यह रणनीति बाजार की अस्थिरता को प्रतिबिंबित करने के लिए सच्ची सीमा के चलती औसत की गणना करती है। यह अस्थिरता और इसके चलती औसत के बीच के संबंध के आधार पर प्रवृत्ति की दिशा निर्धारित करती है। जब अस्थिरता चलती औसत से ऊपर जाती है, तो यह छोटी हो जाती है, और नीचे पार होने पर लंबी हो जाती है, एक ट्रेलिंग स्टॉप लॉस के साथ।
एटीआर फ़ंक्शन का उपयोग एक निर्दिष्ट अवधि में वास्तविक सीमा की गणना करने के लिए किया जाता है। एटीआर का सरल चलती औसत तब अस्थिरता की चलती औसत रेखा के रूप में गणना की जाती है। जब एटीआर अपने चलती औसत से ऊपर जाता है, तो बाजार अस्थिरता को बढ़ता हुआ माना जाता है और एक छोटी रणनीति अपनाई जाती है। जब एटीआर अपने चलती औसत से नीचे जाता है, तो बाजार अस्थिरता को घटती हुई माना जाता है और एक लंबी रणनीति अपनाई जाती है।
स्थिति में होने पर, समय से पहले बंद होने से बचते हुए लाभ की रक्षा करने के लिए मूल्य परिवर्तनों के आधार पर गतिशील रूप से स्टॉप लॉस को समायोजित करने के लिए एक निश्चित प्रतिशत ट्रैलिंग स्टॉप लॉस सेट किया जाता है।
यह रणनीति अस्थिरता संकेतक के माध्यम से बाजार के रुझानों का न्याय करती है, शोर हस्तक्षेप से बचती है। यह अस्थिरता बढ़ने पर छोटा हो जाता है और अस्थिरता गिरने पर लंबा हो जाता है, हेज किए गए संचालन को महसूस करता है। ट्रेलिंग स्टॉप लॉस वास्तविक समय मूल्य परिवर्तन के अनुसार स्टॉप लॉस पदों को समायोजित करता है, लाभ संरक्षण और अनावश्यक स्टॉप लॉस को संतुलित करता है।
यह रणनीति केवल एक अस्थिरता संकेतक पर निर्भर करती है, जिसमें कुछ पिछड़ता है। ट्रेलिंग स्टॉप लॉस केवल प्रतिकूल मूल्य आंदोलनों पर विचार करता है, जो मुनाफे के प्रतिगमन को रोकने में असमर्थ है। यदि कीमतें हिंसक रूप से उतार-चढ़ाव करती हैं, तो स्टॉप लॉस को हिट किया जा सकता है, जिससे बड़े नुकसान हो सकते हैं।
एटीआर और चलती औसत अवधि पर पैरामीटर ट्यूनिंग मदद कर सकती है, जैसा कि व्यापक निर्णयों के लिए अन्य संकेतकों को शामिल कर सकता है। स्टॉप लॉस विधि भी गतिशील स्टॉप पर स्विच कर सकती है, बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप लॉस प्रतिशत को समायोजित कर सकती है।
इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए एटीआर और चलती औसत के विभिन्न मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें।
एक रणनीति समग्र बनाने के लिए निर्णय के लिए अन्य संकेतकों को शामिल करें, सटीकता में सुधार करें।
बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्टॉप लॉस प्रतिशत को समायोजित करते हुए गतिशील स्टॉप लॉस रणनीतियों को अपनाएं।
विभिन्न उत्पादों के लिए स्थिति आकार मॉडल का अनुकूलन करें।
अस्थिरता मोड़ बिंदुओं की पहचान करने में सहायता के लिए मशीन लर्निंग लागू करें।
व्यापक रुझान दिशा निर्धारित करने के लिए उच्च समय सीमा चलती औसत के साथ संयोजन करें।
यह रणनीति बाजार के रुझानों का आकलन सरल और प्रत्यक्ष रूप से अस्थिरता के माध्यम से करती है, लेकिन एक एकल संकेतक की सीमाएं होती हैं। कई संकेतकों और पैरामीटर अनुकूलन को पेश करने से मजबूती में सुधार हो सकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति अस्थिरता-आधारित व्यापारिक विचार प्रदान करती है।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 20/08/2018
// The Volatility function measures the market volatility by plotting a
// smoothed average of the True Range. It returns an average of the TrueRange
// over a specific number of bars, giving higher weight to the TrueRange of
// the most recent bar.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Volatility Backtest", shorttitle="Volatility")
Length = input(10, minval=1)
LengthMA = input(26, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xATR = atr(Length)
nRes = ((Length - 1) * nz(nRes[1], 0) + xATR) / Length
xMARes = sma(nRes, LengthMA)
pos = iff(nRes < xMARes, 1,
iff(nRes > xMARes, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="Volatility")
plot(xMARes, color=red, title="MA")