे पहले, रणनीति एक गतिशील समर्थन पहचान तंत्र का उपयोग करती है, जो हाल ही में पिवोट निचले बिंदुओं की तलाश करके समर्थन के स्तर को निर्धारित करती है। विशेष रूप से, यह समर्थन के स्तर को पहचानने के लिए ta.pivotlow फ़ंक्शन का उपयोग करता है, जो कि बाईं और दाईं ओर K लाइनों की संख्या को कॉन्फ़िगर करके (डिफ़ॉल्ट रूप से 5 प्रत्येक) । जब कीमत नीचे से इस समर्थन को तोड़ती है, तो सिस्टम कई संकेतों को ट्रिगर करता है।
दूसरा, रणनीति ने एक अभिनव क्वांटम फ़िल्टर चलती औसत (SHMA) को फ़िल्टर और आउटरीच टूल के रूप में अपनाया। SHMA ने फ़िल्टर औसत (HMA) के आधार पर एक क्वांटम उतार-चढ़ाव फ़ंक्शन (psi) को जोड़ा है, जो कीमतों में छोटे उतार-चढ़ाव को पकड़ने के लिए है। SHMA की गणना तीन चरणों में की जाती हैः
- फ़िल्टर औसत (HMA) की गणना करें, यह मूल्य की एक उलटा भारित औसत है
- एक क्वांटम वेव फंक्शन ((psi) की गणना करें, कीमत और बेसिक एचएमए के बीच क्वांटम उतार-चढ़ाव का अनुकरण करने के लिए एक सिग्नल फंक्शन का उपयोग करें
- ऊर्जा स्तर की गणना करें, निर्देशांक चलती औसत (ईएमए) चिकनी लहर फ़ंक्शन का उपयोग करके
- अंतिम SHMA मूल एचएमए है जो ऊर्जा संशोधनों के साथ जो कि अल्फा पैरामीटर द्वारा समायोजित किया गया है
प्रवेश की शर्तें स्पष्ट हैंः जब समापन मूल्य समर्थन रेखा को पार कर जाता है, तो कई संकेतों को ट्रिगर किया जाता है। और बाहर निकलने के लिए तीन स्थितियां हैंः
- जब कीमत स्टॉप-लॉस स्तर को छूती है तो तुरंत बाहर निकलें
- जब कीमत स्टॉप लेवल तक पहुंचती है, तो तुरंत बाहर निकलें या SHMA क्रॉस-कन्फर्मेशन की प्रतीक्षा करें (कॉन्फ़िगर करने योग्य)
- यदि SHMA की पुष्टि के लिए इंतजार करना चुना जाता है, तो SHMA लाइन के नीचे कीमतों के साथ बाहर निकलें
पूरी रणनीति को उपयोगकर्ता द्वारा कॉन्फ़िगर किए जा सकने वाले मापदंडों के माध्यम से लचीलापन से समायोजित किया जाता है, जिसमें समर्थन का पता लगाने वाले मापदंड, स्टॉप-स्टॉप-लॉस स्तर, SHMA लंबाई और क्वांटम अल्फा मान आदि शामिल हैं।
रणनीतिक लाभ
गतिशील बाजार अनुकूलनगतिशील समर्थन की पहचान का उपयोग करना, न कि एक निश्चित स्तर, रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों और मूल्य संरचना में परिवर्तन के लिए अनुकूल बनाने के लिए
क्वांटम फ़िल्टर अनुकूलनएसएचएमए सूचकांक ने क्वांटम फ़िल्टर सिद्धांत को पेश करके संकेत की गुणवत्ता में सुधार किया है, जिसमें छोटे मूल्य उतार-चढ़ाव को पकड़ने के लिए जो पारंपरिक चलती औसत को नजरअंदाज कर सकता है।
लचीला बाहर निकलने का तंत्र: रणनीति कई विकल्प प्रदान करती है, जो स्टॉप पॉइंट पर सीधे बाहर निकल सकती है या एसएचएमए क्रॉस सिग्नल की पुष्टि के बाद ट्रेंड रिवर्स के लिए इंतजार कर सकती है, जिससे रणनीति की अनुकूलन क्षमता बढ़ जाती है।
पूरी तरह से अनुकूलन योग्यसभी महत्वपूर्ण पैरामीटर उपयोगकर्ता के इनपुट के माध्यम से समायोजित किए जा सकते हैं, जिसमें समर्थन की संवेदनशीलता, जोखिम-लाभ अनुपात और एसएचएमए विशेषताएं शामिल हैं, जो व्यापारियों को व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं और बाजार की स्थिति के आधार पर अनुकूलित करने की अनुमति देती हैं।
मौलिकतायह एक सरल सूचक पोर्टफोलियो नहीं है, बल्कि तकनीकी विश्लेषण में क्वांटम सिद्धांतों को लागू करने का एक अभिनव तरीका है, जो व्यापारिक निर्णयों के लिए एक नया परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है।
स्पष्ट दृश्यता: रणनीति ने चार्ट पर समर्थन और एसएचएमए लाइनों को चित्रित किया, जिससे व्यापारियों को प्रवेश और निकास संकेतों को समझने में मदद मिली।
रणनीतिक जोखिम
फ़र्ज़ी घुसपैठ का खतरा: गतिशील समर्थन टूटने से झूठे संकेत हो सकते हैं, विशेष रूप से उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में। समाधान यह है कि पुष्टि के संकेतकों को बढ़ाया जाए या समर्थन का पता लगाने के लिए मापदंडों को समायोजित किया जाए (उदाहरण के लिए, K लाइनों की संख्या को बढ़ाया जाए) ताकि शोर को कम किया जा सके।
पैरामीटर संवेदनशीलताSHMA के अल्फा पैरामीटर और लंबाई के परिणामों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, अनुचित सेटिंग्स ओवरफिट या सिग्नल विलंबता का कारण बन सकती हैं। विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए पैरामीटर के लिए अनुकूलन के लिए ऐतिहासिक रीट्रेसिंग की सिफारिश की जाती है।
एकतरफा रणनीति की सीमाएं: एक शुद्ध बहुमुखी रणनीति के रूप में, यह गिरावट वाले बाजार में खराब प्रदर्शन कर सकती है। एक प्रवृत्ति फ़िल्टर या बाजार स्थिति पहचान तंत्र को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है, केवल अनुकूल परिस्थितियों में रणनीति को सक्रिय करना।
नुकसान ट्रिगर जोखिमयदि स्टॉप लॉस सेट बहुत तंग है, तो यह सामान्य बाजार में उतार-चढ़ाव के दौरान ट्रिगर हो सकता है। स्टॉप लॉस स्तर को लक्ष्य बाजार की अस्थिरता विशेषताओं के आधार पर सावधानीपूर्वक सेट किया जाना चाहिए।
क्वांटम मॉडल की जटिलता: क्वांटम फ़िल्टर मॉडल रणनीति की जटिलता को बढ़ाता है, जिससे रणनीति का व्यवहार कम सहज हो सकता है और पैरामीटर को समायोजित करने में कठिनाई बढ़ जाती है। शुरुआती लोगों को SHMA के कामकाज को समझने में समय लगाना चाहिए।
रणनीति अनुकूलन दिशा
ट्रेंड फ़िल्टर जोड़ें: संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए व्यापक रुझान संकेतक जोड़ने पर विचार करें (जैसे कि दीर्घकालिक चलती औसत या एडीएक्स) और केवल पुष्टि की गई वृद्धि के दौरान व्यापार करें। इससे प्रतिगामी व्यापार का जोखिम कम हो जाएगा और समग्र सफलता दर में वृद्धि होगी।
गतिशील रोकथाम तंत्र: वर्तमान रणनीतियों का उपयोग स्थिर प्रतिशत रोक के साथ किया जाता है, एटीआर या ऐतिहासिक उतार-चढ़ाव के आधार पर गतिशील रोक को लागू करने पर विचार किया जा सकता है, जो विभिन्न बाजार स्थितियों में उतार-चढ़ाव की विशेषताओं के लिए बेहतर है।
लेन-देन की पुष्टि जोड़ें: एक ब्रेकआउट सिग्नल की विश्वसनीयता को लेनदेन की मात्रा की पुष्टि के माध्यम से बढ़ाया जा सकता है। जब एक ब्रेकआउट होता है, तो लेनदेन की मात्रा में उल्लेखनीय वृद्धि होती है, जो आमतौर पर एक ब्रेकआउट को अधिक विश्वसनीय बताती है।
बहु-समय-सीमा विश्लेषणउदाहरण के लिए, केवल अगर एक दिन रेखा के ऊपर की ओर रुझान की पुष्टि की जाती है, तो एक कम समय सीमा पर एक बहुमुखी अवसर की तलाश करें।
SHMA पैरामीटर का अनुकूलन करेंSHMA की लंबाई और अल्फा पैरामीटर का अधिक गहराई से अनुकूलन अध्ययन, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए पैरामीटर सेट का निर्माण संभव है। विशेष रूप से यह विचार करें कि अल्फा पैरामीटर ऊर्जा सुधार की ताकत को कैसे प्रभावित करता है, और यह रणनीति के प्रदर्शन पर क्या प्रभाव डालता है।
अधिक सांख्यिकीय विश्लेषण: रणनीतियों में अधिक सांख्यिकीय विश्लेषण सुविधाओं को जोड़ना, जैसे कि जीतने की दर, हानि, अधिकतम निकासी और अन्य संकेतकों की वास्तविक समय गणना, व्यापारियों को रणनीति के प्रदर्शन को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती है।
संक्षेप
एक क्वांटम-लहरी गतिशील समर्थन तोड़ने की रणनीति एक अभिनव बहु-स्तरीय ट्रेडिंग प्रणाली है जो प्रवेश और निकास निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए गतिशील समर्थन पहचान और क्वांटम-लहरी चलती औसत (SHMA) के संयोजन के माध्यम से कार्य करती है। इस रणनीति का मुख्य लाभ इसकी गतिशील अनुकूलनशीलता और सूक्ष्म मूल्य उतार-चढ़ाव के लिए संवेदनशीलता है, जो SHMA के क्वांटम-लहरी सिद्धांत के लिए धन्यवाद है। हालांकि रणनीति में झूठी तोड़ने और पैरामीटर संवेदनशीलता जैसे जोखिम हैं, लेकिन उचित पैरामीटर सेटिंग और अनुशंसित अनुकूलन दिशा के माध्यम से इन जोखिमों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित किया जा सकता है।
यह रणनीति विशेष रूप से उन व्यापारियों के लिए उपयुक्त है जो अभिनव तकनीकी विश्लेषण विधियों की तलाश कर रहे हैं, साथ ही साथ निवेशकों के लिए भी जो मात्रात्मक व्यापार में गहरी रुचि रखते हैं। यह रणनीति तकनीकी विश्लेषण में क्वांटम कंप्यूटिंग की अवधारणाओं को शामिल करके वित्तीय बाजार विश्लेषण की एक दिलचस्प नई दिशा का प्रतिनिधित्व करती है। हालांकि, सभी व्यापारिक रणनीतियों की तरह, पर्याप्त प्रतिक्रिया और जोखिम मूल्यांकन के लिए पूर्ववर्ती का उपयोग किया जाता है और इसे एक व्यापक व्यापारिक योजना के हिस्से के रूप में उपयोग किया जाता है, न कि अलग-अलग।
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=6
strategy("SHMA + Cassure de Support (Long Only)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === ⬇️ PARAMÈTRES UTILISATEUR ===
leftBars = input.int(5, "Bougies à gauche", minval=1)
rightBars = input.int(5, "Bougies à droite", minval=1)
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
useShmaExit = input.bool(true, "Attendre croisement SHMA après TP ?")
// === ⬇️ PARAMÈTRES SHMA ===
shmaLength = input.int(21, minval=1, title="Longueur SHMA")
shmaAlpha = input.float(0.5, title="Alpha SHMA", minval=0.01, maxval=1.0)
// === ⬇️ FONCTION SHMA QUANTIQUE ===
hma(src, len) =>
sumInv = 0.0
for i = 0 to len - 1
sumInv += 1 / nz(src[i], 1)
len / sumInv
shma(src, len, alpha) =>
base = hma(src, len)
psi = math.sin(2 * math.pi * (src - base) / src)
energy = ta.ema(psi, len)
base + alpha * energy * src
shmaLine = shma(close, shmaLength, shmaAlpha)
plot(shmaLine, title="SHMA", color=color.orange, linewidth=2)
// === ⬇️ DÉTECTION DU SUPPORT (pivot bas dynamique) ===
pivotLow = ta.pivotlow(low, leftBars, rightBars)
var float support = na
support := na(pivotLow) ? support[1] : pivotLow
plot(support, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// === ⬇️ CONDITIONS D'ENTRÉE LONGUE ===
longCondition = ta.crossover(close, support)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ⬇️ GESTION DES NIVEAUX TP / SL
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0 and na(entryPrice))
entryPrice := strategy.position_avg_price
takeLevel = entryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
stopLevel = entryPrice * (1 - stopLossPerc / 100)
tpReached = close >= takeLevel
slCondition = close <= stopLevel
// === ⬇️ SORTIE CONDITONNELLE (SL / TP / SHMA)
var bool waitForShma = false
if (tpReached and useShmaExit)
waitForShma := true
exitShmaCondition = waitForShma and ta.crossunder(close, shmaLine)
shouldExit = (tpReached and not useShmaExit) or slCondition or exitShmaCondition
if (shouldExit)
strategy.close("Long")
entryPrice := na
waitForShma := false
// Réinitialisation si aucune position
if (strategy.opentrades == 0)
entryPrice := na