गोल्डन ट्रेड ऑवर रणनीति स्वचालित रूप से ऐतिहासिक डेटा को बैकटेस्ट करके हर दिन खरीदने और बेचने के लिए सबसे अच्छा घंटे निर्धारित करती है। यह विभिन्न घंटों में मोमबत्तियों के वृद्धि और गिरावट प्रतिशत की गणना करने के लिए आरओसी संकेतक का उपयोग करती है और इस प्रकार इष्टतम खरीद और बिक्री घंटे खोजने के लिए व्यापार प्रदर्शन का मूल्यांकन करती है।
वर्तमान समय का उपयोग वर्तमान घंटे now_hour प्राप्त करने के लिए करें.
मोमबत्तियों के सूचक के प्रति घंटा वृद्धि और गिरावट प्रतिशत की गणना करने के लिए आरओसी सूचक का प्रयोग करें।
सूचक और now_hour के संचयी उत्पाद की गणना buy_hourXindicator_cum के रूप में की जाती है।
सूचक का संचयी योग buy_indicator_cum के रूप में गणना कीजिए।
सबसे अच्छा खरीद घंटे buy_hour = buy_hourXindicator_cum / buy_indicator_cum.
इसी तरह बेहतरीन बिक्री घंटे की गणना करें।
यह निर्धारित करने के लिए अब_घंटे की तुलना buy_hour और sell_hour से करें कि क्या वर्तमान घंटे इष्टतम खरीद या बिक्री घंटे है।
अनुकूल खरीद और बिक्री घंटों के दौरान संबंधित संकेत भेजें।
वास्तविक समय में इष्टतम खरीद और बिक्री घंटों को प्रदर्शित करने के लिए विभिन्न पृष्ठभूमि रंगों का उपयोग करें.
इस रणनीति का सबसे बड़ा फायदा यह है कि यह स्वचालित रूप से दिन के सर्वोत्तम व्यापारिक घंटों को निर्धारित करने की क्षमता है। यह इष्टतम व्यापारिक घंटों का न्याय करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का मैन्युअल रूप से निरीक्षण करने से बहुत समय और प्रयास बचाता है। इसके अलावा, यह रणनीति बाजार में बदलावों का तेजी से जवाब देने के लिए लाइव डेटा के आधार पर वास्तविक समय में इष्टतम व्यापारिक घंटों को समायोजित कर सकती है। इस रणनीति में निश्चित व्यापारिक घंटों की तुलना में अधिक फायदे हैं।
इसके अलावा, रणनीति आरओसी संकेतक का अच्छा उपयोग करती है। कैंडलस्टिक के प्रति घंटा वृद्धि और गिरावट प्रतिशत की गणना करके, यह विभिन्न अवधियों के व्यापार प्रदर्शन का अधिक सटीक रूप से न्याय कर सकता है। आरओसी संकेतक असममित उतार-चढ़ाव के प्रति संवेदनशील है और बाजार में परिवर्तन को प्रतिबिंबित कर सकता है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम स्वयं आरओसी संकेतक की सीमाओं में निहित है। आरओसी केवल मूल्य परिवर्तनों पर विचार करता है और व्यापारिक मात्रा में परिवर्तनों के प्रति असंवेदनशील है। इसके अलावा, आरओसी संकीर्ण बैंड के साथ सीमा-बंद बाजारों में अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है। यदि साइडवेज सीमा-बंद बाजारों का सामना करना पड़ता है, तो आरओसी संकेतक की प्रभावशीलता छूट दी जाएगी।
इसके अलावा, रणनीति इष्टतम ट्रेडिंग घंटों को निर्धारित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा के बैकटेस्टिंग का उपयोग करती है। लेकिन ऐतिहासिक पैटर्न वर्तमान बाजार पर लागू नहीं हो सकते हैं। बाजार में संरचनात्मक परिवर्तन हो सकते हैं, और मूल ट्रेडिंग नियम अब लागू नहीं हो सकते हैं। इसके लिए केवल बैकटेस्टिंग परिणामों पर भरोसा करने के बजाय वर्तमान बाजार की स्थिति के आधार पर मापदंडों को समायोजित करना आवश्यक है।
इस समस्या को हल करने के लिए, हम बाजार की स्थिति का अधिक व्यापक न्याय प्राप्त करने के लिए व्यापारिक मात्रा जैसे अन्य संकेतकों को जोड़ने पर विचार कर सकते हैं। इसके अलावा हमें वर्तमान बाजार की स्थिति के आधार पर पैरामीटर समायोजन का परीक्षण करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि व्यापारिक संकेत नए बाजार की स्थिति के अनुरूप हों।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
आरओसी संकेतक की जगह अन्य संकेतक, जैसे कि ट्रेडिंग वॉल्यूम का प्रयोग करके घंटे की ताकत और कमजोरी की गणना के लिए अधिक उपयुक्त संकेतक ढूंढें।
स्थानीय रुझानों का आकलन करने और अनुचित व्यापार से बचने के लिए चलती औसत, थरथरानवाला आदि का उपयोग करके अन्य फ़िल्टरिंग स्थितियों को जोड़ें।
समय अवधि के मापदंडों को अनुकूलित करें और परिणामों पर विभिन्न समय अवधि के प्रभाव का परीक्षण करें।
ट्रेडिंग जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें और उचित स्टॉप लॉस बिंदु निर्धारित करें।
इष्टतम व्यापारिक घंटों को हल करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों और बड़े डेटा सेटों को मिलाएं।
संक्षेप में, गोल्डन ट्रेड घंटे की रणनीति एक व्यवहार्य और प्रभावी दृष्टिकोण है। यह आरओसी संकेतक का उपयोग स्वचालित रूप से इष्टतम इंट्राडे खरीद और बिक्री घंटों को निर्धारित करने के लिए करता है, जिससे बहुत समय और प्रयास की बचत होती है। लेकिन हमें आरओसी संकेतक और ऐतिहासिक बैकटेस्टिंग की सीमाओं को भी ध्यान में रखना चाहिए, और वर्तमान बाजार की स्थितियों के आधार पर मापदंडों को समायोजित करना चाहिए। इसके अलावा, अधिक सटीक और विश्वसनीय संकेत उत्पन्न करने के लिए कई पहलुओं में इस रणनीति को अनुकूलित करके सुधार के लिए अभी भी बहुत जगह है। यदि लाइव ट्रेडिंग के लिए उपयोग किया जाता है, तो ट्रेडिंग जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस नियमों का सख्ती से पालन करने की सिफारिश की जाती है।
/*backtest
start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mablue (Masoud Azizi)
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strategy("Trade Hour V3",overlay=false)
timezone = input.string("Europe/London",options=["America/New_York","America/Los_Angeles","America/Chicago","America/Phoenix","America/Toronto","America/Vancouver","America/Argentina" ,"America/El_Salvador","America/Sao_Paulo","America/Bogota","Europe/Moscow","Europe/Athens","Europe/Berlin","Europe/London","Europe/Madrid","Europe/Paris","Europe/Warsaw","Australia/Sydney","Australia/Brisbane","Australia/Adelaide","Australia/ACT","Asia/Almaty","Asia/Ashkhabad","Asia/Tokyo","Asia/Taipei","Asia/Singapore","Asia/Shanghai","Asia/Seoul","Asia/Tehran","Asia/Dubai","Asia/Kolkata","Asia/Hong_Kong","Asia/Bangkok","Pacific/Auckland","Pacific/Chatham","Pacific/Fakaofo","Pacific/Honolulu"] )
source = input.source(close)
tp = input.int(1,"ROC Timeperiod")
now_hour = hour(time,timezone)
indicator = ta.roc(source,tp)
buy_hourXindicator_cum = ta.cum(indicator* now_hour)
buy_indicator_cum = ta.cum(indicator)
buy_hour = buy_hourXindicator_cum/buy_indicator_cum
sell_hourXindicator_cum = ta.cum( (1/indicator ) * now_hour)
sell_indicator_cum = ta.cum(1/indicator)
sell_hour = sell_hourXindicator_cum/sell_indicator_cum
plot(buy_hour,color=color.green)
plot(sell_hour,color=color.red)
plot(now_hour,color=color.gray,display=display.none)
bool isLongBestHour = now_hour==math.round(buy_hour)
bool isShortBestHour = now_hour==math.round(sell_hour)
bgcolor(isLongBestHour ? color.new(color.green,80) : na)
bgcolor(isShortBestHour ? color.new(color.red,80) : na)
strategy.order("buy", strategy.long, when =isLongBestHour)
strategy.order("sell", strategy.short, when = isShortBestHour)