
क्वांटिटेबल ट्रेडिंग के क्षेत्र में, हम अक्सर एक मुख्य समस्या का सामना करते हैंः एक एकल तकनीकी सूचक बाजार के शोर में झूठे संकेतों को उत्पन्न करने के लिए प्रवण है, जिससे लगातार स्टॉपलॉस और फंड निकासी होती है। तो, एक ट्रेडिंग सिस्टम कैसे बनाया जाए जो रुझानों को पकड़ सके और शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सके?
आज का विश्लेषण गॉस चैनल मल्टीपल फ़िल्टरिंग रणनीति है, जो चार अलग-अलग आयामों के तकनीकी संकेतकों के चतुराई से संयोजन के माध्यम से हमारे लिए एक समाधान प्रदान करता है जिसे हम गहराई से अध्ययन करने के लायक हैं।
1. Gaussian Channel - रुझान पहचान केंद्र
रणनीति की नींव एक 4-स्तरीय गॉस फिल्टर है, जिसमें 144 चक्रों की एक नमूना खिड़की है। पारंपरिक चलती औसत के विपरीत, गॉस फिल्टर ने अधिकांश बाजार के शोर को गणितीय मॉडलिंग के माध्यम से समाप्त कर दिया है, जबकि मूल्य परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता को बनाए रखा है।
कुंजी पैरामीटर सेट करेंः
2. किजुन-सेन लाइन (१३० चक्र) - मध्य और दीर्घकालिक रुझान की पुष्टि
यह 130 चक्रों की किजुन-सेन लाइन का उपयोग करता है, जो पारंपरिक 26 चक्रों के बजाय एक प्रवृत्ति फ़िल्टर है। इस समायोजन का क्या मतलब है?
लंबे समय तक चलने वाली सेटिंग्सः
3. वीएपीआई सूचकांक - परिमाण मूल्य विश्लेषण
VAPI (Volume Adjusted Price Indicator) लेन-देन की मात्रा और मूल्य परिवर्तन के संबंध का विश्लेषण करके बाजार के प्रतिभागियों के वास्तविक इरादों का आकलन करता है। VAPI > 0 होने पर समर्थन अधिक होता है, < 0 होने पर समर्थन कम होता है।
4. एटीआर गतिशील हानिकारक - जोखिम नियंत्रण तंत्र
11 चक्र एटीआर के 4.5 गुना का उपयोग करके स्टॉप दूरी के रूप में, यह सेटिंग बाजार की अस्थिरता को ध्यान में रखती है और बाजार के शोर से ट्रिगर होने वाले बहुत तंग स्टॉप से बचती है।
इस रणनीति के बारे में सीखने के लिए सबसे अच्छी बात यह है कि यह धन के प्रबंधन के लिए एक अनूठा तरीका हैः
स्टॉक लॉजिकः
यह क्यों बनाया गया है?
1. प्रवेश जोखिम नियंत्रण
2. जोखिम प्रबंधन
3. सिग्नल फ़िल्टरिंग तंत्र चार तकनीकी संकेतकों की पुष्टि के साथ, झूठे संकेतों की संभावना में काफी कमी आई है।
मुख्य विशेषताएं:
संभावित सीमाएँ:
1. नस्ल का चयन प्रमुख मुद्रा जोड़े, स्टॉक इंडेक्स फ्यूचर्स आदि जैसे प्रवृत्तियों को प्राथमिकता दें।
2. पैरामीटर अनुकूलन विशेष रूप से निम्नलिखित पर ध्यान केंद्रित करते हुए, विशिष्ट व्यापारिक किस्मों के लिए ऐतिहासिक डेटा के आधार पर रीट्रेसिंग और अनुकूलन की सिफारिश की जाती हैः
3. बाजार के अनुकूल स्पष्ट रूप से अस्थिर बाजारों में, रणनीति को रोकना या पैरामीटर सेटिंग्स को समायोजित करने पर विचार किया जा सकता है।
इस रणनीति का मूल्य न केवल इसकी तकनीकी क्षमता में है, बल्कि यह प्रणालीगत सोच में भी हैः
यह रणनीति मात्रात्मक व्यापारियों के लिए एक अच्छा संदर्भ फ्रेमवर्क प्रदान करती है। कुंजी पैरामीटर को स्थानांतरित करने के लिए नहीं है, लेकिन इसके डिजाइन विचार को समझने और अपनी ट्रेडिंग किस्मों और जोखिम वरीयताओं के अनुसार उचित समायोजन करने के लिए है।
याद रखें, सबसे अच्छी रणनीति सबसे जटिल नहीं है, बल्कि वह है जो आपकी ट्रेडिंग शैली और बाजार की स्थिति के लिए सबसे उपयुक्त है।
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":500000}]
*/
// @version=6
strategy("Gaussian Channel Strategy – GC + Kijun (120) + VAPI Gate + ATR(4.5x) + 75/25 TP-TRAIL + Extra %TP",
overlay=true)
// =============================
// ======= INPUTS ==============
// =============================
N_poles = input.int(4, "Gaussian Poles", minval=1, maxval=9)
per = input.int(144, "Sampling Period", minval=2)
mult = input.float(1.414, "Filtered TR Multiplier", step=0.001)
src = input.source(hlc3, "Source")
modeLag = input.bool(false, "Reduced Lag Mode")
modeFast = input.bool(false, "Fast Response Mode")
kijunLen = input.int(130, "Kijun-Sen Period")
vapiLen = input.int(10, "VAPI Length")
vapiThresh= input.float(0.0, "VAPI Threshold (0 = zero line)")
atrLen = input.int(11, "ATR Length (RMA)")
slATRmul = input.float(4.5, "SL = ATR ×", step=0.1)
rr_fixed = input.float(3.5, "Fixed TP RR (Leg A)", step=0.1)
allocA = input.float(75, "Allocation %: Fixed TP Leg", minval=1, maxval=99)
riskPct = input.float(3.0, "Risk % of Equity per Trade", step=0.1, minval=0.1, maxval=10)
tpEnable = input.bool(true, "Enable Extra % Take Profit")
tpPctLong = input.float(10.0, "Extra Long TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
tpPctShort = input.float(10.0, "Extra Short TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
// =============================
// ===== CORE COMPONENTS =======
// =============================
atr = ta.rma(ta.tr(true), atrLen)
donchian_avg(len) => (ta.highest(high, len) + ta.lowest(low, len)) / 2.0
kijun = donchian_avg(kijunLen)
// --- VAPI_LB (LazyBear) ---
rs(x, len) => ta.cum(x) - nz(ta.cum(x)[len])
v_x = (2*close - high - low) / math.max(high - low, syminfo.mintick)
v_tva = rs(volume * v_x, vapiLen)
v_tv = rs(volume, vapiLen)
v_va = 100 * (v_tva / v_tv)
// =============================
// ===== Gaussian Channel ======
// =============================
f_filt9x(_a, _s, _i) =>
int _m2 = 0, int _m3 = 0, int _m4 = 0, int _m5 = 0, int _m6 = 0,
int _m7 = 0, int _m8 = 0, int _m9 = 0, float _f = 0.0, _x = (1 - _a)
_m2 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 6 : _i == 3 ? 3 : _i == 2 ? 1 : 0
_m3 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 20 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 4 : _i == 3 ? 1 : 0
_m4 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 70 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 5 : _i == 4 ? 1 : 0
_m5 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 6 : _i == 5 ? 1 : 0
_m6 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 7 : _i == 6 ? 1 : 0
_m7 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 8 : _i == 7 ? 1 : 0
_m8 := _i == 9 ? 9 : _i == 8 ? 1 : 0
_m9 := _i == 9 ? 1 : 0
_f := math.pow(_a, _i) * nz(_s) +
_i * _x * nz(_f[1]) - (_i >= 2 ?
_m2 * math.pow(_x, 2) * nz(_f[2]) : 0) + (_i >= 3 ?
_m3 * math.pow(_x, 3) * nz(_f[3]) : 0) - (_i >= 4 ?
_m4 * math.pow(_x, 4) * nz(_f[4]) : 0) + (_i >= 5 ?
_m5 * math.pow(_x, 5) * nz(_f[5]) : 0) - (_i >= 6 ?
_m6 * math.pow(_x, 6) * nz(_f[6]) : 0) + (_i >= 7 ?
_m7 * math.pow(_x, 7) * nz(_f[7]) : 0) - (_i >= 8 ?
_m8 * math.pow(_x, 8) * nz(_f[8]) : 0) + (_i == 9 ?
_m9 * math.pow(_x, 9) * nz(_f[9]) : 0)
f_pole(_a, _s, _i) =>
_f1 = f_filt9x(_a, _s, 1), _f2 = (_i >= 2 ? f_filt9x(_a, _s, 2) : 0), _f3 = (_i >= 3 ? f_filt9x(_a, _s, 3) : 0)
_f4 = (_i >= 4 ? f_filt9x(_a, _s, 4) : 0), _f5 = (_i >= 5 ? f_filt9x(_a, _s, 5) : 0), _f6 = (_i >= 6 ? f_filt9x(_a, _s, 6) : 0)
_f7 = (_i >= 7 ? f_filt9x(_a, _s, 7) : 0), _f8 = (_i >= 8 ? f_filt9x(_a, _s, 8) : 0), _f9 = (_i == 9 ? f_filt9x(_a, _s, 9) : 0)
_fn = _i == 1 ? _f1 : _i == 2 ? _f2 : _i == 3 ? _f3 : _i == 4 ? _f4 : _i == 5 ? _f5 : _i == 6 ? _f6 : _i == 7 ? _f7 : _i == 8 ? _f8 : _i == 9 ? _f9 : na
[_fn, _f1]
beta = (1 - math.cos(4*math.asin(1)/per)) / (math.pow(1.414, 2/N_poles) - 1)
alpha = - beta + math.sqrt(math.pow(beta, 2) + 2*beta)
lag = (per - 1) / (2.0 * N_poles)
srcdata = modeLag ? src + (src - nz(src[lag])) : src
tr_raw = ta.tr(true)
trdata = modeLag ? tr_raw + (tr_raw - nz(tr_raw[lag])) : tr_raw
[filt_n, filt_1] = f_pole(alpha, srcdata, N_poles)
[filt_n_tr, filt_1_tr] = f_pole(alpha, trdata, N_poles)
filt = modeFast ? (filt_n + filt_1)/2.0 : filt_n
filttr = modeFast ? (filt_n_tr + filt_1_tr)/2.0 : filt_n_tr
hband = filt + filttr * mult
lband = filt - filttr * mult
// =============================
// ===== Signals & Filters =====
// =============================
doLong = close > filt and close > kijun and v_va > vapiThresh
doShort = close < filt and close < kijun and v_va < -vapiThresh
// =============================
// ===== Position Sizing =======
// =============================
riskValue = strategy.equity * (riskPct/100.0)
slDist = atr * slATRmul
qtyTotal = slDist > 0 ? riskValue / slDist : 0.0
qtyA = qtyTotal * (allocA/100.0)
qtyB = qtyTotal * ((100 - allocA)/100.0)
// =============================
// ===== Order Execution =======
// =============================
var float trailStopL = na
var float trailStopS = na
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
entryPx = strategy.position_avg_price
// Entries
if doLong and not inLong and strategy.position_size <= 0
strategy.order("L-A", strategy.long, qty=qtyA)
strategy.order("L-B", strategy.long, qty=qtyB)
trailStopL := na
if doShort and not inShort and strategy.position_size >= 0
strategy.order("S-A", strategy.short, qty=qtyA)
strategy.order("S-B", strategy.short, qty=qtyB)
trailStopS := na
// LONG management
if inLong
slL = entryPx - slDist
tpA = entryPx + rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-LA", from_entry="L-A", limit=tpA, stop=slL)
// Leg B: 追踪止损
trailStopL := na(trailStopL[1]) or strategy.position_size[1] <= 0 ? slL : math.max(trailStopL[1], close - slDist)
strategy.exit("Trail-LB", from_entry="L-B", stop=trailStopL)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and high >= entryPx * (1 + tpPctLong/100.0)
strategy.close("L-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("L-B", comment="ExtraTP")
// SHORT management
if inShort
slS = entryPx + slDist
tpA = entryPx - rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-SA", from_entry="S-A", limit=tpA, stop=slS)
// Leg B: 追踪止损
trailStopS := na(trailStopS[1]) or strategy.position_size[1] >= 0 ? slS : math.min(trailStopS[1], close + slDist)
strategy.exit("Trail-SB", from_entry="S-B", stop=trailStopS)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and low <= entryPx * (1 - tpPctShort/100.0)
strategy.close("S-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("S-B", comment="ExtraTP")
// =============================
// ===== 图表绘制 ==============
// =============================
fcolor = filt > nz(filt[1]) ? color.new(color.lime, 0) : filt < nz(filt[1]) ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.gray, 0)
plotFilter = plot(filt, title="GC Filter", color=fcolor, linewidth=2)
plotH = plot(hband, title="GC High Band", color=fcolor)
plotL = plot(lband, title="GC Low Band", color=fcolor)
fill(plotH, plotL, color=color.new(fcolor, 80))
plot(kijun, "Kijun-Sen", color=color.new(color.maroon, 0))
// 信号标记
plotshape(doLong, title="Long Setup", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.lime, 0), size=size.tiny, text="ENTRY L")
plotshape(doShort, title="Short Setup", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.fuchsia, 0), size=size.tiny, text="ENTRY S")