यह रणनीति कम घर्षण वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए विभिन्न क्षेत्रों में मूल्य ठहराव समय को मापती है, और इन क्षेत्रों में ब्रेकआउट का व्यापार करती है। यह प्रवृत्ति के बाद की रणनीतियों से संबंधित है।
पिछले N अवधियों में वर्तमान स्तरों के आसपास मूल्य स्थिरता अनुपात की गणना मूल्य घर्षण के रूप में की जाती है।
पहचानें कि क्या हाल ही में मूल्य न्यूनतम ठहरने के समय के साथ कम घर्षण क्षेत्रों में प्रवेश करता है।
हाल की प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए तेजी से भारित एमए का प्रयोग करें। प्रवृत्ति के साथ कम घर्षण क्षेत्रों में व्यापार ब्रेकआउट।
जब मूल्य उच्च घर्षण क्षेत्रों में वापस प्रवेश करता है, तो रुझान उलटने की उम्मीद करते हुए लाभ उठाएं।
घर्षण लुकबैक, ब्रेकआउट जोन आदि सहित अनुकूलन योग्य मापदंड
मूल्य घर्षण विभिन्न बाजारों से बचता है और प्रवृत्ति के प्रकोप क्षेत्रों को ढूंढता है।
गतिमान एमए दिशा निर्धारित करने के लिए घर्षण के साथ संयुक्त होता है।
मूल्य घर्षण के स्तरों को प्रदर्शित करने वाले सहज दृश्य।
क्रिप्टो उच्च आवृत्ति व्यापार के लिए अनुकूलित डिफ़ॉल्ट पैरामीटर।
सरल और स्पष्ट तर्क को समझना और अनुकूलित करना आसान है।
मूल्य घर्षण भविष्य के कदमों की पूरी तरह से भविष्यवाणी करने में असमर्थ।
तेजी से एमए गलत समय का उत्पादन कर सकता है।
व्यापार में प्रवेश और बाहर निकलने का अप्रभावी सुचारूकरण।
अनुकूलन से अति अनुकूलन का खतरा होता है।
अस्थिर बाजारों में फिक्स्ड पैरामीटर कम प्रदर्शन कर सकते हैं।
मूल्य घर्षण की गणना करने के लिए विभिन्न अवधियों का परीक्षण करें।
हाल के रुझान को निर्धारित करने के लिए विभिन्न एमए प्रकारों का मूल्यांकन करें।
अधिक स्थिरता के लिए ब्रेकआउट ज़ोन पैरामीटर को अनुकूलित करें।
जोखिम प्रबंधन के लिए स्टॉप लॉस और ले लाभ जोड़ें।
बदलते बाजारों के अनुकूल होने के लिए गतिशील मापदंडों पर विचार करें।
अधिक प्रतीकों और समय सीमाओं में बैकटेस्ट।
यह रणनीति उच्च संभावना वाले ब्रेकआउट क्षमता वाले मूल्य घर्षण क्षेत्रों के साथ व्यापार करती है, इसके फायदे और नुकसान के साथ। गतिशील अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन जैसे सुधार इसे अधिक मजबूत और कुशल बना सकते हैं।
/*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=4
//made for 30m chart with BTCUSD or other cryptocurrency
strategy("LUBE",overlay=false )
friction=0.0
barsback=input(500,"bars back to measure friction",step=100)
flevel=input(50,"0-100 friction level to stop trade",step=2)
tlevel=input(-10,"pic lower than 0 to number selected above to initiate trade",step=2)
fl=flevel/100
tl=tlevel/100
for i = 1 to barsback
friction := if high[i] >= close and low[i] <= close
friction+(1+barsback)/(i+barsback)
else
friction
range=input(100,"bars back to measure lowest friction",step=10)
lowf = lowest(friction,range)
highf = highest(friction,range)
midf = (lowf*(1-fl)+highf*fl)
lowf2 = (lowf*(1-tl)+highf*tl)
plot(friction)
m=plot(midf[5],color=color.red)
l=plot(lowf2[5],color=color.white)
h=plot(highf[5],color=color.white)
fill(l,h,color.white)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
//FIR Filter
_fir(src) =>
(4 * src + 3 * nz(src[1]) + 2 * nz(src[2]) + nz(src[3])) / 10
fir = _fir(src)
trend = fir > fir[1]? 1:-1
//bgcolor(trend==1?color.lime:color.red,transp=50)
long=friction<lowf2[5] and trend == 1
short=friction<lowf2[5] and trend == -1
end=friction > midf[5]
keeplong=0
keeplong:=long?1:nz(keeplong[1])
keeplong:=short or end?0:keeplong
keepshort=0
keepshort:=short?1:nz(keepshort[1])
keepshort:=long or end?0:keepshort
bgcolor(keeplong==1?color.lime:keepshort==1?color.red:na,transp=50)
leverage=input(2,"leverage",step=.5)
enableshort=input(true,"enable shorts?")
barcount=0
barcount:=nz(barcount[1])+1
contracts=min(max(.000001,(strategy.equity/close)*leverage),50000)
strategy.entry("Long",strategy.long,when=long and barcount>20, qty=contracts)
strategy.close("Long",when=short or end )
strategy.entry("Short",strategy.short,when=short and enableshort==true and barcount>20, qty=contracts)
strategy.close("Short",when=(long or end) and enableshort==true)
alertcondition(keeplong==1 and keeplong[1]==0,"LONG")
alertcondition(keepshort==1 and keepshort[1]==0,"SHORT")
alertcondition((keeplong[1]==1 or keepshort[1]==1) and (keeplong==0 and keepshort==0),"CLOSE TRADE")