इस रणनीति का मुख्य विचार K-लाइन बार के उच्च बिंदु और समापन मूल्य के बीच संबंध के आधार पर वर्तमान प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करना है, और चलती औसत रेखाओं का उपयोग करके परिणामों को चिकना करना है। जब अधिक उच्च समापन बार होते हैं, तो इसे ऊपर की ओर प्रवृत्ति के रूप में निर्धारित किया जाता है। जब अधिक कम समापन बार होते हैं, तो इसे नीचे की ओर प्रवृत्ति के रूप में निर्धारित किया जाता है। यह रणनीति किसी निश्चित तरलता के साथ किसी भी डिजिटल परिसंपत्ति के लिए उपयुक्त है, और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से बेहतर परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।
इस रणनीति में M-मिनट बार का प्रयोग किया जाता है। समापन मूल्य और उच्च और निम्न बिंदुओं के बीच स्थिति संबंध के अनुसार यह निर्धारित किया जाता है कि क्या M-मिनट K-लाइन बार एक उच्च समापन प्रकार (उच्च बिंदु के करीब समापन मूल्य), निम्न समापन प्रकार (निम्न बिंदु के करीब समापन मूल्य) या सामान्य प्रकार (मध्य के करीब समापन मूल्य) से संबंधित है।
विशेष रूप से, पहले delt = उच्च - बंद, जो उच्च बिंदु और समापन मूल्य के बीच का अंतर है, और ऊंचाई = उच्च - कम, जो उच्च और निम्न के बीच का अंतर है, की गणना करें। यदि delt > ऊंचाई * 2/3, यह एक उच्च समापन प्रकार के रूप में निर्धारित किया जाता है। यदि delt < ऊंचाई / 3, यह एक कम समापन प्रकार के रूप में निर्धारित किया जाता है, अन्यथा यह एक सामान्य प्रकार है।
फिर सबसे हाल के एनके-लाइन बार में उच्च समापन, निम्न समापन और सामान्य प्रकारों की संख्या की गणना करें, उनके लिए प्रतिशत की गणना करें, और उन्हें वृद्धि, गिरावट और मध्य वक्र में चिकना करने के लिए ईएमए का उपयोग करें। वृद्धि वक्र उच्च समापन बार का प्रतिशत दर्शाता है, गिरावट वक्र कम समापन बार का प्रतिशत दर्शाता है, और मध्य वक्र सामान्य बार का प्रतिशत दर्शाता है।
जब वृद्धि वक्र गिरावट वक्र से ऊपर पार करता है, तो इसका मतलब है कि उच्च समापन बार बढ़ना शुरू हो जाता है, यह दर्शाता है कि बाजार एक ऊपर की प्रवृत्ति में प्रवेश कर रहा है, और एक लंबा संकेत जारी किया जाता है। जब गिरावट वक्र वृद्धि वक्र से नीचे पार करता है, इसका मतलब है कि कम समापन बार बढ़ना शुरू हो जाता है, यह दर्शाता है कि बाजार एक नीचे की प्रवृत्ति में प्रवेश कर रहा है, और एक छोटा संकेत जारी किया जाता है।
मूल्य कार्रवाई आधारित इस प्रवृत्ति निर्णय रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः
सिद्धांत स्पष्ट और समझने और मास्टर करने के लिए आसान है।
यह किसी भी संकेतकों पर निर्भर नहीं करता है, बल्कि केवल मूल्य की विशेषताओं के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करता है।
कुछ विन्यास योग्य पैरामीटर हैं, मुख्य रूप से N और EMA चिकनाई पैरामीटर, जिन्हें अनुकूलित करना आसान है।
यह किसी भी डिजिटल परिसंपत्ति पर व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है जिसमें कुछ तरलता है, जिसमें स्टॉक, विदेशी मुद्रा, क्रिप्टोकरेंसी आदि शामिल हैं।
बैकटेस्ट के परिणाम अच्छे हैं और जोखिमों को सख्ती से नियंत्रित किया जा सकता है।
इसे प्रवृत्ति रेखाओं, समर्थन/प्रतिरोध स्तरों और अनुकूलन के अन्य तकनीकी तरीकों के साथ भी जोड़ा जा सकता है।
स्टॉप लॉस रणनीतियों को एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
लाभों के बावजूद, इस रणनीति में निम्नलिखित जोखिम भी हैं:
जब बाजार सदमे की स्थिति में होता है, तो K-लाइन प्रकार अक्सर स्विच करता है, जिससे झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।
गलत एन और ईएमए पैरामीटर सेटिंग्स के कारण ट्रेंड गायब हो सकते हैं या बहुत सारे अमान्य संकेत हो सकते हैं।
केवल के-लाइन प्रकारों के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करने में कुछ विलंब है।
यह त्रिकोण अभिसरण, झंडे आदि जैसे सामान्य चार्ट पैटर्न को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर नहीं कर सकता है, जिससे रिवर्स सफलता का खतरा होता है।
यह रणनीति प्रवृत्ति का अनुसरण करने के लिए है, और प्रभावी रूप से उलट अवसरों को पकड़ नहीं सकता है।
हानि के जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस का प्रयोग किया जाना चाहिए, अन्यथा एकल हानि बड़ी हो सकती है।
जोखिमों को कम करने और लाभप्रदता में सुधार के लिए, रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
बाजार की अस्थिरता के आधार पर एन और ईएमए मापदंडों को समायोजित करने के लिए एटीआर जैसे अस्थिरता संकेतकों का संयोजन करना, सीमा-बंद बाजारों में अत्यधिक अमान्य संकेतों से बचना।
उच्च मात्रा की स्थितियों में झूठे ब्रेकआउट को फ़िल्टर करने के लिए वॉल्यूम विश्लेषण जोड़ें.
प्रवृत्ति की दिशा और सफलता की प्रामाणिकता निर्धारित करने के लिए प्रवृत्ति रेखाओं और प्रमुख समर्थन/प्रतिरोध स्तरों का संयोजन करें।
एक ही समय सीमा पर गलत आकलन से बचने के लिए कई समय सीमा विश्लेषण जोड़ें।
पैटर्न रिकग्निशन मॉड्यूल जोड़ें ताकि महत्वपूर्ण रिवर्स सिग्नल दिखाई देने पर समय पर स्थिति को उलट सकें।
बाजार की अस्थिरता और जोखिम वरीयता के आधार पर स्टॉप लॉस रणनीतियों का अनुकूलन करना।
लाभ को लॉक करने और वापस देने से रोकने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लॉस, मूविंग स्टॉप लॉस आदि जोड़ें।
यह रणनीति मूल्य कार्रवाई के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है। तर्क स्पष्ट है और बैकटेस्ट परिणाम अच्छे हैं। इसे क्रिप्टो ट्रेडिंग में व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है। लेकिन कुछ सीमाएं भी हैं। जोखिम को कम करने के लिए इसे स्टॉप लॉस और अनुकूलन के साथ जोड़ा जाना चाहिए। कुल मिलाकर, यह रणनीति क्वांट ट्रेडिंग के लिए एक सरल और व्यावहारिक विचार प्रदान करती है और इससे सीखने के लायक है। निरंतर अनुकूलन और संयोजनों के साथ, स्थिर अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("trend detect", overlay=false)
lenght = input(34)
ema_smooth = input(5)
delt = high - close
height = high - low
color_plot=black
state=0
if delt > height/3*2
state := 1
color_plot := red
else
if delt > height/3
state := 2
color_plot := blue
else
state := 3
color_plot := green
//plot(state, color=color_plot, style=histogram)
percOfType(len, state_for_count) =>
num = 0
for i=1 to len
if state[i]==state_for_count
num := num+1
num/len*100
rise = ema(percOfType(lenght, 3), ema_smooth)
fall = ema(percOfType(lenght, 1), ema_smooth)
plot(rise, color = green)
plot(ema(percOfType(lenght, 2), ema_smooth), color = blue)
plot(fall, color = red)
plot(10, color=black)
plot(60, color=black)
longCondition = crossover(rise, fall)
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(rise, fall)
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)