ianzeng123
अवलोकन
अस्थिरता और क्षमता भारित प्रवृत्ति क्रॉसिंग रणनीति एक बाजार की पहेली पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है, जो बाजार को कम अस्थिरता से उच्च अस्थिरता में बदलने वाले बिंदुओं की पहचान करके व्यापार निर्णय लेती है। यह रणनीति दो महत्वपूर्ण संकेतकों को जोड़ती हैः अस्थिरता गतिशीलता सूचक ((VMI) और क्षमता भारित मूल्य केंद्र ((VWPC) । VMI ने अस्थिरता की गति को मापा, जो कि बाजार में प्रवेश करने के लिए उपयोग किया जाता है जब यह शांत से सक्रिय चरण में जाता है, और जब अस्थिरता अराजकता के चरम पर पहुंच जाती है, तो बाहर निकल जाता है; जबकि VWPC एक ट्रेडिंग-आधारित प्रवृत्ति फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है, जो कि बाजार की समग्र दिशा को निर्धारित करने के लिए एक विशिष्ट मूल्य के माध्यम से है। इस संयोजन विधि का उद्देश्य बाजार के परिवर्तन को कम अस्थिरता से उच्च अस्थिरता में बदलने के लिए पकड़ना है, जबकि यह सुनिश्चित करना है कि व्यापार की दिशा समग्र प्रवृत्ति के अनुरूप है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य सिद्धांत बाजार की अस्थिरता के परिवर्तन चक्र और प्रवृत्ति की दिशा का उपयोग करके व्यापारिक निर्णय लेना है।
अस्थिरता गतिशीलता सूचक (VMI) गणना：
- पहले वर्तमान औसत वास्तविक सीमा (ATR) और उसके परिवर्तनों की गणना करें
- एटीआर में वृद्धि और गिरावट के बीच अंतर करें
- एक चलती औसत (RMA) का उपयोग करके इन त्वरण मानों को चिकना करें
- सापेक्ष तीव्रता की गणना करें और इसे 0-100 की सीमा में VMI मान में परिवर्तित करें
क्षमता भारित मूल्य केंद्र (VWPC) गणना：
- ठेठ मूल्य (उच्च, निम्न, औसत समापन मूल्य) और लेनदेन की मात्रा के आधार पर गणना
- एक सूचक जो उच्च लेनदेन मात्रा के मूल्य स्तर पर जोर देता है, को प्राप्त करने के लिए विशिष्ट कीमतों को उनके संबंधित लेनदेन की मात्रा के साथ भारित किया जाता है
- इस सूचक को बाजार के “गहन” के रूप में देखा जा सकता है, जो समग्र प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करने में मदद करता है
लेनदेन तर्क दो चरणों में लागू：
- तैयारी चरण ((“सशस्त्र” स्थिति): जांचें कि क्या वीएमआई हाल ही में शांत क्षेत्र में है ((सेट किए गए शांत क्षेत्र की सीमा से नीचे)
- ट्रिगर चरण ((“फायर” शर्त): ट्रिगर जब VMI ऊपर की ओर शांत क्षेत्र सीमा को पार करता है
- प्रवेश की शर्तेंः एक साथ प्रवृत्ति दिशा को पूरा करना (कीमतें VWPC से ऊपर की ओर बढ़ रही हैं, इसके विपरीत नीचे की ओर) और ऊपर के दो चरणों की शर्तें
- बाहर निकलने की स्थितिः जब वीएमआई अराजकता क्षेत्र के निचले स्तर पर पहुंचता है (अर्थात उतार-चढ़ाव चरम पर पहुंचता है)
रणनीति ट्रेडिंग दिशाओं को कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देती है (केवल अधिक, केवल शून्य या द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग) और विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल पैरामीटर को अनुकूलित करती है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के कोड का गहराई से विश्लेषण करने से निम्नलिखित फायदे सामने आते हैंः
बाजार चक्र के आधार पर ट्रेडिंग समय का चयनयह रणनीति बाजार में कम उतार-चढ़ाव से लेकर उच्च उतार-चढ़ाव तक के बिंदुओं की पहचान करती है, जो अक्सर एक नए मूल्य आंदोलन की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक प्रवृत्ति के शुरुआती चरण में प्रवेश करने में मदद करते हैं।
ट्रेड वॉल्यूम के साथ प्रवृत्ति की पुष्टि:VWPC ट्रेडिंग वॉल्यूम भार को जोड़कर एक अधिक प्रतिनिधि प्रवृत्ति सूचक प्रदान करता है, जो एक सरल चलती औसत की तुलना में झूठे संकेतों को कम करता है
प्रवेश और निकास की स्पष्ट शर्तें: रणनीति में एक स्पष्ट प्रवेश तर्क है ((अस्थिरता बढ़ना शुरू होती है) और बाहर निकलने का तर्क ((अस्थिरता चरम पर पहुंच जाती है), व्यक्तिपरक निर्णय से बचा जाता है।
अत्यधिक अनुकूलनीय: पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों और ट्रेडिंग किस्मों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। विशेष रूप से, VMI के शांत क्षेत्र और अराजकता क्षेत्र के थ्रेशोल्ड को बाजार की विशेषताओं के अनुसार समायोजित किया जा सकता है।
जोखिम प्रबंधन एकीकरण: रणनीति में स्थिति प्रबंधन (डिफ़ॉल्ट रूप से खाते में 15% धन का उपयोग) और रिवर्स ट्रेडिंग प्रतिबंध (पिरामिडिंग = 0) है, जो जोखिम को नियंत्रित करने में मदद करता है।
दृश्य सहायता: रणनीति चार्ट पर VWPC रुझान रेखाओं और प्रवेश / निकास संकेतों को चित्रित करती है, जिससे व्यापारियों को बाजार की स्थिति और रणनीति तर्क को समझने में मदद मिलती है।
उच्च गणना क्षमता: रणनीति की गणना उच्च दक्षता, वास्तविक समय ट्रेडिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है, जैसे कि ta.rma और ta.barssince जैसे अंतर्निहित कार्यों का उपयोग करके।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि इस रणनीति के कई फायदे हैं, इसके साथ कुछ संभावित जोखिम भी हैं:
अस्थिरता का झूठा जोखिम: बाजार में एक संक्षिप्त अस्थिरता वृद्धि के बाद तेजी से पीछे हटने की स्थिति हो सकती है, जिसके परिणामस्वरूप गलत संकेत मिलते हैं। समाधान वीएमआई शांत क्षेत्र की सीमा को समायोजित करना या पुष्टि की शर्तों को बढ़ाना है।
रुझानों का आकलन करने में देरी:VWPC एक प्रवृत्ति संकेतक के रूप में कुछ पिछड़ेपन हो सकता है, बाजार में अचानक बदलाव के समय समय पर प्रतिक्रिया नहीं दे सकता है। अल्पकालिक गतिशीलता संकेतक के साथ संयोजन में सहायक निर्णय पर विचार किया जा सकता है।
पैरामीटर संवेदनशीलता: रणनीति प्रदर्शन पैरामीटर सेटिंग्स (विशेष रूप से VMI लंबाई और थ्रेशोल्ड) के प्रति संवेदनशील है, विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अलग-अलग पैरामीटर संयोजन की आवश्यकता हो सकती है। विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए पैरामीटर अनुकूलन के लिए फीडबैक की सिफारिश की जाती है।
लेनदेन की अनिश्चितताचूंकि रणनीति अस्थिरता पर आधारित है, इसलिए विभिन्न बाजार चरणों में ट्रेडिंग सिग्नल की आवृत्ति में काफी भिन्नता हो सकती है, जिससे समग्र रिटर्न और निकासी नियंत्रण प्रभावित हो सकता है।
लेनदेन लागत प्रभावहालांकि रणनीति में ट्रेडिंग कमीशन ((0.075%) पर विचार किया गया है, वास्तविक ट्रेडिंग में स्लाइड पॉइंट और अन्य ट्रेडिंग लागत रणनीति के प्रदर्शन को और प्रभावित कर सकती है।
लेन-देन की मात्रा पर निर्भर:VWPC सूचकांक लेन-देन की मात्रा के आंकड़ों पर निर्भर करता है। कुछ बाजारों या समय अवधि में, लेन-देन की मात्रा के आंकड़े गलत या अविश्वसनीय हो सकते हैं, जो मानक की सटीकता को प्रभावित करते हैं।
रणनीति अनुकूलन दिशा
कोड की गहराई से विश्लेषण करने के बाद, निम्नलिखित अनुकूलन दिशाओं को सुझाया जा सकता हैः
अस्थिर फ़िल्टर जोड़ें: एक गतिशील थ्रेसहोल्ड समायोजन तंत्र को ऐतिहासिक उतार-चढ़ाव के आधार पर पेश किया जा सकता है, जिससे वीएमआई के शांत क्षेत्र और अराजकता क्षेत्र थ्रेसहोल्ड को समग्र बाजार में उतार-चढ़ाव के स्तर के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सके, जिससे रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार हो सके।
प्रवृत्ति की पुष्टि के लिए तंत्र में वृद्धि: आप VWPC के आधार पर या अन्य प्रवृत्ति संकेतकों के साथ संयोजन में बहु-समय सीमा प्रवृत्ति की पुष्टि कर सकते हैं (जैसे दिशात्मक संकेतक ADX) प्रवृत्ति निर्णय की सटीकता को बढ़ाने के लिए।
खेल से बाहर निकलने की व्यवस्था: वर्तमान रणनीति केवल तब खेलती है जब वीएमआई अराजकता क्षेत्र तक पहुंचता है, रोक और लक्ष्य लाभ स्तर जोड़ने पर विचार किया जा सकता है, या जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने और लाभ को लॉक करने के लिए अस्थिरता पर आधारित गतिशील रोक रणनीति।
लेनदेन फ़िल्टर बढ़ाएँ: लेनदेन की मात्रा की पुष्टि की शर्तें जोड़ी जा सकती हैं, केवल लेनदेन की मात्रा में वृद्धि के साथ प्रवेश करें, कम तरलता वाले वातावरण में व्यापार से बचें।
समय फ़िल्टर जोड़ें: कुछ बाजारों में कुछ समय के दौरान अस्थिरता हो सकती है, और समय फ़िल्टरिंग को बढ़ाया जा सकता है, जिससे ज्ञात अक्षम लेनदेन के समय से बचा जा सकता है।
पैरामीटर अनुकूलन तंत्र: एक तंत्र विकसित किया जा सकता है जो हाल के बाजार के प्रदर्शन के आधार पर पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित करता है ताकि रणनीति बाजार में बदलाव के लिए बेहतर रूप से अनुकूल हो सके।
धन प्रबंधन का अनुकूलन: यह अस्थिरता के आधार पर गतिशील स्थिति प्रबंधन को लागू करने, विभिन्न अस्थिरता वातावरण में व्यापार के पैमाने को समायोजित करने, जोखिम और लाभ को संतुलित करने में सक्षम है।
संक्षेप
अस्थिरता और क्षमता भारित रुझान क्रॉसिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो अस्थिरता विश्लेषण और रुझान ट्रैकिंग को जोड़ती है। यह VMI संकेतक के माध्यम से बाजार में प्रवेश करता है जब यह शांत से सक्रिय तक बदल जाता है और उतार-चढ़ाव के चरम पर पहुंचता है और बाहर निकलता है; जबकि VWPC संकेतक का उपयोग करके व्यापार की दिशा को समग्र प्रवृत्ति के अनुरूप सुनिश्चित करता है। इस रणनीति का मुख्य लाभ यह है कि यह बाजार में उतार-चढ़ाव के चक्र के महत्वपूर्ण मोड़ को पकड़ने में सक्षम है, और ट्रेड वॉल्यूम जानकारी के साथ प्रवृत्ति की दिशा को फ़िल्टर करने के साथ, व्यापार की गुणवत्ता में सुधार करता है।
हालांकि, इस रणनीति को अस्थिरता के साथ-साथ झूठे ब्रेकआउट, प्रवृत्ति के निर्णय में देरी और पैरामीटर संवेदनशीलता जैसी चुनौतियों का भी सामना करना पड़ता है। गतिशील थ्रेशोल्ड समायोजन, प्रवृत्ति की पुष्टि के तंत्र को बढ़ाने, आउटपुट तर्क को अनुकूलित करने और अनुकूलन पैरामीटर को लागू करने के माध्यम से रणनीति की स्थिरता और अनुकूलनशीलता को और बढ़ाया जा सकता है।
अंततः, यह रणनीति विभिन्न प्रकार के बाजार परिदृश्यों में लागू होने के लिए उपयुक्त बाजार में उतार-चढ़ाव और उतार-चढ़ाव के चक्र पर आधारित एक ट्रेडिंग फ्रेमवर्क प्रदान करती है, लेकिन व्यापारियों को अभी भी विशिष्ट ट्रेडिंग किस्मों और बाजार की विशेषताओं के आधार पर पैरामीटर अनुकूलन और रणनीति समायोजन करने की आवश्यकता होती है ताकि इष्टतम प्रभाव हो सके।
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
// This Pine Script® code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © TiamatCrypto
//@version=5
strategy("Market Entropy Strategy V2.5",
overlay=true,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=15, // Slightly more aggressive allocation
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.075,
pyramiding=0) // Allow only one trade in one direction
// --- General Settings ---
trade_direction = input.string("Both", "Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"], group="General Settings")
// --- Inputs for Optimization ---
// VMI Settings
vmi_length = input.int(14, "VMI Length", group="VMI Settings")
atr_period = input.int(10, "ATR Period for VMI", group="VMI Settings")
vmi_calm_zone = input.int(25, "VMI Calm Zone (Entry Level)", group="VMI Settings", step=5)
vmi_chaos_zone = input.int(85, "VMI Chaos Zone (Exit Level)", group="VMI Settings", step=5)
// VWPC Settings
vwpc_length = input.int(50, "VWPC Filter Length", group="VWPC Trend Filter")
setup_lookback = input.int(10, "How far to look for 'Armed' (candles)", group="Entry Logic")
// --- Indicator #1: Volatility Momentum Index (VMI) ---
current_atr = ta.atr(atr_period)
atr_change = current_atr - current_atr[1]
up_accel = atr_change > 0 ? atr_change : 0
down_accel = atr_change < 0 ? -atr_change : 0
avg_up_accel = ta.rma(up_accel, vmi_length)
avg_down_accel = ta.rma(down_accel, vmi_length)
rs_vmi = avg_down_accel == 0 ? 0 : avg_up_accel / avg_down_accel
vmi = avg_down_accel == 0 ? 100 : avg_up_accel == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + rs_vmi))
// --- Indicator #2: Volume-Weighted Price Center (VWPC) ---
// Function to calculate VWPC
f_vwpc(length) =>
sum_price_volume = 0.0
sum_volume = 0.0
// We use the typical price, which better represents the candle
typical_price = (high + low + close) / 3
for i = 0 to length - 1
sum_price_volume += typical_price[i] * nz(volume[i])
sum_volume += nz(volume[i])
sum_volume == 0 ? typical_price : sum_price_volume / sum_volume
vwpc = f_vwpc(vwpc_length)
// --- Strategy Logic ---
// Trend Definition
is_uptrend = close > vwpc
is_downtrend = close < vwpc
// Phase 1: "Armed" Condition (Setup)
// We check if VMI WAS in the calm zone in the recent past
was_calm_recently = ta.barssince(vmi < vmi_calm_zone) < setup_lookback
// Phase 2: "Fire" Condition (Trigger)
// VMI is currently crossing the Calm Zone upwards
trigger_fire = ta.crossover(vmi, vmi_calm_zone)
// Combination for ENTRY
buy_signal = is_uptrend and was_calm_recently and trigger_fire
sell_signal = is_downtrend and was_calm_recently and trigger_fire
// Condition for EXIT ("Exhaustion")
// The same condition applies for both long and short - peak chaos
exit_signal = ta.crossover(vmi, vmi_chaos_zone)
// --- Executing Orders ---
// Entry Conditions
allow_longs = trade_direction == "Long" or trade_direction == "Both"
allow_shorts = trade_direction == "Short" or trade_direction == "Both"
// Entries
if (buy_signal and allow_longs)
strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Enter LONG (Armed->Fire)")
if (sell_signal and allow_shorts)
strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Enter SHORT (Armed->Fire)")
// Exits
if (strategy.position_size > 0 and exit_signal)
strategy.close("Buy", comment="Exit LONG (Chaos)")
if (strategy.position_size < 0 and exit_signal)
strategy.close("Sell", comment="Exit SHORT (Chaos)")
// --- Plotting on the chart for visual inspection ---
plot(vwpc, "VWPC Center of Gravity", color=color.new(color.yellow, 0), linewidth=2)
plotshape(buy_signal and allow_longs, "LONG Entry", shape.labelup, location.belowbar, color=color.new(color.aqua, 0), text="ENTRY ↑", textcolor=color.white, size=size.small)
plotshape(sell_signal and allow_shorts, "SHORT Entry", shape.labeldown, location.abovebar, color=color.new(color.fuchsia, 0), text="ENTRY ↓", textcolor=color.white, size=size.small)
// Plotting the exit signal for a better overview
exit_marker_y_pos = strategy.position_size > 0 ? high : low
plotshape(series=(exit_signal and strategy.position_size != 0 ? exit_marker_y_pos : na), title="Exit", style=shape.xcross, location=location.absolute, color=color.new(color.orange, 0), size=size.tiny, text="END")