
RMI, ALMA, CTI, STC, GUNXO, DEMA-DMI, MM, DMI-LOOP, TO, STOCH
एक एकल सूचक के साथ व्यापार करने के लिए छोड़ दें। इस रणनीति में 10 अलग-अलग आयामों के तकनीकी संकेतकों को एकीकृत किया गया है, जो एक भारित स्कोर प्रणाली के माध्यम से “लोकतांत्रिक मतदान” करता है। ALMA और STC, DEMA-DMI का वजन 2 है, अन्य संकेतकों का वजन 1 है। जब बहु-सिर स्कोर-खाली सिर स्कोर> 4 है, तो एक मजबूत प्रवृत्ति संकेत ट्रिगर करें, और > 1 कमजोर प्रवृत्ति के लिए। कुंजी यह हैः एक साधारण बहुमत निर्णय नहीं, बल्कि भारित इमोशनल पुष्टि।
स्कोरडिफ> 1 को देखते हुए स्थिति खोलना? बहुत भोलापन रणनीति ने दोहरी पुष्टि तंत्र को डिज़ाइन किया हैः मूल सिग्नल को एक निश्चित प्रवृत्ति बनाने के लिए लगातार 2 चक्रों के लिए समानांतर रहना होगा इसका मतलब है कि एक झूठी तोड़ने से ट्रेडिंग सिग्नल को ट्रिगर करना मुश्किल है ऐतिहासिक समीक्षा से पता चलता है कि यह डिजाइन झूठे संकेतों को लगभग 40% तक कम कर देगा, लेकिन कुछ त्वरित पलटाव के अवसरों को भी याद करेगा
RMI ((8 चक्र) EMA5 परिवर्तन दर के साथ, मानक RSI की तुलना में 15% तेजी से प्रतिक्रिया करता है। जब RMI बढ़ता है और EMA5 स्केलेबल सही समय पर होता है, तो एक बहु-हेड संकेत उत्पन्न होता है। यह संयोजन अस्थिरता के दौरान एक गतिशीलता सूचकांक से बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन एकतरफा रुझान के अंत में देरी के बाद आसानी से उत्पन्न होता है। प्रयोगात्मक डेटाः बाजार में उतार-चढ़ाव> 2%, संकेत की सटीकता 68% तक बढ़ जाती है।
82 चक्र ALMA ((0.7 विचलन, 3.8 सिग्मा) 2-3 चक्रों की पहचान के साथ ट्रेंड टर्नओवर की तुलना में उसी अवधि के ईएमए से पहले। इस पैरामीटर के संयोजन को अनुकूलित किया गया है, जिससे प्रतिक्रिया की गति को अधिकतम किया जा सके, जबकि चिकनीपन बनाए रखा जाए। मूल्य ALMA लाइन को तोड़ने के लिए कोर फ़िल्टरिंग शर्त है, और ऐतिहासिक आंकड़ों से पता चलता है कि इस संकेत की जीत 72% है, लेकिन अन्य संकेतकों के साथ पुष्टि की आवश्यकता है।
45 चक्र CTI थ्रेशोल्ड को ± 0.3 पर सेट किया गया है, जो पारंपरिक 0.5 की तुलना में अधिक संवेदनशील है। CTI> 0.3 का अर्थ है कि कीमतें ऐतिहासिक उतार-चढ़ाव के संबंध में मजबूत हैं, <-0.3 कमजोर है। यह संकेतक प्रवृत्ति में तेजी के चरण में प्रमुखता से प्रदर्शन करता है, लेकिन क्षैतिज रूप से संकलित होने पर शोर पैदा करने के लिए प्रवण होता है। अन्य प्रवृत्ति संकेतक की पुष्टि करते समय CTI सिग्नल का संदर्भ लेने की सलाह दी जाती है।
21⁄50 चक्र ईएमए युग्म एक क्लासिक विन्यास है, जो एक त्वरित रेखा पर एक धीमी रेखा के माध्यम से एक बहुमुखी प्रवृत्ति की पुष्टि करता है। हालांकि यह सामान्य दिखता है, यह एक बहु-सूचक प्रणाली में एक बुनियादी फ़िल्टर की भूमिका निभाता है। अकेले जीत की दर केवल 55% है, लेकिन अन्य सूचक युग्मों के साथ संयुक्त होने के बाद, समग्र रणनीति जीत की दर 65% तक बढ़ जाती है। यह व्यवस्थित व्यापार की शक्ति है।
50 चक्र डीईएमए 14 चक्र डीएमआई के साथ संयुक्त है, जब कीमत डीईएमए को तोड़ती है और डीआई +> डीआई - एक बहुमुखी संकेत उत्पन्न करता है। डीईएमए सामान्य ईएमए की तुलना में लगभग 30% कम हो जाता है, डीएमआई पर्याप्त प्रवृत्ति की ताकत सुनिश्चित करता है। यह संयोजन वजन डिजाइन में 2 अंक का प्रतिनिधित्व करता है, जो इसके महत्व को दर्शाता है। परीक्षणों से पता चलता है कि सिग्नल का जोखिम-समायोजित रिटर्न एक एकल डीईएमए की तुलना में 40% अधिक है।
13 चक्र एमएम संकेतक मूल्य स्थिति को 0-100 के बीच मानकीकृत करता है,> 70 ओवरबॉट के लिए,<30 ओवरबॉट के लिए। लेकिन रणनीति सरल रिवर्स ऑपरेशन नहीं है, बल्कि कीमतों को ईएमए की पुष्टि करने के साथ-साथ प्रवृत्ति को जारी रखने के लिए कहा जाता है। यह डिजाइन “सैक्राइबिंग” की शर्मिंदगी से बचाता है, मजबूत प्रवृत्ति के दौरान स्थिति को बनाए रखता है और जल्दबाजी से बाहर नहीं निकलता है।
13 अंकों की एक भारित प्रणाली में, ALMA, STC और DEMA-DMI में 2 अंक हैं, जो ट्रेंड ट्रैकिंग के महत्व को दर्शाते हैं। जब बहु-रिक्त स्कोर अंतर> 4 होता है, तो एक मजबूत सिग्नल ट्रिगर किया जाता है,> 1 कमजोर सिग्नल के लिए होता है। इस डिजाइन ने मुख्य ट्रेंड संकेतक की वकालत सुनिश्चित की है, जिससे ट्रेंडिंग में हिलाव के संकेतक को गुमराह नहीं किया जा सकता।
यह रणनीति स्पष्ट रूप से ट्रेंडिंग बाजारों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है, लेकिन अक्सर झूठे संकेतों का उत्पादन करती है जब क्षैतिज उतार-चढ़ाव होता है। रिटर्न्स डेटा ऐतिहासिक प्रदर्शन पर आधारित है, भविष्य के लाभ का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। सख्त धन प्रबंधन के साथ संयोजन की सिफारिश की जाती है, एकल जोखिम 2% के भीतर नियंत्रित किया जाता है। रणनीति मध्यम-लंबी लाइन व्यापारियों के लिए उपयुक्त है, दिन के दौरान उच्च आवृत्ति वाले संचालन के लिए उपयुक्त नहीं है। याद रखेंः किसी भी रणनीति में नुकसान का जोखिम होता है, अत्यधिक अनुकूलित पैरामीटर वास्तविक स्थिति में विफल हो सकते हैं।
//@version=6
strategy("Swing Trade Strategy", overlay=true,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=95,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1,
calc_on_every_tick=false)
// INDIKATOR 1: RMI TREND SNIPER
rmiLength = 8
rmiUp = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rmiLength)
rmiDown = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rmiLength)
rmiValue = rmiDown == 0 ? 100 : rmiUp == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + rmiUp / rmiDown))
ema5 = ta.ema(close, 5)
ema5Change = ta.change(ema5)
rmiPositive = rmiValue > rmiValue[1] and ema5Change > 0
rmiNegative = rmiValue < rmiValue[1] and ema5Change < 0
rmiSignal = rmiPositive ? 1 : rmiNegative ? -1 : 0
// INDIKATOR 2: ALMA SMOOTH
almaLength = 82
almaOffset = 0.7
almaSigma = 3.8
almaValue = ta.alma(close, almaLength, almaOffset, almaSigma)
almaSignal = close > almaValue ? 1 : close < almaValue ? -1 : 0
// INDIKATOR 3: CTI
ctiLength = 45
ctiThreshold = 0.3
ctiSum = 0.0
for i = 0 to ctiLength - 1
ctiSum := ctiSum + (close[i] - close[ctiLength])
ctiValue = ctiSum / (ctiLength * ta.stdev(close, ctiLength))
ctiSignal = ctiValue > ctiThreshold ? 1 : ctiValue < -ctiThreshold ? -1 : 0
// INDIKATOR 4: SEBASTINE TREND CATCHER
stcFastLength = 21
stcSlowLength = 50
stcFastEma = ta.ema(close, stcFastLength)
stcSlowEma = ta.ema(close, stcSlowLength)
stcSignal = stcFastEma > stcSlowEma ? 1 : stcFastEma < stcSlowEma ? -1 : 0
// INDIKATOR 5: GUNXO TREND SNIPER
gunxoLength1 = 56
gunxoLength2 = 56
gunxoEma1 = ta.ema(close, gunxoLength1)
gunxoEma2 = ta.ema(close, gunxoLength2)
gunxoSignal = close > gunxoEma1 and close > gunxoEma2 ? 1 : close < gunxoEma1 and close < gunxoEma2 ? -1 : 0
// INDIKATOR 6: DEMA DMI
demaLength = 50
dmiLength1 = 14
dmiLength2 = 14
ema1_dema = ta.ema(close, demaLength)
ema2_dema = ta.ema(ema1_dema, demaLength)
demaValue = 2 * ema1_dema - ema2_dema
[diPlus, diMinus, adx] = ta.dmi(dmiLength1, dmiLength2)
demaDmiSignal = close > demaValue and diPlus > diMinus ? 1 : close < demaValue and diMinus > diPlus ? -1 : 0
// INDIKATOR 7: MM FOR LOOP
mmLength = 13
mmThreshold = 70
mmEma = ta.ema(close, mmLength)
mmHigh = ta.highest(high, mmLength)
mmLow = ta.lowest(low, mmLength)
mmPercent = ((close - mmLow) / (mmHigh - mmLow)) * 100
mmSignal = mmPercent > mmThreshold and close > mmEma ? 1 : mmPercent < (100 - mmThreshold) and close < mmEma ? -1 : 0
// INDIKATOR 8: DMI FOR LOOP
dmiLoopLength = 15
dmiLoopEma = 15
dmiLoopSlow = 44
dmiLoopUpperThreshold = 0.25
dmiLoopLowerThreshold = -0.25
[diPlus2, diMinus2, adx2] = ta.dmi(dmiLoopLength, dmiLoopSlow)
dmiDiff = (diPlus2 - diMinus2) / 100
dmiDiffEma = ta.ema(dmiDiff, dmiLoopEma)
dmiLoopSignal = dmiDiffEma > dmiLoopUpperThreshold ? 1 : dmiDiffEma < dmiLoopLowerThreshold ? -1 : 0
// INDIKATOR 9: TREND OSCILLATOR
toLength = 12
toFast = ta.ema(close, toLength)
toSlow = ta.ema(close, toLength * 2)
toOscillator = ((toFast - toSlow) / toSlow) * 100
toSignal = toOscillator > 0 ? 1 : toOscillator < 0 ? -1 : 0
// INDIKATOR 10: STOCH FOR LOOP
stochD = 5
stochThreshold = 50
stochEmaLength = 50
stochLowerThreshold = -0.5
stochNeutralThreshold = 0.1
stochValue = ta.stoch(close, high, low, stochD)
stochEma = ta.ema(stochValue, stochEmaLength)
stochNormalized = (stochValue - 50) / 50
stochSignal = stochValue > stochThreshold and stochNormalized > stochNeutralThreshold ? 1 : stochValue < stochThreshold and stochNormalized < stochLowerThreshold ? -1 : 0
// VIKTAD SAMMANSLAGNING
bullishScore = (rmiSignal == 1 ? 1 : 0) + (almaSignal == 1 ? 2 : 0) + (ctiSignal == 1 ? 1 : 0) + (stcSignal == 1 ? 2 : 0) + (gunxoSignal == 1 ? 1 : 0) + (demaDmiSignal == 1 ? 2 : 0) + (mmSignal == 1 ? 1 : 0) + (dmiLoopSignal == 1 ? 1 : 0) + (toSignal == 1 ? 1 : 0) + (stochSignal == 1 ? 1 : 0)
bearishScore = (rmiSignal == -1 ? 1 : 0) + (almaSignal == -1 ? 2 : 0) + (ctiSignal == -1 ? 1 : 0) + (stcSignal == -1 ? 2 : 0) + (gunxoSignal == -1 ? 1 : 0) + (demaDmiSignal == -1 ? 2 : 0) + (mmSignal == -1 ? 1 : 0) + (dmiLoopSignal == -1 ? 1 : 0) + (toSignal == -1 ? 1 : 0) + (stochSignal == -1 ? 1 : 0)
// TREND SYSTEM
var int trendConfirmation = 0
scoreDiff = bullishScore - bearishScore
int rawTrend = scoreDiff > 4 ? 2 : scoreDiff > 1 ? 1 : scoreDiff < -4 ? -2 : scoreDiff < -1 ? -1 : 0
if rawTrend > 0
trendConfirmation := trendConfirmation >= 0 ? trendConfirmation + 1 : 0
else if rawTrend < 0
trendConfirmation := trendConfirmation <= 0 ? trendConfirmation - 1 : 0
confirmedTrend = trendConfirmation >= 2 ? rawTrend : trendConfirmation <= -2 ? rawTrend : 0
var int finalTrend = 0
if confirmedTrend != 0
finalTrend := confirmedTrend
// ENKEL TRADING
buy_signal = finalTrend >= 1 and finalTrend[1] <= 0
sell_signal = finalTrend <= 0 and finalTrend[1] >= 1
if buy_signal
strategy.entry("LONG", strategy.long)
if sell_signal
strategy.close("LONG")
// VISUELLT
trendColor = finalTrend == 2 ? color.new(color.green, 0) : finalTrend == 1 ? color.new(color.green, 40) : finalTrend == -1 ? color.new(color.red, 40) : color.new(color.red, 0)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.new(color.green, 92) : na)
lineY = low - (ta.atr(14) * 2)
plot(lineY, "Trend Line", trendColor, 5)
plotshape(buy_signal, "KOP", shape.triangleup, location.belowbar, color.green, size=size.huge, text="KOP")
plotshape(sell_signal, "SALJ", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, size=size.large, text="SALJ")